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    深度学习碰上古文献,西南大学提出基于CNN的古彝文识别方法

    摘要:作为世界六大古文字之一的古彝文记录下几千年来人类发展历史。针对古彝文的识别能够将这些珍贵文献材料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展,区域限制等多方面原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文把当前新颖的深度学习技术,应用到古老的文字识别中去。在四层卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的基础上扩展出 5 个模型,然后再利用 Alpha-Beta 散度作为惩罚项对 5 个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用两个全连接层完成特征压缩,最后在 softmax 层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对古彝文手写体的识别具有较高的精度。

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    线上分享 | 自动拼接甲骨碎片,计算机视觉准确率高达84%

    1912年,德国的魏格纳通过观察地图上各大洲的海岸线,提出了地球上所有大陆曾经是统一的「泛大陆」的大陆漂移说;1917年,中国的王国维发现两片残缺的甲骨可以缀合,拼出较为完整的卜辞,开创了甲骨缀合的先河。 研究人员告诉我们:「甲骨学者普遍认为,缀合出一块较为完整的、可用于甲骨文研究的甲骨,其价值不亚于发现一块新的甲骨。」要利用甲骨文来研究古代的历史,必须首先对甲骨进行缀合,尽可能地恢复其本来面貌。 最近,西南大学计算机与信息科学学院陈善雄副教授和首都师范大学甲骨文研究中心莫伯峰副教授,通过使用一种新的依据边

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