多类别形态的未隶定青铜器铭文细粒度识别
Fine-grained recognition of untranscribed bronze inscriptions based on multi-category morphology
1. 西安建筑科技大学 信息与控制工程学院, 西安 710055
2. 陕西省文物保护研究院, 西安 710075
摘要
未隶定铭文的识别主要依靠传统卷积网络提供单一的全局特征，却忽略了部位识别和特征学习的关系，导致模型难以充分表达复杂形态的文字构造，进而产生识别误差。针对上述问题，提出了一种姿态对齐的多部位特征细粒度识别模型(MP-CNN)。在第一个阶段，构建空间转换器引导铭文统一字形姿态，辅助模型准确定位文字的鉴别性部位。在第二个阶段，构建级联的ECA(Efficient Channel Attention，ECA)注意力机制引导特征通道组合，定位多个独立的鉴别性部位，并通过相互增强的方式细粒化地提取铭文的形态特征，解决复杂形态的文字识别问题。在第三个阶段，构建特征融合层获取识别结果。实验表明，该算法在铭文标准数据集和多类别形态数据集上识别准确率分别为97.25%和97.18%，相比于传统卷积网络ResNet34分别提升4.63%和8.89%。结果显示，该算法能够有效针对铭文实际形态的独特性，实现未隶定铭文的细粒度识别。
基金项目
陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JM-377)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0594
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第9期
发布历史
[2024-02-23] 优先出版
引用本文
刘可欣, 王慧琴, 王可, 等. 多类别形态的未隶定青铜器铭文细粒度识别 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0594. (Liu Kexin, Wang Huiqin, Wang Ke, et al. Fine-grained recognition of untranscribed bronze inscriptions based on multi-category morphology [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9). (2024-05-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0594. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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