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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
刘可欣1
王慧琴1
王可1
王展2
王宏2
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)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的识别准确率分别为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》 印刷出版, 2024年第41卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3194-3200
文章编号: 1001-3695(2024)10-045-3194-07

发布历史

[2024-02-23] 优先出版
[2024-10-05] 印刷出版

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 (10): 3194-3200. (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 (10): 3194-3200. )

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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