一种基于自适应感受野的古籍汉字识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN202110960931.6
IPC分类号：G06K9/20;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-08-20
申请人：
西安理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于自适应感受野的古籍汉字识别方法
申请号	CN202110960931.6	申请日期	2021-08-20
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-23	公开/公告号	CN113688818A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;2;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安理工大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区金花南路5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安理工大学	当前权利人	西安理工大学
发明人	缪亚林;李国栋;姬怡纯;梁莉
代理机构	西安弘理专利事务所	代理人	徐瑶

摘要

本发明公开的一种基于自我调整感受野的古籍汉字识别方法，具体按照以下步骤实施步骤1、构建汉字字体数据集；步骤2、结合浅层特征提取部分、SKRDB残差密集块以及密集特征融合，提出了基于自我调整感受野的古籍汉字识别网络SKRDN，突出汉字结构的重要特征从而提高古籍汉字的识别率；步骤3、将源字体内容和目标字体作为先验知识进行学习训练，使用交叉熵损失函数对识别网络进行迭代优化，使用交叉熵损失函数对识别网络进行迭代优化，最后的识别分类采用Softmax函数。该方法克服了古籍汉字文献中的单双列及错列使汉字个体呈现大小不一的问题。

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