【摘 要】
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竖排版繁体中文图像文本化问题可以看作是古籍图像中文字的定位和识别问题,但目前主流的OCR技术对古籍文献中竖排版繁体中文的识别精度不高.为了解决此问题,本文将深度学习应用于文字识别和定位中.首先基于SSD模型,运用目标检测算法从古籍文献图像中定位文字;然后构建了Inception-Resnet卷积神经网络进行文字识别.测试表明,在同样数据集的条件下,针对不同版式、大小和字体的古籍文献图像,与其他经典神经网络模型相比,本文模型的性能和综合适用性更好.
【机 构】
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杭州电子科技大学,浙江 杭州 310018
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竖排版繁体中文图像文本化问题可以看作是古籍图像中文字的定位和识别问题,但目前主流的OCR技术对古籍文献中竖排版繁体中文的识别精度不高.为了解决此问题,本文将深度学习应用于文字识别和定位中.首先基于SSD模型,运用目标检测算法从古籍文献图像中定位文字;然后构建了Inception-Resnet卷积神经网络进行文字识别.测试表明,在同样数据集的条件下,针对不同版式、大小和字体的古籍文献图像,与其他经典神经网络模型相比,本文模型的性能和综合适用性更好.
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