申请/专利权人：上海交通大学

申请日：2019-10-29

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN110852359B

主分类号：G06V30/19

分类号：G06V30/19;G06V10/82;G06F16/36

优先权：["20190724 CN 2019106750945"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.26#授权;2020.03.24#实质审查的生效;2020.02.28#公开

摘要：本发明提供了一种基于深度学习的家谱识别方法及系统，本发明面向家谱数字化领域，基于深度学习的方法，设计了一种目标位置检测与目标分类两个深度学习任务分离的家谱数据快速数字化方案，首先通过分别训练目标位置检测和目标分类两个卷积神经网络，以此判断出家谱中汉字的位置与内容，最后通过正则表达式分析出家谱中人物关系来绘制出数字化的家谱。基于此深度学习的家谱识别方案不仅减免了大量人力识别，同时保证数据数字化结果的准确度。

主权项：1.一种基于深度学习的家谱识别方法，其特征在于，包括：获取家谱图像；通过基于深度学习的目标位置检测网络得到所述家谱图像中每个汉字的位置；通过基于深度学习的生僻字分类网络和所述家谱图像中每个汉字的位置，得到所述家谱图像中汉字的内容；通过基于深度学习的生僻字分类网络和所述家谱图像中每个汉字的位置，得到所述家谱图像中汉字的内容之后，还包括：基于每个汉字的位置和所述家谱图像中汉字的内容，通过正则表达式，提取所述家谱图像中的人名信息和人物之间关系词；基于所述人名信息和人物之间关系词绘制对应的家族树形图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 基于深度学习的家谱识别方法及系统

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