申请/专利权人：吉林大学

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-01-16

公开（公告）号：CN117409422A

主分类号：G06V30/22

分类号：G06V30/22;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/82;G06V30/19;G06F16/33

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.02#实质审查的生效;2024.01.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于手写输入的甲骨文检索方法，涉及深度学习技术领域，包括：对手写甲骨文数据集进行预处理，并将预处理后的所述手写甲骨文数据集划分为训练集和验证集；搭建残差网络模型，基于所述训练集对所述残差网络模型进行训练，并将所述验证集输入所述训练后的残差网络模型中进行验证，选择分类准确率最高时残差网络模型的参数作为所述残差网络模型最终的训练参数，获得训练好的残差网络模型；基于手写甲骨文字识别与检索界面输入甲骨文字，通过所述训练好的残差网络模型进行识别与检索，获得检索结果。本发明提高了识别准确率及实用性。

主权项：1.一种基于手写输入的甲骨文检索方法，其特征在于，包括：S1、对手写甲骨文数据集进行预处理，并将预处理后的所述手写甲骨文数据集划分为训练集和验证集；S2、基于所述训练集对残差网络模型进行训练，并将所述验证集输入训练后的残差网络模型中进行验证，选择分类准确率最高时残差网络模型的参数作为所述残差网络模型最终的训练参数，获得训练好的残差网络模型；S3、基于手写甲骨文字识别与检索界面输入甲骨文字，通过所述训练好的残差网络模型进行识别与检索，获得检索结果，并将待检测手写甲骨文字加入所述手写甲骨文数据集；S4、判断所述手写甲骨文数据集是否达到预定规模，若是，则形成新的手写甲骨文数据集并返回S1，若否，则输出所述检索结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种基于手写输入的甲骨文检索方法

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