申请/专利权人：浙江大学

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117765555A

主分类号：G06V30/413

分类号：G06V30/413;G06V30/19;G06V30/18;G06V30/146;G06V10/82;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于字迹检测的古籍文本图像排序召回方法，包括以下步骤：获取古籍文本图像并进行标签标注，将古籍文本图像和标签组成参考图；构建对应的数据集；构建包括目标检测模块、参考特征增强模块和预测模块的排序召回网络；采用数据集对排序召回网络进行训练，以获得用于检测古籍文本图像字迹的检测模型；将待识别的古籍文本图像输入至检测模型中，以输出属于目标作者字迹的古籍文本图像集。本发明还提供了一种古籍文本图像排序召回系统和装置。本发明提供的方法能高效召回目标字迹的数据，以实现古籍文本字迹检测的工作。

主权项：1.一种基于字迹检测的古籍文本图像排序召回方法，其特征在于，包括以下步骤：获取古籍文本图像，并以古籍文本图像中字迹的作者对所述古籍文本图像进行标签标注，将古籍文本图像和标签组成参考图；对目标作者的参考图进行字迹的特征提取，以构建对应的数据集；构建包括目标检测模块、参考特征增强模块和预测模块的排序召回网络，所述目标检测模块用于检测输入古籍文本图像中的文字，以生成包含字迹特征和检测框信息的排序特征数据，同时根据目标作者的参考图生成对应的参考特征数据，所述参考特征增强模块根据参考特征数据进行随机组合以获得增强参考特征数据，所述预测模块根据输入的排序特征数据和增强参考特征数据进行相似度分析，输出按照相似度从大到小排序的古籍文本图像；采用数据集对排序召回网络进行训练，以获得用于检测古籍文本图像字迹的检测模型；将待识别的古籍文本图像输入至检测模型中，以输出属于目标作者字迹的古籍文本图像集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于字迹检测的古籍文本图像排序召回方法，系统及装置

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