基于人工智能的大篆字体识别系统研究与验证

• 作者: 习雨璇 张鑫 曹喜信 李凯 李勇博 李淄博 邓杰荣
• 来源期刊: 微纳电子与智能制造
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 深度学习 字体识别 字符分割
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 122-126
• 页数: 5页
• 分类号: TP311

摘要

大篆是我国西周时期普遍采用的汉字字体,其特点为线条均匀柔和、简练生动,在我国书法文化中具有独特的艺术价值。随着人工智能的飞速发展,字体识别OCR和手写汉字识别HCCR技术得到了广泛发展,但目前大篆字体识别领域依旧处于空白。通过数据集的采集与处理、字符分割、深度学习模型选择与搭建和结果可视化4个步骤,建立了3000常用字的篆体数据库,设计并实现一款基于人工智能的大篆字体识别系统。但因篆体字数据集难以采集全,所以只选出其中常用的60字进行数据扩充和测试。实验结果表明,该系统具有较高的准确性和实时性,对考古、文学作品研究等都有重大意义。甚至有望将人工智能应用到甲骨文识别中,利用算法的决策为甲骨文识别提供帮助。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鑫	北京大学软件与微电子学院	34	273	9.0	15.0
2	李凯	北京大学软件与微电子学院	19	197	8.0	14.0
3	曹喜信	北京大学软件与微电子学院	22	27	3.0	4.0
4	邓杰荣	北京大学软件与微电子学院	1	0	0.0	0.0
5	李勇博	北京大学软件与微电子学院	1	0	0.0	0.0
6	习雨璇	北京大学软件与微电子学院	1	0	0.0	0.0
7	李淄博	北京大学软件与微电子学院	1	0	0.0	0.0