公开(公告)号：CN110852359A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201911035972.3

申请日：2019-10-29

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 车群 ,  柳泽辰 ,  尹文志 ,  郭晓天

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/36

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN110852359B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN201911035972.3

申请日：2019-10-29

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 车群 ,  柳泽辰 ,  尹文志 ,  郭晓天

IPC: G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06F16/36

Abstract: 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。