公开(公告)号：CN114299512B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202111617422.X

申请日：2021-12-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  李洁锋 ,  刘金宇 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06V30/244 ,  G06V30/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于汉字字根结构的零样本小篆识别方法。本发明首先选取文字标签匹配的小篆与繁体字集图片作为训练集和测试集；然后构建小篆识别模型，该模型包括一个编码器和两个并行子网络分支；编码器将小篆图片解析为高维特征向量；两个并行子网络分支包括“小篆‑繁体转换生成网络”分支以及“基于注意力的汉字字根结构识别网络”分支；分支一包括两个解码器，根据高维特征向量得到对应的繁体字图片以及小篆图片；分支二根据高维特征向量得到小篆的汉字字根结构向量，从而识别小篆。本发明将“小篆识别问题”转化为字根结构更为规整的“繁体字识别问题”，降低了小篆识别难度，为零样本小篆识别任务提供新思路。

公开(公告)号：CN116311268A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310198895.3

申请日：2023-03-03

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  刘金宇 ,  汪启明 ,  张瑞天 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06V30/148 ,  G06V30/19 ,  G06V30/18

Abstract: 本发明公开了一种基于SwinTransformer的小篆识别方法。本发明选用小篆图片及其对应的繁体字图片作为模型的输入，经过预处理操作后的小篆图片首先被送入到基于SwinTransformer搭建的编码器E中，编码得到图片全局特征；随后网络采用一种并行三分支结构：繁体图片生成分支、小篆图片生成分支、小篆预测分支。本发明使用Swin‑Transformer模块取代传统识别模型编码器，Swin‑Transformer的W‑MSA机制以及SW‑MSA机制提高了图片全局特征提取能力，使得模块能够完成小篆识别这样的高难度任务，并且能够实现将小篆图片转换为繁体字图片的功能。

公开(公告)号：CN114299512A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111617422.X

申请日：2021-12-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 周文晖 ,  李洁锋 ,  刘金宇 ,  张桦 ,  戴国骏

IPC: G06V30/244 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于汉字字根结构的零样本小篆识别方法。本发明首先选取文字标签匹配的小篆与繁体字集图片作为训练集和测试集；然后构建小篆识别模型，该模型包括一个编码器和两个并行子网络分支；编码器将小篆图片解析为高维特征向量；两个并行子网络分支包括“小篆‑繁体转换生成网络”分支以及“基于注意力的汉字字根结构识别网络”分支；分支一包括两个解码器，根据高维特征向量得到对应的繁体字图片以及小篆图片；分支二根据高维特征向量得到小篆的汉字字根结构向量，从而识别小篆。本发明将“小篆识别问题”转化为字根结构更为规整的“繁体字识别问题”，降低了小篆识别难度，为零样本小篆识别任务提供新思路。