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题名基于Capsule网络的甲骨文构件识别方法
被引量：10
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作者
鲁绪正
蔡恒进
林莉
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第2期243-254,共12页
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文摘
甲骨文作为中国最早的成形文字系统,具有重要的文化和学术价值。研究甲骨文构件和其构形系统是破译未识别的甲骨文的重要方向,但是甲骨文构件的标记工作只能由资深专家来完成,并且需要耗费大量时间和精力。针对这些问题,提出了一种基于Capsule网络和迁移学习的模型OracleNet,可以自动识别并标记甲骨文字形中包含的构件;同时,构建了包含标记的甲骨文字形和构件数据集,用于模型的训练和评估。实验结果显示,OracleNet模型对甲骨文构件的预测精确度达到了60%以上,其中Top5精确度达到了71.56%,验证了模型的有效性。
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关键词
甲骨文
甲骨文构件识别
卷积神经网络
Capsule网络
动态路由算法
迁移学习
多目标识别
图像识别
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Keywords
inscriptions on bones or tortoise shells of the Shang Dynasty
Oracle Radical recognition
convolutional neural networks
Capsule network
dynamic routing algorithm
transfer learning
multi-target recognition
image recognition
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分类号
TP319.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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