深度学习驱动的跨模态甲骨文字识别与增量识别研究

"本文探讨了甲骨文字识别，特别是如何利用跨模态深度度量学习来提升拓片甲骨文字的识别效率。甲骨文字作为世界上最古老的文字之一，其自动识别在多个学术领域具有重要意义。当前，由于缺乏足够的训练数据和图像质量问题，计算机识别技术尚未达到实用化水平。文章特别区分了临摹甲骨文字图像和拓片甲骨文字图像，前者是修复后的高清图像，后者是原始的、可能存在残缺和噪声的图像。由于拓片甲骨文字图像的获取困难，识别精度受到限制。 文章指出，深度学习方法在文字识别领域虽表现优秀，但在甲骨文字识别上受限于样本数量和质量。Guo等人提出的方法结合了Gabor算子和稀疏自编码器的特征，但对样本极少的类别识别效果不佳。为解决这一问题，作者提出了一种基于深度度量学习的跨模态识别方法，旨在利用丰富的临摹甲骨文字样本来辅助拓片甲骨文字的识别。 深度度量学习通常用于解决小样本问题，通过学习到的特征表示，使同类样本之间的距离更近，异类样本之间距离更远。在本文的跨模态场景中，该方法可能通过学习临摹和拓片甲骨文字之间的映射关系，提高分类器对拓片甲骨文字的泛化能力，从而提升识别性能。尽管具体实现细节未在摘要中详述，但可以推测，该方法可能涉及将临摹甲骨文字的特征与拓片甲骨文字的特征在同一个嵌入空间中对齐，使得即使在拓片甲骨文字样本有限的情况下，模型也能有效学习并进行准确识别。 这篇文档介绍了一种创新的甲骨文字识别策略，它结合了深度学习和跨模态学习的优势，以应对甲骨文字识别的挑战。这种方法对于推动古代文字识别技术的进步，以及辅助考古学家和语言学者的研究工作，具有潜在的重要价值。"