基于锚点的字符级甲骨图像自动标注算法研究

甲骨文是中国最早的系统文字,是目前能见到的最早的成熟汉字.甲骨文的研究对历史探究和文化传承具有重要的意义.但是要实现字符级别的甲骨字符图像标注,在现有技术环境下,只能通过资深甲骨学专家进行人工标注,不仅耗费人力资源,而且效率低下.针对这一问题,在前期工作中的甲骨字符图像识别模型的基础上,本文提出了一种甲骨字符图像自动标注算法.该算法通过先分列后切割的思想,先将甲骨拓片上的每一个字符图像归结到某一个特定列,再以锚点甲骨字为参考点,根据空间近邻关系找到甲骨原文中的字所对应的甲骨字符图像,从而实现了甲骨字符图像的自动标注.同时,将标注好的甲骨字符图像添加到样本数据集,并利用增广后的数据集(增加6～10倍)重新训练甲骨字符图像识别模型,有利于提高基于深度学习的甲骨文识别算法的识别准确度;以较小的成本大幅增加样本数量,也可以节约专家大量的时间和人力.