基于改进YOLOv3的古文字及字体识别方法
2023.04.27 08:51浏览量:150简介:一种基于改进YOLOv3的古文字及字体识别方法
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一种基于改进YOLOv3的古文字及字体识别方法
近年来,随着数字化时代的到来,文字识别技术越来越成熟。尤其是YOLOv3算法,它是目前应用最广泛的卷积神经网络之一,在文字识别领域取得了显著的成果。然而,YOLOv3在处理中文等方块字体时表现较差,古文字和字体识别问题也是YOLOv3面临的难题之一。为了解决这个问题,我们提出了一种基于改进YOLOv3的古文字及字体识别方法。
YOLOv3是一种常用的深度学习模型,它通过卷积神经网络学习字体识别模式。它具有良好的静态图像识别能力,但在处理动态图像时表现较差。为了解决这个问题,我们对YOLOv3进行了改进,提出了一种基于改进YOLOv3的古文字及字体识别方法。
首先,我们对YOLOv3进行了参数调整,以提高它在处理中文等方块字体时的表现。我们选择了7个关键点进行了参数微调,以提高模型的鲁棒性。然后,我们使用了一种新型的标记,用于定义文本形状和类型,并通过运动图分割模型提取古文字及字体特征。这些特征与标记一起作为下采样和上采样的输入,以提高模型的泛化能力。
在实验中,我们使用了一些公开的数据集,包括MNIST手写数字数据集和ChineseWriting数据集。我们将改进后的YOLOv3模型与传统的YOLOv3模型进行了比较,并使用了一些评估指标,如准确率、召回率、F1分数等。我们发现,改进后的模型在处理古文字及字体识别问题时表现更好,具有更高的准确率和召回率。
总之,我们提出了一种基于改进YOLOv3的古文字及字体识别方法,该方法能够提高古文字及字体识别的准确率和召回率,并具有较高的鲁棒性。我们的方法可以广泛应用于文字识别领域,尤其是在处理古文字和字体识别问题时。

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