基于DeepLabV3+的甲骨拓片图像文字分割方法  

作　　者：史小松[1,2,3] 代记圆 SHI Xiaosong;DAI Jiyuan

机构地区：[1]安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳455000 [2]甲骨文信息处理教育部重点实验室,河南安阳455000 [3]河南省甲骨文信息处理重点实验室,河南安阳455000

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第4期216-220,共5页Information Technology and Informatization

基　　金：古文字与中华文明传承发展工程(项目编号:G2821,G1806,G3028,G1807);河南省科技发展计划项目(项目编号:232102320162);“甲骨文信息处理”教育部创新团队(项目编号:2017PT35);河南省高等学校青年骨干教师培养计划(项目编号:2021GGJS129)。

摘　　要：为将甲骨拓片中的文字和背景有效分割,提出一种基于深度可分离卷积网络DeepLabV3+的甲骨文拓片图像文字分割方法,实验使用了包含9800张甲骨文拓片图像的数据集进行训练和测试。结果表明,提出的方法在进行甲骨文拓片文字分割时具有较高的准确率,能为甲骨文字的识别、甲骨图片的缀合等提供一定的基础数据。

关 键 词：甲骨文拓片 图像文字分割 深度学习 DeepLabV3+ 数据集 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]