基于深度学习算法的碑文提取与修复系统  

作　　者：李超 李思樵 张靖熙 杨柳 邹豪 张攀 LI Chao;LI Siqiao;ZHANG Jingxi;YANG Liu;ZOU Hao;ZHANG Pan

机构地区：[1]内江师范学院人工智能学院,四川内江641100

出　　处：《信息技术与信息化》2024年第10期193-196,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：2023年度内江市基础研究与应用基础研究项目“隆昌石牌坊碑文数字化提取与残缺修复研究”。

摘　　要：当前碑文及其拓本等非印刷字体文字的数字化录入仍需手动进行。据此,首先使用YOLOv5模型对整体图像中的文字进行精确检测和定位;随后基于UNet++模型实现单一文字图片中前景的提取,并使用Rewrite2模型对可能残缺的文字图片进行修复;最后基于PaddlePaddle OCR模型完成图片中文字的识别,获得可编辑状态汉字。在数据集中的实验结果表明,系统能很好地完成文字的检测定位、前景提取、残缺修复、识别等过程,全流程整体的准确率达到90.6%。

关 键 词：碑文数字化录入 文字检测定位 文字前景提取 残缺文字修复 文字识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]