公开(公告)号：CN117333887A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311200964.6

申请日：2023-09-18

Applicant: 西南大学

Inventor： 袁江 ,  陈善雄 ,  王玥然 ,  吴春明 ,  张重生 ,  莫伯峰

IPC: G06V30/244 ,  G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于深度学习的甲骨文字体分类方法，包括步骤：S1、采集甲骨文字体的临摹甲骨文图像；S2、首先对所有临摹甲骨文图像进行预处理，然后将图像数据集分为训练集和测试集，最后进行数据增强；S3、构建基于深度学习的甲骨文字体分类模型；S4、将步骤S2中预处理后的训练集输入步骤S3搭建的基于深度学习的甲骨文字体分类模型中进行训练，用交叉熵损失函数进行反向传播更新网络参数，并通过AdamW优化器优化模型，最终得到训练好的基于深度学习的甲骨文字体分类模型；S5、将待分类的临摹甲骨文图像送入到步骤S4得到的训练好的基于深度学习的甲骨文字体分类模型中进行分类，得到待分类的临摹甲骨文图像的字体分类结果。

公开(公告)号：CN116977837A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310859449.2

申请日：2023-07-13

Applicant: 西南大学

Inventor： 陈善雄 ,  刘青 ,  张重生 ,  冯垚垚 ,  郑文君 ,  袁江

IPC: G06V20/00 ,  G06V20/80 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种古籍图像文字篡改的检测方法，主要涉及文本图像篡改检测领域；包括步骤：S1、通过边缘监督分支和噪声敏感分支用于提取语义不可知特征；S2、通过E‑2‑N/N‑2‑E Help Block有效地传递不同分支特征之间的信息，从而提高网络的性能；S3、通过双重注意力模块进行特征融合，得到最终的特征向量，最终转化为分割图；本发明相比于传统的检测方法在AUC和F1指标均得到了提升。