面向识别未解读甲骨文的跨字体图像检索网络
计算机视觉与模式识别
2024-12-30 v2
摘要
甲骨文（OBI）是中国最早成熟的文字系统，代表了象形文字发展的关键阶段。然而，大量未解读的OBI字符仍是学者面临的重大挑战，而传统的古籍研究方法既耗时又费力。本文提出一种跨字体图像检索网络（CFIRN），通过建立OBI字符与其他文字形式之间的关联，模拟古籍学者的解读行为。具体而言，我们的网络采用双经纬结构从不同字体的字符图像中提取深层特征，通过多尺度特征集成（MFI）模块和多尺度精炼分类器（MRC）充分探索不同分辨率下的结构线索。对三个具有挑战性的跨字体图像检索数据集进行大量实验表明，给定未解读的OBI字符后，我们的CFIRN能够有效实现与其他画廊字体字符的准确匹配，从而促进甲骨文的解读。
引用
@article{arxiv.2409.06381,
title = {A Cross-Font Image Retrieval Network for Recognizing Undeciphered Oracle Bone Inscriptions},
author = {Zhicong Wu and Qifeng Su and Ke Gu and Xiaodong Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.06381},
year = {2024}
}