面向印章干扰的 Restoration-Guided 御卷字符识别框架
计算机视觉与模式识别
2026-02-24 v1
摘要
御卷是日本近代时期最流行的书写风格，广泛用于个人信件和官方文件。然而，由于其高度草写且字形变种丰富，导致大多数现代日本读者无法直接解读御卷字符。因此，近期研究聚焦于开发自动化御卷字符识别方法，这些方法在相对干净的御卷文档图像上取得了令人满意的性能。然而，现有方法在印章干扰(例如印章覆盖字符)时难以维持识别准确率，尽管印章在御卷文档中非常常见。为解决这一挑战，我们提出了一个专为缓解印章干扰而设计的三阶段 Restoration-Guided 御卷字符识别(RG-KCR)框架。我们构建了用于评估御卷字符检测(阶段 1)和分类(阶段 3)的数据集。实验结果表明，YOLOv12-medium 模型在构建的测试集上实现 98.0% 的精确率和 93.3% 的召回率。我们使用 PSNR 和 SSIM 对阶段 2 的恢复性能进行量化评估。此外，我们进行了消融研究，表明阶段 2 将基于视觉转换器(ViT)的御卷分类器 Metom 的 Top-1 准确率从 93.45% 提升至 95.33%。本工作的实现代码可在 https://ruiyangju.github.io/RG-KCR 查看。
引用
@article{arxiv.2602.19086,
title = {Restoration-Guided Kuzushiji Character Recognition Framework under Seal Interference},
author = {Rui-Yang Ju and Kohei Yamashita and Hirotaka Kameko and Shinsuke Mori},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.19086},
year = {2026}
}