AI新缀二十则 【缀多多】

发表于2020年-10月-30日  22条评论 

第一则:契合集49+中历藏502(边缘相似度:0.70112)

 

第二则:合集27957+合补9513(边缘相似度:0.73946)

 

第三则:合集27773+合集28549(边缘相似度:0.81856)

 

第四则:合集27754+合集28903(边缘相似度:0.82835)

 

第五则:合集27083+合补5651(边缘相似度:0.93117)

 

第六则:[合补318正反+珠1425](林宏明缀)+合集17132正反(边缘相似度:0.91245)

 

第七则:合集6180+合集6114(边缘相似度:0.80349)

 

第八则:合补1810+合集7307(边缘相似度:0.72448)

 

第九则:合补1996+拼集54(边缘相似度:0.76865)

 

第十则:上博49003.250+合补2684(边缘相似度:0.86248)

 

第十一则:上博21569.37+合集17281(边缘相似度:0.60146)

 

第十二则:旅藏711+合集11609(边缘相似度:0.81967)

 

第十三则:[英藏1191+合补4108](李爱辉缀)+合补5679(边缘相似度:0.59545)

 

第十四则:合集7449+合集7106(边缘相似度:0.70238)

 

第十五则:北珍2523+合集6343(边缘相似度:0.67734)

 

第十六则:合补3923+合集13183(边缘相似度:0.78854)

 

第十七则:合集14749+缀续531(边缘相似度:0.74832)

 

第十八则:上博46456+合补3659(边缘相似度:0.75813)

 

第十九则:合补3927+合集6306(边缘相似度:0.61666)

 

第二十则:合集11759+合集15149(边缘相似度:0.86016)

 

 

 

 

 

 

附:AI驱动的甲骨文字检测和识别成果简介

    (由缀多多团队研发)

 

       文字检测和识别是人工智能的一个重要研究领域,甲骨文字的检测和识别具有自身特殊的困难,但也具有独特的价值。最近两年,河南大学张重生团队,与门艺老师、张新俊老师为代表的河南大学新生代甲骨文团队密切配合,从约八千幅甲骨拓本中提取了十二余万张单字图像,并以这些单字图像为依据,设计AI算法训练了自己的AI甲骨文字检测和识别模型。

 

demo-1(甲骨标注软件--按句子标注,速度非常快,输入是拓片及原文中的每个句子,用户顺序点击即可)

图 1. 张重生、门艺团队合作开发的甲骨标注软件

 

甲骨文校对软件 截屏1

图 2. 张重生、门艺团队合作开发的甲骨文校对软件

 

1990(定位)

图3. 张重生、门艺团队研发的甲骨文定位算法的甲骨文字检测结果(之一)

 

2361b(定位)

图 4. 张重生、门艺团队研发的甲骨文定位算法的甲骨文字检测结果(之二)

 

       通过技术人员与古文字专家的多轮沟通和优化,现有模型的定位精度能够达到约90%。而主要遗留的问题多为合体字检测,此种情况通过识别反向验证定位还将会有进一步改善。

       在甲骨文字识别方面,所设计算法的整体识别正确率近90%。我们还将图像识别与推理算法进行了结合,根据空间关系和句序关系,基于甲骨原文进行自动推理,实现了对部分残字的识别,如图5所示。

0005( 甲骨文识别及推理算法--根据原拓和原文,已知一个字,根据空间关系和句序关系及甲骨原文自动推理识别其它字)

图 5 张重生、门艺团队研发的甲骨文识别算法对甲骨文残字的推断与识别

       AI甲骨文字检测与识别技术作用是多方面的。这些技术的发展将在甲骨文字信息化方面发挥基础性作用,既可以辅助甲骨文字编的编撰,又能对甲骨校重工作提供帮助,还能帮助专家和算法从残字角度进行缀合。

       计算机永远是为人类服务的。 缀多多团队的首要目标,是协助古文字专家解决他们关心的问题,切实服务于古文字学者的研究工作,切实推动古文字研究的进步。AI缀多多、AI甲骨文字检测和识别成果的取得,离不开甲骨文学者的大力支持,尤其是莫伯峰老师和门艺老师的大力帮助。同时,我们也非常乐意贡献我们的技术,为更多古文字问题的解决,提供自己的技术支持。热忱欢迎古文学界的朋友与我们交流合作,把人工智能与古文字结合的工作推向深入。

 


缀多多团队核心成员:张重生、莫伯峰、门艺,及各自所在的团队

缀多多主要研发单位:河南大学&首都师范大学

联系方式:张重生,河南大学, 邮箱:cszhang@henu.edu.cn, 微信号:A13938613173

 

相关链接:

AI驱动的甲骨缀合 ——附新缀十则 [张重生]

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