手写多字体藏文古籍文本检测方法研究

摘要：

为更好利用和挖掘藏文古籍文献内容,文章首先研究了手写藏文古籍文本的特点,按照其字形大小构建了3种数据集;其次采用PSENet、PixelLink、PANNet 3种基于分割的深度学习文本检测算法对多种字体的手写藏文古籍文本进行了检测;再评估了3种算法对手写藏文古籍文本的检测性能,分析了3种算法检测多种手写藏文古籍字体和字形大小的效果,指出了在同库实验中PSENet和PANNet性能优于Pixel?Link,跨库实验中PixelLink性能优于PSENet和PANNet.

关键词：藏文古籍、多字体、文本检测、PSENet、PixelLink、PANNet

所属期刊栏目：6

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;西藏大学研究生高水平人才培养计划项目

在线出版日期：2022-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：89-101