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不同图像来源所致甲骨文识别障碍的对策研究

申报人:陈婷珠 申报日期:2023-09-29

基本情况

第二十八期“上海交通大学大学生创新实践计划”
不同图像来源所致甲骨文识别障碍的对策研究
创新训练项目
工学
电子信息类
创新类
人文学院
陈婷珠
指导教师
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主持并完成含教育部在内6项古文字课题,参与并完成含国家重点项目在内5项古文字课题,并均如期顺利结项。目前在研课题2项,在《考古与文物》《中国文字研究》等专业刊物发表含CSSCI中文学术论文10余篇,英文学术论文4篇,已出版学术专著1本,已获专利2项,均排名第一,参编含《古文字释要》《古文字考释提要总览》等多种大型专业工具书14本。指导学生《基于算法的原始拓片图像分割研究——以甲骨拓片为例》获得国家级优秀大创项目。莙政项目《基于甲骨文字形系统的甲骨文识别研究》顺利开展,已提交识别专利申请。

该课题的研究问题居于古文字前沿,具有较高的学术价值。目前数据集已经清理机结束,已有国内外研究现状也清理结束,但已有算法中尚未有合适的,适用于甲骨文拓片材料的。     目前的研究范围较大,建议先以某个坑位的甲骨拓片为主要研究对象,然后再进一步引入《甲骨文合集》《甲骨文献集成》等大型甲骨文著录资料。课题选题角度富有学术前瞻性,详细分析了国内外研究现状,研究设计整体合理,工作量饱满,预期科研成果较有创新价值。指导教师在此方面已经有一定研究基础及论文产出,并联系相关老师提供足够的技术支持和指导。

学科交叉研究成为新趋势,甲骨学与深度学习结合受到重视最早将深度学习技术应用于甲骨字模图像识别是郭俊等2016提出的多层次甲骨字符表示方法。随后,一大批学者投入研究,如陈婷珠(2019)、刘国英(2018、2020)、门艺(2022)、李春桃(2023)利用深度学习算法来实现识别。这个时期出现国际合作研究,2016年中山大学、北京微软研究院以及日内瓦大学通过图像处理方式识别甲骨2016年德国马克斯普朗克研究所和上海大学构建有关动物甲骨的认知网络。以甲骨文识别为研究对象的理工科学位论文近20篇,如武汉大学鲁绪正(2019)、郑州大学邢济慈2020)、吉林大学高旭(2021)、西南大学高未泽2022)、河南大学王梦茹2022)等。

本课题的难点是如何将甲骨文不同图像来源的复杂性和甲骨文识别技术相结合,依据算法对甲骨原始拓片上所得的字进行有效的分类和整合。以甲骨文字形系统为起始点和最终目标开展甲骨文字形系统本体研究,让识别技术回归工具属性;利用智能识别技术实现基于原始拓片的字符智能检测和自动分割,突破目前基于摹本、字书的图片式识别和分割;在数据平台与模型基础上自动检验传统字体分类利用和字形系统研究,突破基于个人经验的传统局限,真正实现计算机技术与甲骨文研究的深度融合。


选题成员

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指导教师

序号 教师姓名 电子邮箱 所属学院
1 陈婷珠 登录状态下查看 人文学院 第一指导教师

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结束