出土文献综合研究集刊（第九辑）
目 录内容简介
我们尝试利用深度神经网络来进行甲骨文单字的初步识别和检测。通过测试我们认为：
一、利用深度神经网络搭建的分类和检测模型，可以据字形对甲骨文单字进行识别和检测。当训练集达到一定数量时效果良好；当数量过少时，效果下降明显。
二、使用深度神经网络对甲骨文单字进行识别和检测时，应根据甲骨文字数量的多少来分类处理。对于数量较多的甲骨文字，现有模型已经可以取得很好效果，而对于数量较少的甲骨文字，则需要进一步寻求人工摹写字形等方式来增强学习。
三、甲骨文字的图像识别需要从字的层面深人到构件的层面，这样才能有进一步发展的基础。
一、利用深度神经网络搭建的分类和检测模型，可以据字形对甲骨文单字进行识别和检测。当训练集达到一定数量时效果良好；当数量过少时，效果下降明显。
二、使用深度神经网络对甲骨文单字进行识别和检测时，应根据甲骨文字数量的多少来分类处理。对于数量较多的甲骨文字，现有模型已经可以取得很好效果，而对于数量较少的甲骨文字，则需要进一步寻求人工摹写字形等方式来增强学习。
三、甲骨文字的图像识别需要从字的层面深人到构件的层面，这样才能有进一步发展的基础。
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