一种基于结构特征和演变模式的小样本古文字识别方法

本发明公开了一种基于结构特征和演变模式的小样本古文字识别方法，包括：S1、采集古文字字符图像，构建数据集，并对其进行数据增强处理；S2、使用数据增强后的数据集训练神经网络，得到小样本古文字识别模型；S3、将目标古文字字符图像输入到小样本古文字识别模型，进而输出古文字识别结果。本发明在识别古文字过程同时考虑到了全局特征和局部特征，以及汉字的结构特点和演变规律，针对古文字的特征提取具有创新性；本发明对数据量较少的数据集进行更柔和地数据增强，可以减缓数据稀缺带来的影响，同时提高了整个模型的泛化能力，很好地解决了古文字数据稀缺的问题。