摘要
本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域,特别是涉及一种甲骨文阅读顺序的推理方法和装置,本发明通过结合甲骨文字符的空间位置与语义特征,突破了传统基于固定规则的字符连接方式限制,实现了字符空间关系与语义特征的联合建模;通过预设神经网络进行阅读顺序关系推理,并在预设神经网络中引入软连接矩阵融合目标字符间的空间位置关系和上下文语义信息,从而提升阅读顺序预测的准确性和鲁棒性,最后通过预设搜索策略进行全局最优路径搜索,显著提升了阅读顺序预测的准确率与稳定性。该方法在处理残片化、非结构化的甲骨文图像数据时表现出优越的鲁棒性,能够有效处理甲骨文拓片中字符残损严重、排列无规则、结构多样的复杂阅读顺序推理任务。
技术关键词
字符
推理方法
节点特征
联合损失函数
计算机可执行指令
矩阵
推理装置
上下文语义信息
语义特征
空间位置关系
网络
计算机存储介质
投影特征
调控结构
人工智能技术
鲁棒性
系统为您推荐了相关专利信息
无人车导航方法
动态贝叶斯网络
计算机可执行指令
矩阵
推理方法
样本
深度神经网络
生成方法
聚类
计算机可执行指令
诱骗方法
GNSS导航系统
无人机自主定位
偏差
GNSS系统
高程地图
地图数据生成方法
地形特征
点云
障碍物