基于图结构和深度学习的古文字识别方法和装置

本发明提供一种基于图结构和深度学习的古文字识别方法和装置，涉及文字识别技术领域，该方法包括：对输入的古文字字形图像构建双图结构表征，双图结构表征包括轮廓图和骨架图；将双图结构表征输入目标图神经网络进行特征学习，生成古文字字形图像的结构化特征表示；将结构化特征表示输入分类网络中，输出古文字字形图像对应的古文字类别概率分布，并基于古文字类别概率分布，确定古文字字形图像的目标古文字类别；每个目标古文字类别对应唯一的古文字字符。本发明通过双图结构表征替代传统像素表征，从外部边界和内部结构两个维度全面描述字形特征，进而，将双图结构表征对应的结构化特征表示输入分类网络，提高了古文字识别的准确度。