[发明专利]铭文的识别方法、存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种铭文的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取包含有铭文文字的铭文图像信息；

利用训练过的铭文文字识别神经网络模型对所述铭文图像信息中的铭文文字进行自动识别，获得铭文文字的识别结果。

2.根据权利要求1所述的铭文的识别方法，其特征在于，利用训练过的铭文文字识别神经网络模型对所述铭文图像信息中的铭文文字进行自动识别，获得铭文文字的识别结果，包括：

提取铭文图像信息中的铭文文字的笔画特征，根据所述铭文文字的笔画特征确定铭文文字所属的文字类型；

根据预存的所述文字类型的文字，对铭文图像信息中的铭文文字进行识别，获得铭文文字的识别结果。

3.根据权利要求2所述的铭文的识别方法，其特征在于，根据所述铭文文字的笔画特征确定铭文文字的文字类型，包括：

将铭文文字的笔画特征与预存的多种文字类型的文字的笔画特征进行匹配，根据匹配结果在预存的文字类型中确定出铭文文字所属的文字类型。

4.根据权利要求3所述的铭文的识别方法，其特征在于，根据匹配结果在预存的文字类型中确定出铭文文字所属的文字类型，包括：

对于预存的每种文字类型，将铭文文字的笔画特征与预存的该种文字类型的文字的笔画特征进行匹配，确定匹配成功的笔画特征的数量占铭文文字的笔画特征的总数量的比值，将所述比值作为铭文文字属于该种文字类型的概率；

将铭文文字属于每种文字类型的概率与预设概率阈值进行比较，当所述概率大于或等于预设概率阈值时，将该种文字类型作为铭文文字的可能文字类型；

在所述可能文字类型中，选择最大的所述概率所对应的文字类型作为铭文文字所属的文字类型。

5.根据权利要求2所述的铭文的识别方法，其特征在于，在获得铭文文字的识别结果之后，所述方法还包括步骤：

根据铭文文字的识别结果，对所述铭文图像信息中的铭文文字进行修复。

6.根据权利要求2所述的铭文的识别方法，其特征在于，在获得铭文文字的识别结果之后，所述方法还包括步骤：

根据所述铭文图像信息中的铭文文字所属的文字类型，按照铭文文字与指定语言之间的对应关系，将铭文文字的识别结果翻译成指定语言。

7.根据权利要求6所述的铭文的识别方法，其特征在于，所述将铭文文字的识别结果翻译成指定语言，包括以下步骤：

将铭文文字的识别结果翻译成指定语言，并按照指定语言的语法规则对所述翻译结果进行分析和调整，确定出符合指定语言的语法规则的翻译结果进行输出。

8.根据权利要求6所述的铭文的识别方法，其特征在于，所述指定语言包括现代汉语。

9.根据权利要求1所述的铭文的识别方法，其特征在于，所述铭文文字识别神经网络模型通过以下步骤构建：

获取用于训练铭文文字识别神经网络模型的样本数据集，其中，所述样本数据集包括多个对应于不同文字类型的样本子集，每个所述样本子集包括一种文字类型及该种文字类型的文字的笔画特征，以及该种文字类型下的相互关联的残缺的文字及其对应的完整的文字；

利用所述样本数据集对铭文文字识别神经网络模型进行训练，获得训练后的铭文文字识别神经网络模型。

10.根据权利要求1所述的铭文的识别方法，其特征在于，所述铭文文字识别神经网络模型为反向传播神经网络模型。

11.一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-10中任一项所述的铭文的识别方法的步骤。

12.一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1-10中任一项所述的铭文的识别方法的步骤。