[发明专利]基于少次学习的甲骨文单字识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于少次学习的甲骨文单字识别方法，其特征在于，包括：

获取甲骨文单字图片；

将所述甲骨文单字图片输入至甲骨文单字识别模型，输出与所述甲骨文单字图片相对应的甲骨文单字类别识别结果；

其中，所述甲骨文单字识别模型是基于甲骨文单字样本数据以及预先确定的甲骨文单字样本类别标签进行训练后得到。

2.根据权利要求1所述的基于少次学习的甲骨文单字识别方法，其特征在于，所述将甲骨文单字图片输入至甲骨文单字识别模型，输出与所述甲骨文单字图片相对应的甲骨文单字类别识别结果，包括：

将所述甲骨文单字图片输入至所述甲骨文单字识别模型中的甲骨文单字编码器层，获取所述甲骨文单字图片所对应的隐藏表示；

将所述隐藏表示输入至所述甲骨文单字识别模型中的甲骨文单字分类器层，确定所述甲骨文单字图片所对应的甲骨文单字类别识别结果。

3.根据权利要求2所述的基于少次学习的甲骨文单字识别方法，其特征在于，所述获取所述甲骨文单字图片所对应的隐藏表示，具体包括：

获取所述甲骨文单字图片的像素颜色构成的二维矩阵；

将所述甲骨文单字图片输入嵌入层中，将所述二维矩阵嵌入到低维稠密向量空间中，获取所述甲骨文单字的隐藏表示。

4.根据权利要求2所述的基于少次学习的甲骨文单字识别方法，其特征在于，所述将所述隐藏表示输入至所述甲骨文单字识别模型中的甲骨文单字分类器层，确定所述甲骨文单字图片所对应的甲骨文单字类别识别结果，具体包括：

确定所述预先确定的甲骨文单字样本类别的隐藏表示原型；

确定甲骨文单字图片的所述隐藏表示与所述预先确定的甲骨文单字样本类别的隐藏表示原型的距离；

依据所述距离确定所述甲骨文单字图片所对应的甲骨文单字类别识别结果。

5.据权利要求4所述的基于少次学习的甲骨文单字识别方法，其特征在于，所述确定所述预先确定的甲骨文单字样本类别的隐藏表示原型，具体包括：

确定所述预先确定的甲骨文单字样本类别中所有样本的隐藏表示；

依据所述所有样本的隐藏表示确定所述所有样本的隐藏表示的均值作为所述预先确定的甲骨文单字样本类别的隐藏表示原型。

6.一种基于少次学习的甲骨文单字识别装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于获取甲骨文单字图片；

第二处理模块，用于将所述甲骨文单字图片输入至甲骨文单字识别模型，输出与所述甲骨文单字图片相对应的甲骨文单字类别识别结果；

其中，所述甲骨文单字识别模型是基于甲骨文单字样本数据以及预先确定的甲骨文单字样本类别标签进行训练后得到。

7.根据权利要求6所述的基于少次学习的甲骨文单字识别装置，其特征在于，所述第二处理模块，具体用于：

将所述甲骨文单字图片输入至所述甲骨文单字识别模型中的甲骨文单字编码器层，获取所述甲骨文单字图片所对应的隐藏表示；

将所述隐藏表示输入至所述甲骨文单字识别模型中的甲骨文单字分类器层，确定所述甲骨文单字图片所对应的甲骨文单字类别识别结果。

8.根据权利要求7所述的基于少次学习的甲骨文单字识别装置，其特征在于，所述第二处理模块中所述获取所述甲骨文单字图片所对应的隐藏表示，具体用于：

获取所述甲骨文单字图片的像素颜色构成的二维矩阵；

将所述甲骨文单字图片输入嵌入层中，将所述二维矩阵嵌入到低维稠密向量空间中，获取所述甲骨文单字的隐藏表示。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述基于少次学习的甲骨文单字识别方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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至5任一项所述基于少次学习的甲骨文单字识别方法的步骤。