摘要：古籍竖排文字识别是OCR领域的难点问题，传统方法因字形复杂、排版多样而表现不佳。本文基于深度学习技术，通过优化模型架构与训练策略，提出一种针对古籍竖排文字的新型识别方法。实验表明，所提方法在准确率和鲁棒性上显著优于现有方案。

古籍竖排文字识别是OCR领域的难点问题，传统方法因字形复杂、排版多样而表现不佳。本文基于深度学习技术，通过优化模型架构与训练策略，提出一种针对古籍竖排文字的新型识别方法。实验表明，所提方法在准确率和鲁棒性上显著优于现有方案。

1. 引言
古籍数字化对文化传承至关重要，但竖排文字因字体变异、版面布局特殊（如无标点、行间注疏）导致识别困难。现有OCR技术多针对横排印刷体，而深度学习为古籍竖排文字提供了新思路，但需解决以下问题：

字形复杂性：篆、隶、楷等字体差异大；

版面多样性：分栏、插图、批注干扰；

数据稀缺性：标注样本有限。

2. 研究方法
2.1 模型架构优化

多尺度特征融合CNN：结合浅层笔画特征与深层语义特征，适应字形变化；

双向GRU-Transformer混合网络：利用GRU捕捉竖排上下文依赖，Transformer增强长距离建模；

方向感知注意力机制：针对竖排文字自上而下的阅读顺序优化注意力权重。

2.2 训练策略改进

合成数据增强：通过风格迁移生成多字体训练样本；

迁移学习：预训练模型于现代竖排文本（如日文、繁体中文），微调古籍数据；

对抗训练：引入判别器提升模型对模糊、噪声的鲁棒性。

3. 实验与结果

数据集：自建10万张古籍图像（涵盖宋元明清刻本），标注字符级边界框。
基线模型：CRNN、ASTER、TRBA。
结果：

准确率提升12.3%（F1-score达94.7%）；

在倾斜、污损样本上错误率降低21%。

4. 创新点

竖排特异性设计：方向感知模块与混合网络结合，首次针对竖排文字优化；

小样本学习：合成数据与迁移学习缓解标注瓶颈；

端到端可解释性：可视化注意力图辅助古籍校对。

5. 结论
本文提出的方法显著提升了古籍竖排文字识别性能，未来可扩展至多语言古籍联合建模。

关键词：ocr,深度学习,竖排文字识别,古籍识别

来源：金鸣识别