古籍复杂字体OCR识别难题破解

古籍OCR面临异体字、古文字等复杂字体的识别难题，解决思路需结合多学科技术，具体方法如下：

一、数据预处理与增强

1. 图像修复：采用GAN网络修复破损文本，增强对比度。
2. 字体合成：利用风格迁移技术（如CycleGAN）生成篆、隶、草书等字体样本，扩充训练集。

二、多模态识别框架

1. 混合模型架构： 卷积神经网络（CNN）提取局部特征（如笔画结构）； Transformer捕捉全局上下文（如碑拓布局）； 加入注意力机制聚焦模糊字形。
2. 古文字知识库嵌入： 整合《说文解字》等编码库，通过检索增强少样本字符识别。

三、动态学习策略

1. 迁移学习：预训练模型于现代汉字，微调至古籍域。
2. 自适应标注：半监督学习利用未标注数据，结合专家校对反馈迭代优化。

四、后处理与校验

1. 语义校对：基于语言模型（如BERT）纠正上下文冲突结果；
2. 人机协同：输出置信度评分，低置信度部分交由专家复核。

应用案例

如“汉典重光”项目通过上述方法，将敦煌文献识别准确率提升至92%。未来可探索跨模态关联（如甲骨文与考古图像），进一步突破极限。