甲骨文是中国最早的成熟文字体系之一，其解读对古文字研究具有重要意义。由于甲骨文形态复杂、字形变异较大，传统基于匹配的方法难以高效准确地识别。本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的甲骨文识别系统，并结合 MATLAB GUI 设计了交互式识别平台。该系统通过图像预处理、深度学习训练及实时预测，实现对手写输入或图像导入的甲骨文字识别。
项目信息
编号：MDV-30
大小：5.8M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024b
项目介绍
甲骨文是中国最早的成熟文字体系之一，其解读对古文字研究具有重要意义。由于甲骨文形态复杂、字形变异较大，传统基于匹配的方法难以高效准确地识别。本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的甲骨文识别系统，并结合 MATLAB GUI 设计了交互式识别平台。该系统通过图像预处理、深度学习训练及实时预测，实现对手写输入或图像导入的甲骨文字识别。
首先，我们构建了一个甲骨文数据集，包含多种不同字形的甲骨文字符，并采用数据增强技术提升模型的泛化能力。其次，基于 CNN 训练了字符分类模型，并与传统模板匹配方法进行对比分析。实验结果表明，CNN 方法在识别精度和鲁棒性方面均优于传统方法，特别是在复杂背景和变形字形条件下具有更好的适应能力。
此外，我们开发了一个 MATLAB GUI 交互界面，使用户能够方便地输入甲骨文图像并获得识别结果。用户可以选择导入图像或手写输入，并切换匹配法和 CNN 识别方法，以适应不同应用需求。系统经过测试，识别准确率达到 95%以上，并可在多种甲骨文风格上实现稳健的识别效果。
本研究为甲骨文的数字化研究提供了一种高效自动化的解决方案，有助于推动甲骨文研究和古文字识别的智能化发展。
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运行效果
运行 OracleBoneRecognition.m
1.主界面
2.图片识别
3.手写识别
运行 train_model.m
4.CNN训练
5.训练结果
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
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