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申请/专利权人：河南大学

摘要：本发明公开了一种多特征挖掘与协同约束的敦煌遗书残片缀合方法，包括以下步骤：A：对待缀合的敦煌遗书残片的图像进行预处理；B：构建多特征提取网络，包含异构特征挖掘模块、特征聚合模块和特征编码模块；C：利用对比学习模块优化多特征提取网络；D：将预处理后的待缀合敦煌遗书残片的图像，输入优化后的多特征提取网络进行关键特征的提取，并利用编码后的聚合特征判断得到多幅待缀合敦煌遗书残片的缀合匹配度。本发明利用多特征提取网络充分挖掘敦煌遗书残片的书写风格特征、文本布局特征、残边边缘特征和语句通顺性特征并进行聚合得到聚合特征，最终得到敦煌遗书残片的缀合匹配度，从而实现敦煌遗书残片的精准缀合。

主权项：1.一种多特征挖掘与协同约束的敦煌遗书残片缀合方法，其特征在于，包括以下步骤：A：对待缀合的敦煌遗书残片的图像进行预处理，包括图像尺寸统一调整、图像中的文字列选取、图像中文字区域和非文字区域的二值化处理、图像残边描绘以及图像文字的提取和文字列集合的构建；B：构建基于Transformer编码器的多特征提取网络；多特征提取网络用于挖掘敦煌遗书残片图像的多个关键特征，并通过特征聚合和基于Transformer编码器的特征编码，得到每幅图像编码后的聚合特征；多特征提取网络包含异构特征挖掘模块、特征聚合模块和特征编码模块；异构特征挖掘模块包括书写风格特征嵌入学习网络、文本布局特征嵌入学习网络、残边边缘特征嵌入学习网络和语句通顺性特征嵌入学习网络，分别用于挖掘和提取图像中的书写风格特征、文本布局特征、残边边缘特征和语句通顺性特征；特征聚合模块，用于对得到的书写风格特征、文本布局特征、残边边缘特征和语句通顺性特征进行聚合，通过并列叠放得到每幅图像的基于四种关键特征的聚合特征；特征编码模块，用于对聚合特征进行融合学习，并通过Transformer编码器得到每幅图像编码后的聚合特征，编码后的聚合特征包含全局特征和局部特征；C：利用对比学习模块对多特征提取网络获取的编码后的聚合特征进行学习，进一步优化多特征提取网络；D：将预处理后的待缀合敦煌遗书残片的图像，输入优化后的多特征提取网络进行关键特征的提取，获取每幅图像编码后的聚合特征，并利用编码后的聚合特征判断得到多幅待缀合敦煌遗书残片的缀合匹配度。

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