دمج المعلومات الشكلية لاكتشاف النقوش على عظام الأوراكل

حققت الأساليب المستخدمة في الكشف عن النصوص في مشاهد حديثة مختلفة تطوراً سريعاً، ومع ذلك، فهي غير قادرة على التطبيق المباشر على نوع آخر قديم ولكن مهم من الأحرف الصينية، وهو النقوش على عظام الأوراكل. تختلف النقوش على عظام الأوراكل عن النصوص الحديثة التي تُكتب أو تُطبع في مكان محدد وتمثل معاني دقيقة؛ إذ كانت تُنقش فقط على عظام الحيوانات مع علاقات غامضة قليلة وتبدو مشابهة لمناطق الضجيج الأخرى التي تحتوي فقط على شقوق. في هذه الورقة، نهدف إلى كشف النقوش على عظام الأوراكل من الصور الرقمية للمطبوعات باستخدام أساليب التعلم العميق. نقترح نموذجًا يعتمد على الانتباه ونستفيد من الميزات الكامنة للأحرف القديمة لتوجيه النموذج. أولاً، استخدمنا شبكة تصنيف لاكتساب المعلومات الشكلية للنقوش. ثم، يتم استخدام وحدة تعتمد على آلية الانتباه لدمج المعلومات من الشكل إلى خريطة ميزات الأبعاد العالية. مع هذه الوحدة المساعدة، يتم إدخال المعلومات السابقة إلى شبكة العمود الفقري ويمكن تدريب النماذج الحالية من الصفر لإكمال مهمة الكشف عن النقوش على عظام الأوراكل دون حاجة إلى الكثير من أعمال التدريب المسبق وتصميم دقيق للتنقيح. أجرينا تجارب على مجموعة بيانات جديدة مقسمة بدقة وثبتت النتائج أن شبكتنا ذات الحجم الخفيف من المعلمات تحقق أداءً مفضلاً في النهاية.