计算机与图像技术Computer&MultimediaTechnology电子技术与软件工程ElectronicTechnology&SoftwareEngineering184甲骨文是中国迄今发现最早的文字系统，研究与揭示其含义对于揭示中国古代社会制度、居民生活和重大历史事件具有重要意义。传统的甲骨文研究包括甲骨片缀合、字义考释、甲骨字组类划分等研究内容，但由于甲骨文距今年代久远，甲骨文的书写形式和基本语法规则与现代文字有着很大的不同，加之缺乏足够的甲骨文相关传世文献，传统研究在考释、缀合等重要研究方向面临巨大瓶颈。计算机技术的发展使得甲骨文相关史料、文献得到数字化保存，同时也给利用计算机处理和研究甲骨文提供了基础条件。利用计算机技术进行甲骨文识别能够实现大规模甲骨文数据的高效处理，已成为了甲骨文信息处理研究领域的重要研究方向：首先，甲骨学研究需要大量的古文字知识储备与积累，通过有效的计算机识别检索技术，可以挖掘甲骨文史料信息中更为深入的关联关系，为甲骨缀合、文字考释等研究瓶颈的突破提供技术手段支持。其次，甲骨文具有重要的文化属性，有效的甲骨文识别技术能够使得普通群众更容易的接触、了解甲骨文，便于中华优秀传统文化的推广。甲骨文有三种主要载体形式：拓片、照片以及手写甲骨文。其中手写体也称为临摹体，是甲骨文数字化，甲骨学研究以及甲骨文文创等领域重要的载体形式。现有诸多大型甲骨文数据平台均提供以手写体为主要形式的字库，例如“殷契文淵”甲骨文大数据平台提供了标准的手写体字库，并与甲骨文著錄数据、甲骨文文献数据进行了关联[1]。手写甲骨文识别研究可更好的服务于甲骨文检索、相关资料查找以及知识关联等用户需求。有效的方法可以识别出各类形式的手写输入，满足专业、非专业人士进行文字查询、文献搜索，进而促进甲骨学研究以及甲骨文文化传播的发展。目前，甲骨文识别研究大多以甲骨拓片为处理对象，通过传统机器学习以及深度学习等方法的应用进行文字识别，对于手写甲骨文识别研究尚无针对性、系统全面的研究成果。本文以手写甲骨文为研究对象提出了一种基于EasyDL的手写甲骨文识别方法，针对手写甲骨文数据集的特点提出了预处理方案，在此基础上利用EasyDL平台智能算法实现处理识别过程，能够准确、快速的识别各类输入类型的手写甲骨字。1相关工作与分析由于尚未有统一的文字编码，甲骨文在识别研究过程中一般被当作图片进行处理。基于传统机器学习的识别方法通过分析其图形图像特点将其转化成相应的结构编码...
