Oct, 2018

历史手稿图像解密

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TL;DR该论文围绕密码手稿展开，运用经典密码算法，发展出无监督模型实现字符分割、图像聚类和破解密文等多种技术，可自动将手稿图像转化为文本。
cipher manuscriptsclassical cryptographic algorithmsunsupervised modelsdeciphermentcharacter segmentation
发现论文，激发创造
  • 未转录手写文件的开放集分类

    本篇论文探讨了利用概率索引技术，对手写文本图像集合进行自动分类的问题，解决大量历史手稿数据的标签化和有效探索问题，并以西班牙 Hostórico 省的复杂公证手稿为例，取得了有希望的成果。

    Jun, 2022

  • 叠字文献中重叠字符的语义分割的深度学习实验

    通过图像处理技术识别被超级重印覆盖的历史手稿中的已擦除用墨，并借助人工智能技术解开重叠字母的复杂状况，本研究提出了基于深度学习的语义分割方法。以普里斯克里亚努斯的《语法艺术》为案例研究，本文探讨了该方法结合多光谱成像的预期与限制。

    Nov, 2023

  • 数字替换密码分割

    本文提出了一种使用字节对编码 (BPE) 和单元语言模型来自动分段非分段 (无空格) 密码的方法，对 100 个随机生成的单字母替代密码平均分段错误率为 2％，对 3 个现实中的同音替代密码平均分段错误率为 27％，并提出了一种通过创建一个晶格和使用先前经过训练的语言模型来解决已知替代密钥的非确定性密码的方法，成功解密了一个历史密码 IA，这是一个之前一直未被完全解开的密码。

    May, 2022

  • 用神经语言模型解决历史字典编码

    该研究使用构建解码格和神经语言模型搜索格子的方法，对收集自美国国会图书馆的加密信件进行解密，成功率达到 75.1%。

    Oct, 2020

  • 塑造历史：三千年楔形文字片的高级机器学习技术分析和测定

    基于深度学习和变分自编码器方法，针对库内容丰富的超过 94,000 张楔形文字片的数据集，通过研究其轮廓形状作为关键指标，成功实现了古代文献的自动分类和时代定位，为历史学家和铭刻学家提供了更深入的洞察和解释工具。

    Jun, 2024

  • 利用语音先验解读下分割的古代文字

    提出了一种基于国际音标的字符嵌入的生成框架，该框架可以处理未分隔单词和最接近的已知语言未确定的情况下，对未破译的失传语言进行解密，并在哥特语、乌加里特语和伊比利亚语上进行了实验验证。

    Oct, 2020

  • 一个定制的中世纪拉丁手写文本识别系统

    拜仁学院的中世纪拉丁字典数字化工作，采用了端到端的流水线，包括定位、提取和转录手写词条等步骤。使用最新的图像分割模型准备初始数据集，并尝试不同的基于 Transformer 的模型进行实验，采用丰富的数据增强技术，最佳设置的字符错误率为 0.015，表现优于商业的谷歌云视觉模型并且更加稳定。

    Aug, 2023

  • 历史文献的文本行分割：一份调查报告

    本文调研了历史文献数字化领域的文献分割、文本行分割、文字检索、鉴定和提取等方面所采用的各种方法，讨论了低质量和复杂性文献自动文本行分割的挑战。

    Apr, 2007

  • 利用机器学习对二战时期密码进行分类

    通过机器学习和深度学习技术识别二战期间选择的密码学中 Enigma，M-209，Sigaba，Purple 和 Typex 等密码的准确性

    Jul, 2023

  • 优化文化打字文件字符识别图像处理算法

    利用多目标问题公式和非支配排序遗传算法（NSGA-II）调整参数，本文评估了在光学字符识别（OCR）应用于打字文化遗产文件时图像处理方法和参数调整的影响，并发现通过数字表示类型来针对图像预处理算法进行参数化可以提高 OCR 的性能。特别是自适应阈值法、双边滤波器和开操作是剧院封面、信件和整体数据集中表现最好的算法，应在 OCR 之前应用以提高其性能。

    Nov, 2023