基于Swin-UNet的破损碑刻文字识别方法

来源：机械与电子杂志2026年第01期北京时间：

作者：李晓亮;李光亚;孟志琳

单位： (中北大学信息与通信工程学院,山西 太原 030051)

摘要：提出了基于Swin-UNet的破损碑刻文字识别方法。为了能够获取准确的碑刻文字信息,采用Swin Transformer结构代替U Net结构在分割任务中的下采样和上采样过程,并在其中添加了优化融合特征信息的注意力模块CBAM 与SENet模块,同时使用带权重的交叉熵损失函数对损失函数进行优化。自然场景下的碑刻文字往往会受到各种各样的损害,故之后在数据集的基础上建立文字的语义分割数据库,同时设计算法对缺损的碑刻文字基于数据库进行识别。实验表明,在真实碑刻图片中,文字缺失2个笔画以内,识别正确率为32.60%,识别结果前5个文字中有正确的汉字视为识别正确的概率为64.20%,识别结果前10个文字中有正确的汉字视为识别正确的概率为77.20%。所提方法相较于其他的语义分割模型对笔画的分割更为准确,效果更好。

关键词：碑刻文字;文字识别;Swin Transformer;U Net;语义分割