基于残差网络的碑帖年代识别方法研究

摘要/Abstract

摘要：

碑帖承载着丰富的历史文化信息,然而由于自然侵蚀和人为破坏等原因会导致其中语义信息丢失,进而给识别碑帖年代造成困难。为此,本文结合数字人文和深度学习,旨在构建一种高效的碑帖年代识别系统,为碑帖文化研究提供支持。在深度学习领域,卷积神经网络技术已经得到了广泛的应用。本文选用残差网络,构建图像分类模型,使用明、清、民国3 个朝代的碑帖图片训练模型,通过图像分类实现对于碑帖年代的识别。本文构建的碑帖年代识别系统能够以较高性能实现对于明、清、民国3 朝代碑帖的年代识别,便于研究者更加迅速和准确地识别碑帖年代,充分挖掘其中蕴含的历史文化信息,促进文化遗产的保护与开发。

关键词: 数字人文, 碑帖, 图像分类, 卷积神经网络

Abstract:

Stele inscriptions harbor a wealth of historical and cultural information. However the loss ofsemantic content due to natural erosion and human-induced damage poses a challenge in accuratelydetermining their age. This paper addresses this issue by integrating digital humanities with deep learningaiming to establish an efficient system for age identification in stele inscriptions and to provide supportfor the study of inscription culture. Leveraging the widespread application of convolutional neural networktechnology this study employs residual networks to construct an image classification model which issubsequently trained on stele images spanning the Ming and Qing Dynasties and the Republican era. Themodel through image classification achieves the goal of age recognition. The resulting systemdemonstrates high performance in identifying the age of inscriptions from these dynasties enablingresearchers to identify inscription periods swiftly and accurately. This advancement not only helps unlockthe historical and cultural information embedded within the inscriptions but also contributes to thepreservation and advancement of cultural heritage.

周　知　周　群(西北大学公共管理学院). 基于残差网络的碑帖年代识别方法研究[J]. 图书馆杂志, 2025, 44(412): 81-89.

Zhou Zhi Zhou Qun School of Public Administration Northwest University. Research on Age Recognition of Stele Inscriptions Based onResidual Networks[J]. Libraly Journal, 2025, 44(412): 81-89.

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