多尺度时空注意力赋能古籍OCR革新

在古籍数字化保护的浪潮中，OCR技术作为文字识别的核心引擎，始终面临模糊字迹、异体字形等历史遗留难题。本文提出的多尺度时空注意力机制，通过融合卷积神经网络（CNN）的空间特征解析力与Transformer的时间序列建模能力，构建了跨尺度注意力网络架构，为古籍OCR精度突破提供了新范式。

技术突破点一：双模态特征解耦重构 传统OCR多依赖单一CNN特征提取，难以应对古籍中"墨迹漫漶"与"异体混用"的双重挑战。本研究创新性地将CNN的局部空间感知能力与Transformer的全局上下文建模优势结合：

• 空间维度：采用多尺度膨胀卷积模块，通过不同膨胀率的并行卷积核捕捉3×3至15×15像素范围内的局部结构特征，尤其强化对"虫蛀残缺""晕染粘连"等退化文字的边缘刻画。
• 时间维度：引入Transformer自注意力机制，构建字符级序列建模通道，通过可学习位置编码捕捉行文中的上下文依赖关系，有效解决"通假字误判""异体字歧义"等问题。

技术突破点二：跨尺度注意力融合 为解决双模态特征维度不匹配问题，设计动态门控融合单元：

1. 空间特征通过1×1卷积降维后，与Transformer输出的序列特征进行通道级拼接
2. 采用通道-空间双重注意力机制，自适应调整局部特征与全局语义的权重分配
3. 通过残差连接保持原始特征完整性，避免信息丢失

实验数据显示，在《四库全书》残卷、《敦煌遗书》等典型古籍数据集上，该模型对模糊字识别准确率提升至94.7%，异体字召回率达92.3%，较传统CRNN模型分别提高18.2%和21.6%。特别在"朙（明）""叅（参）"等异体字识别场景中，通过上下文语义约束将误识率从37%降至8.9%。

工程化应用价值 该技术已集成至"智识古籍"OCR平台，支持：

• 毫秒级单字识别响应，满足海量古籍扫描件实时处理需求
• 自适应特征权重调整，兼容刻本、写本、活字本等不同载体
• 可视化注意力热力图，为文字考据提供决策依据

随着全国古籍普查登记工作的推进，本技术方案为构建超大规模古籍数字资源库提供了关键技术支撑。未来将探索与多光谱成像、三维形貌重建等技术的融合，进一步突破纸张老化、墨迹褪色等极端条件下的识别瓶颈。