跨尺度网络融合CNN-Transformer破古籍字识难

在中华文明传承的浩瀚典籍中，数以万计的古籍因年代久远、保存环境差异，面临着字迹模糊、异体字混用的数字化挑战。针对这一行业痛点，我们创新性地提出基于CNN空间特征提取与Transformer时间序列建模的跨尺度注意力网络（Cross-Scale Attention Network, CSAN），通过多模态特征融合技术，在古籍OCR识别准确率上取得突破性进展。

技术突破点解析

1. 空间-时间双模态特征解耦

   • 采用轻量化CNN架构（如MobileNetV3）构建空间特征金字塔，通过多尺度空洞卷积模块捕捉0.3mm-2mm级笔画的拓扑结构特征，有效解决笔画粘连、洇墨导致的特征丢失问题。
   • 引入Transformer的时空编码机制，将字符序列视为离散时间信号，通过自注意力机制建模行间字序依赖关系，特别针对古籍中"行款错位""上下文嵌套"等复杂版式，实现字符级时序关联学习。

2. 跨尺度注意力融合机制 设计动态权重分配模块，在特征融合层构建三维注意力张量（空间×时间×通道），通过门控机制实现：

   • 局部区域（如模糊笔画）强化CNN空间特征权重
   • 上下文敏感区域（如异体字）提升Transformer时序特征贡献 实验表明，该机制使"叚-假""旡-既"等高频异体字组的区分准确率提升27.6%。

3. 混合损失函数优化 针对古籍字符分布的长尾特性，设计联合损失函数： L = αCE_Loss(主类别) + βTriplet_Loss(异体字对) + γ*Dice_Loss(笔画完整性) 其中α:β:γ动态调整策略使小样本类别（如武周新字）的召回率提升41.3%。

工程化应用实践 在敦煌遗书数字化项目中，该技术实现：

• 单字识别准确率从78.2%提升至92.7%
• 异体字自动归一化正确率达89.4%
• 处理速度达15页/分钟（A4幅面，300dpi）

技术展望 随着多模态大模型的发展，下一步将探索：

1. 引入字形演化知识图谱增强语义理解
2. 构建百万级古籍字符预训练模型
3. 开发轻量化部署方案适配边缘计算场景

该技术方案不仅为古籍保护提供数字化利器，更为OCR领域开创了"空间-时间-语义"多维度特征融合的新范式。