迁学赋能古籍OCR：跨域字体特征迁移机制探究

在古籍数字化场景中，样本稀缺与字体演进导致的特征分布差异是制约OCR精度的核心瓶颈。本文提出基于迁移学习的两阶段解决方案：首先利用现代印刷体数据构建基础特征提取器，通过领域自适应技术将模型迁移至古籍场景，重点研究字形结构演变（如篆隶向楷书转化）及书写介质变化（竹简/纸张/石刻）对特征可迁移性的影响机制。实验表明，采用对抗性领域适应与注意力特征对齐的混合策略，可使少样本古籍识别准确率提升23.7%，并揭示了笔画连续性、部件空间关系等关键迁移因子。

技术背景

古籍OCR面临三重挑战：

1. 样本稀缺性：现存标注数据量不足常规任务的1/50
2. 字体异构性：甲骨文金文与宋体黑体存在结构拓扑差异
3. 域偏移显著：现代印刷体与古籍的笔画粗细比、字谷留白等参数相差4-6倍

传统微调方法易陷入过拟合陷阱，而迁移学习通过构建领域不变特征空间，为解决跨域特征对齐提供了理论支撑。

方法创新

1. 预训练阶段

   • 构建多模态字体数据集（含12万现代印刷体+3万碑帖拓片）
   • 采用ResNeSt-50+Transformer混合架构，通过空间注意力模块强化局部特征

2. 领域自适应策略

   • 动态加权对抗训练：在域分类器前引入特征通道注意力，抑制领域专属特征
   • 部件级特征对齐：利用先验知识库（如《说文解字》部件拆解）构建部件级约束

3. 特征可迁移性分析

   • 定义字体差异度指标（FDI）：综合笔画曲率、重心偏移、连通域数等12维特征
   • 实验发现当FDI>0.65时，需强化部件级对齐；FDI<0.4时可采用全局特征迁移

实验验证

在敦煌遗书数据集（含12类字体，平均每类样本<80）的测试中：

• 基线模型（直接微调）：准确率41.3%
• 传统迁移学习（DANN）：58.9%
• 本文方法（ADAFocus）：75.6%

可视化分析显示，模型成功捕获"辶""氵"等高频部件的跨域不变特征，同时抑制了因纸张洇墨导致的笔画粘连噪声。

行业价值

该方案已在国家图书馆"中华古籍资源库"建设中落地，使新字体OCR开发周期从3个月缩短至2周，单字识别成本降低78%。未来将拓展至甲骨文、西夏文等超少样本场景，推动文化遗产数字化进程。