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LDA单词图像表示的蒙古文古籍图像关键词检索方法
摘要
本文提出了一种基于LDA单词图像表示的蒙古文古籍图像关键词检索方法。该方法包括图像预处理、LDA单词图像表示、相似度计算和筛选排序四个步骤，能够有效地实现蒙古文古籍图像中的关键词检索，提高了古籍数字化处理的效率和准确性。本文通过实验验证了该方法的有效性和可行性，证明该方法能够在蒙古文古籍图像的数字化处理中提高处理的效率和准确性。
关键词：蒙古文古籍图像；LDA单词图像表示；关键词检索；数字化处理
Abstract
ThispaperproposesakeywordretrievalmethodforMongolianancientbookimagesbasedonLDAword-imagerepresentation.Themethodincludesfoursteps:imagepreprocessing,LDAword-imagerepresentation,similaritycalculation,andscreeningsorting,whichcaneffectivelyrealizekeywordretrievalinMongolianancientbookimagesandimprovetheefficiencyandaccuracyofdigitalprocessingofancientbooks.Thispaperverifiestheeffectivenessandfeasibilityofthemethodthroughexperiments,andprovesthatthemethodcanimprovetheprocessingefficiencyandaccuracyinthedigitalprocessingofMongolianancientbookimages.
Keywords:Mongolianancientbookimage;LDAword-imagerepresentation;keywordretrieval;digitalprocessing
一、问题描述
对于古籍的数字化处理，其中一个重要的任务就是关键词检索。关键词检索是指在古籍中根据特定的关键词进行查找的过程，可以帮助人们快速找到所需内容。随着古籍数字化处理的不断发展，数字化库中的古籍数量不断增加，如何有效地实现古籍的关键词检索成为了迫切需要解决的问题。
在进行古籍的关键词检索时，由于古籍中的文字比较复杂，加上古籍的版式等因素的影响，古籍图像的特征提取并不是一件容易的事情。因此，本文提出了一种基于LDA单词图像表示的蒙古文古籍图像关键词检索方法，以提高古籍数字化处理的效率和准确性。
二、相关研究
现有的古籍图像关键词检索方法主要包括传统的特征提取和相似度计算方法和基于深度学习的方法等。其中传统的特征提取和相似度计算方法主要包括Gabor滤波器、LBP特征提取、SIFT特征提取等，但是这些方法存在着特征提取难、计算量大等问题。随着基于深度学习的方法的出现，如使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）进行图像特征提取，可以有效地解决这些问题，但是这些方法需要大量的训练数据，并且需要较高的算力，因此在应用中仍然存在一定的困难。
针对这些问题，本文提出了一种基于LDA单词图像表示的蒙古文古籍图像关键词检索方法，以实现更加高效和准确的关键词检索。
三、方法
本文提出的蒙古文古籍图像关键词检索方法主要包括以下四个步骤。
3.1图像预处理
在图像预处理中，首先需要去除图像中的背景干扰和噪声，以提高图像的质量和清晰度。其次，需要进行图像二值化处理，将图像中的字符部分和背景分离，以便接下来的文本识别和分词处理。这里采用了基于Otsu算法的自适应二值化方法，能够比较好地处理复杂的背景和光照变化等因素。
3.2LDA单词图像表示
在LDA单词图像表示中，将输入的蒙古文古籍图像分成不同的区域，并对每个区域进行LDA单词图像表示。LDA单词图像表示是一种将单词和图像进行融合的表示方法，可实现图像和文本的同时处理。具体来说，将每个区域中的字符进行分词处理，然后根据每个分词的概率分布计算LDA主题模型，最终得到每个区域的LDA单词图像表示。
3.3相似度计算
在相似度计算中，根据输入的关键词和LDA单词图像表示进行相似度计算，以得到各个区域与关键词的相似度分数。相似度计算方法主要为余弦相似度和欧氏距离等，这里采用了余弦相似度进行计算。余弦相似度越大，则表示该区域与关键词的相关程度越高。
3.4筛选排序
在筛选排序中，对计算出的相似度分数进行筛选排序，最终得到与关键词相关性较高的区域。具体来说，可以根据相似度分数进行筛选，选取相似度分数较高的前k个区域。如果需