智”护古彝文：合合信息智能识别技术赋能古籍数字化

一、背景与挑战：古彝文保护的迫切需求

古彝文作为中国西南地区彝族传承千年的文字系统，承载着独特的民族历史、宗教信仰与社会文化。然而，受限于地理环境、传承方式及载体材质，大量古彝文原籍（如羊皮卷、竹简、碑刻）面临风化、虫蛀、火灾等风险，部分文献已濒临失传。传统保护手段依赖人工抄录与影像扫描，存在效率低、成本高、易出错等问题，难以满足大规模数字化需求。

痛点分析：

1. 字符复杂性：古彝文字符形态多样，包含大量异体字、连笔字及上下文依赖的变形，传统OCR技术难以精准识别。
2. 数据稀缺性：公开标注的古彝文数据集极少，模型训练缺乏足够样本，导致算法泛化能力不足。
3. 多模态需求：古籍数字化需同步处理文字、图案、版式等多维度信息，传统技术难以实现多模态融合。

二、技术突破：合合信息的智能文字识别方案

合合信息依托自主研发的智能文字识别（Intelligent Character Recognition, ICR）技术，针对古彝文特性构建了“数据增强-模型优化-场景适配”的全链路解决方案，核心突破包括：

1. 数据增强：构建古彝文专用语料库

针对数据稀缺问题，合合信息采用“真实数据+合成数据”双轨策略：

• 真实数据采集：与彝学研究机构合作，收集数百卷古彝文原籍影像，覆盖不同时期、地区与载体类型。
• 合成数据生成：基于字符结构分析，通过随机变形、噪声添加、背景融合等技术生成数十万级合成样本，提升模型对异体字、残缺字的鲁棒性。

代码示例（Python伪代码）：

import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
def generate_synthetic_char(base_char, deformation_params):
    # 基础字符变形（缩放、旋转、扭曲）
    img = Image.new('L', (64, 64), 255)
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    # 根据参数绘制变形字符
    for param in deformation_params:
        # 缩放
        if 'scale' in param:
            scale_x, scale_y = param['scale']
            # 旋转
        if 'rotate' in param:
            angle = param['rotate']
            # 扭曲（简化示例）
        if 'warp' in param:
            warp_strength = param['warp']
    # 添加噪声与背景
    noise = np.random.normal(0, 20, (64, 64))
    img_array = np.array(img) + noise
    img_array = np.clip(img_array, 0, 255).astype(np.uint8)
    return Image.fromarray(img_array)

2. 模型优化：多尺度特征融合与上下文感知

• 多尺度卷积网络：采用Inception-ResNet结构，通过不同尺度的卷积核捕捉字符局部与全局特征。
• 注意力机制：引入Transformer编码器，建模字符间的空间与语义依赖关系，解决连笔字识别难题。
• 领域自适应训练：在通用OCR模型基础上，通过微调（Fine-tuning）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，将模型迁移至古彝文场景。

模型架构示意图：

输入图像 → 多尺度卷积 → 特征融合 → Transformer编码 → 分类头 → 识别结果

3. 场景适配：多模态数字化平台

合合信息开发了集成ICR、图像处理与知识图谱的数字化平台，支持：

• 版面分析：自动分割文字、图案与表格区域。
• 结构化输出：生成可编辑的XML/JSON格式文档，保留原文排版与元数据。
• 质量校验：通过规则引擎与人工复核结合，确保识别准确率≥98%。

三、应用成效：从实验室到文化遗产保护

1. 项目落地：云南彝族古籍数字化工程

在云南省图书馆与彝学会的合作项目中，合合信息技术团队对300余卷古彝文经书进行数字化，识别效率较人工提升20倍，单卷处理成本从5000元降至200元。识别结果已用于构建“古彝文数字资源库”，供学者在线检索与比对。

2. 学术价值：推动彝学研究范式转型

数字化成果支持了多项研究突破：

• 异体字溯源：通过字符相似度分析，发现同一字符在不同地区的12种变体，揭示传播路径。
• 语义网络构建：基于识别文本训练词向量模型，挖掘“天文历法”“宗教仪式”等主题的关联规则。

3. 社会影响：促进文化传承与国际交流

• 教育应用：识别数据用于开发彝文学习APP，覆盖中小学与成人教育场景。
• 国际共享：通过联合国教科文组织“世界记忆工程”平台，向全球学者开放部分数字化成果。

四、未来展望：技术赋能文化遗产的无限可能

合合信息正探索以下方向：

1. 跨语言翻译：结合NLP技术，实现古彝文到现代彝语、汉语的自动翻译。
2. AR增强展示：开发基于识别结果的AR应用，还原古籍原始使用场景。
3. 区块链存证：利用区块链技术为数字化文献提供不可篡改的时间戳与版权证明。

对开发者的建议：

• 数据建设：积极参与开源古文字数据集构建，推动行业标准制定。
• 技术融合：探索ICR与多模态学习、小样本学习的结合，降低数据依赖。
• 场景落地：关注文化遗产、档案管理等垂直领域需求，定制化开发解决方案。

合合信息的实践表明，智能文字识别技术不仅是商业场景的工具，更可成为文化遗产保护的创新引擎。通过技术赋能，我们正让沉睡的古文字“活”过来，走向更广阔的未来。