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# 1 赛题
B 题 甲骨文智能识别中原始拓片单字自动分割与识别研究
甲骨文是我国目前已知的最早成熟的文字系统，它是一种刻在龟甲或 兽骨上的古老文字。甲骨文具有极其重要的研究价值，不仅对中国文明的 起源具有重要意义，也对世界文明的研究有着深远影响。 在我国政府的大 力推动下，甲骨文研究已经进入一个全新的发展阶段。 人工智能和大数据 技术被应用于甲骨文全息性研究及数字化工程建设，成为甲骨文信息处理领域的研究热点[1]。
甲骨文拓片图像分割是甲骨文数字化工程的基础问题，其目的是利用 数字图像处理和计算机视觉技术， 在甲骨文原始拓片图像的复杂背景中提 取出特征分明且互不交叠的独立文字区域。它是甲骨文字修复、 字形复原 与建模、文字识别、拓片缀合等处理的技术基础[2]。然而，甲骨拓片图像 分割往往受到点状噪声、人工纹理和固有纹理三类干扰元素的严重影响[3]。 且甲骨文图像来源广泛，包括拓片、拍照、扫描、临摹等，不同的图像来 源，其干扰元素的影响是不同的。由于缺乏对甲骨文字及其干扰元素的形 态先验特征的特殊考量，通用的代表性图像分割方法目前尚不能对甲骨文 原始拓片图像中的文字目标和点状噪声、人工纹理、固有纹理进行有效判 别，其误分割率较高，在处理甲骨拓片图像时均有一定局限性。如何从干 扰众多的复杂背景中准确地分割出独立文字区域，仍然是一个重待解决的具有挑战性的问题。
图 1 为一张甲骨文原始拓片的图像分割示例，左图为一整张甲骨文原始拓片， 右图即为利用图像分割算法[4]实现的拓片图像上甲骨文的单字分 割。甲骨文的同一个字会有很多异体字，这无疑增加了甲骨文识别的难度，图 2 展示了甲骨文中“人 ”字的不同异体字。
现希望通过对已标记的甲骨文图像进行分析、特征提取和建模，从而 实现对一张新的甲骨文图像进行单个文字的自动分割和识别。具体任务如下：
问题 1：对于附件 1（Pre_test 文件夹） 给定的三张甲骨文原始拓片图 片进行图像预处理，提取图像特征，建立甲骨文图像预处理模型，实现对甲骨文图像干扰元素的初步判别和处理。
问题 2：对甲骨文原始拓片图像进行分析，建立一个快速准确的甲骨 文图像分割模型，实现对不同的甲骨文原始拓片图像进行自动单字分割， 并从不同维度进行模型评估。其中附件 2（Train 文件夹） 为已标注分割的数据集。
问题 3：利用建立的甲骨文图像分割模型对附件 3（Test 文件夹） 中的 200 张甲骨文原始拓片图像进行自动单字分割， 并将分割结果放在“Test_results.xlsx ”中，此文件单独上传至竞赛平台。
问题 4：基于前三问对甲骨文原始拓片图像的单字分割研究， 请采用 合适的方法进行甲骨文原始拓片的文字识别， 附件 4（Recognize 文件夹） 中给出了部分已标注的甲骨文字形（不限于此训练集，可自行查找其他资 料，如使用外部资料需在论文中注明来源），请对测试集中的50 张甲骨文原始拓片图像进行文字自动识别， 并以适当结果呈现。
2 解题思路
B题实际上非常简单，熟悉CV的同学看到这道题肯定眼熟的不行，其实这个题目跟我们CV做烂的车牌识别的套路是一样的，还要不少大大聪明在不断的找甲骨文识别资料，太搞笑了。
预处理部分做滤波和形态学操作就行。
第二问，常用的字符分割方法包括基于阈值的方法、基于连通域的方法、投影法、边缘检测等。
第四问简直和车牌识别中的字符识别一模一样，而且数据集题目还给整理好了，直接VGG16训练就完了。
思路已出
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3 选题分析
A题属于目标优化问题，还结合了动态规划问题，别看题目描述的复杂，只要构建好目标函数就能轻松解决
B题这种类型的题目这几年出的还不少呀，就是机器学习或深度学习的图像目标检测
C题是一个典型的运筹学问题，涉及到预测模型的建立和优化排班策略的制定。解决这个问题需要综合运用统计学、机器学习、优化算法等多学科知识。
D题该问题是一个典型的优化问题，需要综合考虑多个因素，如设备性能、矿山条件、成本和风险等
本次建模题目难度（由高到低） B>A>D>C
！！！A君会先出C题思路！！！
4 最新思路更新
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