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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利一种基于关键点检测的甲骨字分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117218663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311082556.5，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种基于关键点检测的甲骨字分类方法是由熊晶;李光顺;翟雪;董兆安;韩胜伟;张展;刘永革;乔雁群设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键点检测的甲骨字分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于关键点检测的甲骨字分类方法，涉及图像识别技术领域。包括：获取甲骨字和摹写字，根据关键点定义规则对甲骨字进行标注，获取甲骨字标注数据集和摹写字标注数据集，获取甲骨字图像关键点后与摹写字关键点进行比对分类。本发明有助于实现甲骨字的自动识别并分类，解决甲骨字识别中依赖人工判定、异体字差别大的问题，更具有普遍性。

本发明授权一种基于关键点检测的甲骨字分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点检测的甲骨字分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取数据步骤：获取从甲骨拓片上裁剪下来的甲骨字和专家仿写的摹写字； 预处理步骤：以摹写字为基准字，根据关键点定义规则对摹写字进行标注，获取基准字标注数据集，根据基准字按每个字形随机选取50个甲骨字根据关键点定义规则进行标注，获取甲骨字标注数据集； 模型训练步骤：将甲骨字标注数据集作为训练样本，训练甲骨字关键点深度学习网络模型，得到训练好的甲骨字关键点深度学习网络模型； 预测计算步骤：将未标注关键点的甲骨字输入至训练好的甲骨字关键点深度学习网络模型，通过模型预测得到该甲骨字图像的关键点； 计算分类步骤：将预测得到的甲骨字图像关键点与基准字标注数据集中的关键点进行相似度计算，取相似度最高的结果，该结果对应的甲骨字与基准字则为同一分类； 计算分类步骤中图像相似度计算包括：关键点数量相似度和关键点分布相似度； 关键点数量相似度表示为： ， 其中，和分别表示为图像A和图像B的关键点数量； 关键点分布相似度基于极坐标实现，表示为： ， 其中，为关键点分布相似度，k为区间数，di为关键点密度差异度，di计算公式如下： ， 其中，和分别为两个图像在第i个区间上的关键点个数； 关键点相似度表示为： ； 其中，和分别是关键点数量相似性和关键点分布相似性的得分权重，且。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人曲阜师范大学，其通讯地址为：273199 山东省济宁市曲阜市静轩西路57号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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