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零样本汉字识别：全局对齐到局部部首验证
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AI 综述
该研究提出一种全局到局部的两阶段零样本汉字识别框架。第一阶段用 STG-CLIP 为 IDS（汉字结构描述）注入树位置与部首级几何先验，以提升全局召回；第二阶段通过部首验证模块（RVM）对候选字符做局部核验。在 ICDAR2013 字符级零样本设置下，使用 2,755 个已见类别，取得 83.06% top-1 准确率，报道称为 SOTA。消融实验显示几何先验与部首级验证带来互补提升。论文发表于 arXiv（Computer Vision 分类），时间为 2026-10-08。
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最新进展10月8日 12:00
新报道提出全局到局部两阶段框架，ICDAR2013 零样本设置下 top-1 准确率达 83.06%，称 SOTA。报道时间线
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10月8日
- arXiv · Computer Vision从全局对齐到局部定位：基于部首验证的零样本汉字识别
提出一种全局到局部的两阶段零样本汉字识别框架，用 STG-CLIP 为 IDS 注入树位置与部首级几何先验以提升全局召回，再用部首验证模块（RVM）对候选字符做局部核验。ICDAR2013 字符级零样本设置下取得 83.06% top-1 准确率，使用 2,755 个已见类别，达到 SOTA。消融实验显示几何先验与部首级验证带来互补提升。
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