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古波斯语楔形文字字体数据集，选择了开源的Tesseract引擎进行字符的分割、学习和分类。由于铭文中存在噪声(石缝)，本文采用了一些图像处理技术来消除噪声。该系统的最终输出包括楔形字体的提取，句子的波斯语和英语的抄写，句子的发音和翻译大量提取的波斯语和英语单词，使我们更好地了解他们在那个时代的说话方式。通过验证和结果切片获得的结果表明，该系统能够较好地处理楔形文字的识别，对测试数据的所有字符进行了较好的分类，准确率约为92%。

古波斯语楔形文字字体数据集，选择了开源的Tesseract引擎进行字符的分割、学习和分类。由于铭文中存在噪声(石缝)，本文采用了一些图像处理技术来消除噪声。该系统的最终输出包括楔形字体的提取，句子的波斯语和英语的抄写，句子的发音和翻译大量提取的波斯语和英语单词，使我们更好地了解他们在那个时代的说话方式。通过验证和结果切片获得的结果表明，该系统能够较好地处理楔形文字的识别，对测试数据的所有字符进行了较好的分类，准确率约为92%。

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