为促进秦简数字化研究的深入开展，推动人工智能与出土文献研究的交叉融合，2026年1月16日上午，吉首大学通信与电子工程学院在第十二教学楼C326成功举办“基于图像处理和人工智能的秦简文字复原方法研究”学术报告会。中国计量大学硕士生导师曹松晓应邀为我院作秦简数字化专题报告。本次学术报告会由通信与电子工程学院陈炳权教授主持，学院张书真教授、陈昌奉博士、邹书杰博士，以及该领域从事相关研究的本科与硕士研究生参加了本次学术报告会。

（图为报告会现场）

曹松晓博士结合自身在工业视觉检测与智能制造的研究积累，分享了将人工智能技术应用于秦简文字复原的跨学科探索历程。他谈到，这项研究始于个人对古文字与历史文献的兴趣，并在家庭学术氛围的熏陶中逐步开展。曹博士指出，秦简文字复原是一个融合古文字学、历史学与人工智能技术的综合性课题。受“自动聚焦原理”的启发，他针对秦简文字特点，原创性地提出了“有效文字轮廓长度（ECCL）”评估指标，并将其引入秦简复原模型，为秦简文字数字化提供了新的研究思路。这项源于个人兴趣的“副业”，恰恰成为连接工科智能与文科考据、开展跨学科探索的绝佳切入点。

曹松晓博士系统阐述了两类秦简文字复原方法：一是基于传统图像处理的复原方法，受“自动聚焦原理”启发，创新性提出“有效文字轮廓长度（ECCL）”指标，通过局部自适应二值化技术，实现了复杂背景下秦简文字的初步提取与增强；二是基于生成式人工智能的复原方法，为克服秦简文字数据瓶颈，曹博士参考《睡虎地秦简文字编》等出土文献资料进行数字临摹，利用业余时间手工绘制构建轻量化秦简文字数据集，并在此基础上构建了融合ECCL约束的生成对抗网络模型，该模型在去噪、补缺的同时，能更好地保持秦简文字结构的完整性与准确性。其相关成果在期刊“heritage science”（中科院1区TOP）上发表。

在谈及未来研究时，曹松晓博士指出，秦简数字化研究的长远目标是实现简牍的精准“重生”，再现其最初书写面貌。为实现这一愿景，他认为亟需推动构建一个样本多标注准确的简牍还原数据库，并深化对生成式人工智能与扩散模型的应用研究，以提升文字复原效果。

报告会现场气氛热烈，在交流环节，与会师生围绕ECCL评估体系的构建、少样本与零样本复原的技术路径、语义引导下的文本修复方法，以及高质量数据集的共建共享机制等关键问题，与曹松晓博士进行了深入探讨。陈炳权教授在总结中指出，该研究为秦简数字化提供了重要的研究思路与跨学科研究方法论，学院将进一步加深与国内相关研究团队与知名专家学者的交流合作，持续推动秦简智能修复技术的创新与应用转化。

（图为我院师生与曹松晓博士交流现场）

撰稿者：刘健    审稿人：杨喜