Segmentación y reconocimiento de textos manuscritos utilizando redes profundas - Pilorget, Juan Pablo (2023)
El reconocimiento de caracteres es un campo de investigación y desarrollo aplicado que ha tenido numerosos avances en los últimos años. Las técnicas tradicionales de reconocimiento óptico de caracteres, con una alta carga de trabajo manual para lograr su correcto funcionamiento, han comenzado a ser reemplazadas por abordajes inteligentes utilizando redes neuronales profundas. Los nuevos modelos permiten no sólo automatizar los procesos de reconocimiento sino mejorar la calidad de un tipo específico: el texto escrito a mano. La cantidad creciente de documentos manuscritos digitalizados presentan a la vez un desafío, por la imposibilidad de los métodos tradicionales para reconocer adecuadamente ese tipo de texto, y una oportunidad, por el impacto que podrían generar para el acervo público el desarrollo de modelos que detecten y reconozcan correctamente caracteres escritos a mano. El presente trabajo profundiza en las arquitecturas de redes neuronales que pueden utilizarse para detectar texto y reconocer caracteres de forma inteligente, analizando cuantitativamente el desempeño de modelos de segmentación y reconocimiento. Asimismo, evalúa cualitativamente los modelos en el acervo de la Biblioteca Digital de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, aplicando las técnicas a la correspondencia digitalizada de Mario Bunge. La información obtenida es sistematizada y puesta a disposición para futuros trabajos y líneas de investigación.