End-to-end platform evaluation for Spanish Handwritten Text Recognition

Autores
Xamena, Eduardo; Barboza, Héctor Emanuel; Orozco, Carlos Ismael
Año de publicación
2021
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
The task of automated recognition of handwritten texts requires various phases and technologies both optical and language related. This article describes an approach for performing this task in a comprehensive manner, using machine learning throughout all phases of the process. In addition to the explanation of the employed methodology, it describes the process of building and evaluating a model of manuscript recognition for the Spanish language. The original contribution of this article is given by the training and evaluation of Offline HTR models for Spanish language manuscripts, as well as the evaluation of a platform to perform this task in a complete way. In addition, it details the work being carried out to achieve improvements in the models obtained, and to develop new models for different complex corpora that are more difficult for the HTR task.
La tarea del reconocimiento automatizado de textos manuscritos requiere de diversas fases y tecnologías tanto ópticas como del lenguaje. En este artículo se describe un enfoque para la realización de esta tarea de forma completa, mediante el empleo de aprendizaje automatizado a lo largo de todas las fases del proceso. Además de explicar la metodología empleada, se describe el proceso de construcción y evaluación de un modelo de reconocimiento de manuscritos para el lenguaje español. La contribución original de este artículo está dada por el entrenamiento y evaluación de modelos de Offline HTR para manuscritos en español, así como la evaluación de una plataforma para la realización de esta tarea de forma completa. Además, se detallan los trabajos que se están llevando a cabo para lograr mejoras en los modelos obtenidos, y desarrollar nuevos modelos para distintos corpus de lectura compleja.
Fil: Xamena, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones en Ciencias Sociales y Humanidades. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Humanidades. Instituto de Investigaciones en Ciencias Sociales y Humanidades; Argentina
Fil: Barboza, Héctor Emanuel. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Informática; Argentina
Fil: Orozco, Carlos Ismael. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Informática; Argentina
Materia
RECONOCIMIENTO DE TEXTOS MANUSCRITOS
SEGMENTACIÓN
HTR PUNTO A PUNTO
PROCESAMIENTO DE MANUSCRITOS HISTÓRICOS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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La tarea del reconocimiento automatizado de textos manuscritos requiere de diversas fases y tecnologías tanto ópticas como del lenguaje. En este artículo se describe un enfoque para la realización de esta tarea de forma completa, mediante el empleo de aprendizaje automatizado a lo largo de todas las fases del proceso. Además de explicar la metodología empleada, se describe el proceso de construcción y evaluación de un modelo de reconocimiento de manuscritos para el lenguaje español. La contribución original de este artículo está dada por el entrenamiento y evaluación de modelos de Offline HTR para manuscritos en español, así como la evaluación de una plataforma para la realización de esta tarea de forma completa. Además, se detallan los trabajos que se están llevando a cabo para lograr mejoras en los modelos obtenidos, y desarrollar nuevos modelos para distintos corpus de lectura compleja.
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