Mudanças entre as edições de "HTR - Reconhecimento de texto manuscrito"

De Cliomatica - Digital History
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Trata-se de uma promessa de difícil realização. Dada a dificuldade, os programas de HTR sempre foram limitados ou completamente falhos. Recentemente, o uso de redes neurais permitiu avanços importantes nesse sentido. Um exemplo bem sucedido é o software "Transkribus", desenvolvido por um conglomerado de universidades lideradas pela Universidade de Innsbruck.  
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Trata-se de uma promessa de difícil realização. Dada a dificuldade, os programas de HTR sempre foram limitados ou completamente falhos. Recentemente, o uso de redes neurais permitiu avanços importantes nesse sentido. Um exemplo bem sucedido é o software '''[[Transkribus]]''', desenvolvido por um conglomerado de universidades lideradas pela Universidade de Innsbruck.  
  
  

Edição das 11h51min de 23 de julho de 2020

Tempo estimado de leitura deste artigo 2 minutos - por Tiago Gil


Ao contrário dos modelos de OCR, o modelo HTR não é capaz de reconhecer texto sem uma preparação prévia. Isso ocorre pois não existe um padrão único de caligrafia, que pode variar mesmo para um mesmo escriba. Veja no exemplo abaixo o que os modelos de HTR prometem fazer

Transcricao.png



Trata-se de uma promessa de difícil realização. Dada a dificuldade, os programas de HTR sempre foram limitados ou completamente falhos. Recentemente, o uso de redes neurais permitiu avanços importantes nesse sentido. Um exemplo bem sucedido é o software Transkribus, desenvolvido por um conglomerado de universidades lideradas pela Universidade de Innsbruck.



Lamp2.png Exemplo de software: Como usar o Transkribus para o reconhecimento automático de manuscritos



Referências



Citação deste verbete
Como citar: GIL, Tiago. "HTR - Reconhecimento de texto manuscrito". In: CLIOMATICA - Portal de História Digital e Pesquisa. Disponível em: http://lhs.unb.br/cliomatica/index.php/HTR_-_Reconhecimento_de_texto_manuscrito. Data de acesso: 1 de outubro de 2024.






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