HTR - Reconhecimento de texto manuscrito - Histórico de revisão

Tiago em 15h59min de 22 de setembro de 2020

2020-09-22T15:59:20Z

Tiago em 14h51min de 23 de julho de 2020

2020-07-23T14:51:22Z

Tiago em 20h02min de 16 de julho de 2020

2020-07-16T20:02:58Z

Tiago em 20h02min de 16 de julho de 2020

2020-07-16T20:02:03Z

Tiago em 21h07min de 4 de julho de 2020

2020-07-04T21:07:28Z

Tiago: Criou página com '{{Verbete|nome=Tiago|sobrenome=Gil|verbete= Ao contrário dos modelos de OCR, o modelo HTR não é capaz de reconhecer texto sem uma preparação prévia. Isso ocorre pois n...'

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Criou página com '{{Verbete|nome=Tiago|sobrenome=Gil|verbete= Ao contrário dos modelos de OCR, o modelo HTR não é capaz de reconhecer texto sem uma preparação prévia. Isso ocorre pois n...'

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{{Verbete|nome=Tiago|sobrenome=Gil|verbete=

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.

[[Arquivo:Transcricao.png|600px]]

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.	+	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.
-'''[[Como usar o Transkribus para o reconhecimento automático de manuscritos]]'''
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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.
-[[Como usar o Transkribus para o reconhecimento automático de manuscritos]]
+'''[[Como usar o Transkribus para o reconhecimento automático de manuscritos]]'''
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 {{Verbete|nome=Tiago|sobrenome=Gil|verbete=
-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.
+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
-[[Arquivo:Transcricao.png|600px]]
+[[Arquivo:Transcricao.png|800px]]
-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.
+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.