Mudanças entre as edições de "HTR - Reconhecimento de texto manuscrito"
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| − | 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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Edição das 18h07min de 4 de julho de 2020
 2 minutos - por Tiago Gil
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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
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
Referências
| Citação deste verbete |
| Como citar: GIL, Tiago. "HTR - Reconhecimento de texto manuscrito". In: CLIOMATICA - Portal de História Digital e Pesquisa. Disponível em: https://lhs.unb.br/cliomatica/index.php?title=HTR_-_Reconhecimento_de_texto_manuscrito. Data de acesso: 31 de outubro de 2025. |
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