Mudanças entre as edições de "HTR - Reconhecimento de texto manuscrito"
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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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Edição das 17h02min de 16 de julho de 2020
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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: 6 de fevereiro de 2025. |
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