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佩贡打字手稿的字符识别系统.

Yova Ruldeviyani1, Heru Suhartanto1, Beltsazar Anugrah Sotardodo1

  • 1Faculty of Computer Science, Universitas Indonesia, Depok, Jawa Barat, 16424, Indonesia.

Heliyon
|September 4, 2024
PubMed
概括

这项研究引入了一种新的光学字符识别 (OCR) 系统,用于保存Pegon脚本. 深度学习方法在将这种独特的基于阿拉伯语的文字系统数字化方面取得了很高的准确性.

科学领域:

  • 计算语言学 计算语言学
  • 数字人文学科 数字人文学科
  • 文档图像分析 文档图像分析

背景情况:

  • 基于阿拉伯语的爪语和其他印度尼西亚语言的Pegon字体是危的,主要存在于私人收藏和伊斯兰寄宿学校 (pesantren) 中.
  • 通过光学字符识别 (OCR) 数字化对于保存Pegon脚本至关重要,但对于此特定脚本的OCR系统还没有先前的研究.
  • 现有的阿拉伯OCR系统并不直接适用,需要量身定制的解决方案.

研究的目的:

  • 专门为打字的Pegon手稿开发和评估一个OCR系统.
  • 为培训和测试Pegon OCR模型引入新的合成和真实注释数据集.
  • 将深度学习技术的性能与Pegon文本识别常规方法进行比较.

主要方法:

  • 开发用于Pegon脚本的合成和真实注释数据集.
  • 基于深度学习的OCR管道的实施.
  • 使用YOLOv5进行文本行细分和CTC-CRNN (连接式时间分类 - 卷积神经网络反复神经网络) 架构进行文本识别.

主要成果:

  • 深度学习技术显著优于传统方法,这些方法无法检测Pegon文本.
  • 拟议的系统在文本行细分方面取得了0.94的F1得分.
关键词:
阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯字符识别功能 字符识别功能深度学习是一种深度学习.佩贡和佩贡是一个人.分段化 分段化 分段化 分段化

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  • 该系统在文本识别方面显示了0.03的字符错误率 (CER).

    • 结论:

    • 开发的OCR系统,利用深度学习,是有效的数字化Pegon打字手稿.
    • 新的数据集和拟议的方法为未来研究Pegon脚本保存提供了基础.
    • 这项工作突出了适应深度学习架构的潜力,以识别资源不足的脚本.