Presentado en el congreso IWINAC 2022 y publicado como artículo en Lecture Notes in Computer Science.
En este trabajo se presenta una arquitectura neuronal profunda para el análisis de la estructura de postales históricas manuscritas.
La arquitectura se basa en una red de neuronas profunda de segmentación semántica que contempla diferentes tipos de categorías como: sellos, matasellos, texto manuscrito, ilustraciones y fondo.
El trabajo consigue unos resultados de acierto superiores al 92% a nivel de píxel.