Financiado por el MICINN. Este proyecto aborda el problema de la transcripción del texto manuscrito continuo, obtenido desde páginas digitalizadas de documentos genéricos. Considera muchas de las posibles variabilidades implicadas (por ejemplo, la estructura de los documentos donde aparece el texto o las diferencias interpersonales e intrapersonales entre los estilos de escritura). Este problema está lejos de poder resolverse eficazmente de forma automática. Por ello, y debido a sus potenciales aplicaciones, la transcripción y comprensión del contenido de los documentos manuscritos digitalizados seguirá siendo una necesidad importante para nuestra sociedad. Así, este proyecto investiga varios problemas científicos e industriales desafiantes relacionados con el procesamiento automático de texto manuscrito contenido en imágenes digitales de documentos. En particular: (1) el reconocimiento de palabras manuscritas en castellano; (2) la transcripción de documentos históricos; (3) l...

Ministerio de Ciencias, innovación y universidades Advances in the development of methods for automatically extracting and understanding the content of handwritten digitized documents will continue being an important need for our society. This project addresses three challenging computational problems related to automatic handwritten text processing of document images: (1) document layout extraction over unstructured documents, (2) continuous handwritten text recognition under unrestricted conditions and (3) offline verification of human signatures using advanced deep neural models, respectively. The proposed solutions to previous problems will be adapted to several applications presenting a socio-economic interest. In particular: the analysis and transcription of historical documents, and some demographic prediction problems based on use of handwriting (for example, recognizing the gender or handedness of a person). In this project, we will emphasize the application of developments ...

Patrocinado por Ibero-American Programme of Science and Technology for the Development (CYTED), Years: 2018-2021.

Desarrollo de una herramienta digital que facilita la lectura, catalogación, ordenación y búsqueda de una selección de los archivos históricos de Osborne. Publicado en YouTube Del 15/6/2016 al 15/9/2016. Financiado por Telefónica dentro de su programa Talentum. Más información en el siguiente enlace .

Ministerio de Economía y Competitividad Este proyecto se ha centrado en el estudio de la aplicación de las más recientes técnicas de aprendizaje automático para la extracción de contenido semántico en documentos digitalizados que incluyen texto manuscrito y mecanografiado, fotografías e ilustraciones. Dicho objetivo está en línea con las crecientes necesidades actuales de traspaso de información desde el mundo físico al mundo digital. El principal avance derivado del proyecto ha sido el desarrollo de un sistema de reconocimiento de texto manuscrito offline que es estado del arte al compararlo con otros sistemas similares de la bibliografía. Este desarrollo se ha sustentado sobre numerosas publicaciones en revistas y congresos internacionales. En particular se ha realizado 6 publicaciones en revistas JCR, 2 en libros de la serie Lecure Notes y 4 en congresos internacionales. Además, se ha dirigido la digitalización del Archivo de Documentos Históricos de la empresa Osborne, creando ...