githubharald/SimpleHTR

Handwritten Text Recognition (HTR) system implemented with TensorFlow.

What it solves

이 프로젝트는 손글씨 텍스트 인식(HTR) 시스템을 제공하여 사용자가 손글씨 단어 또는 전체 텍스트 라인의 이미지를 디지털 텍스트로 변환할 수 있게 합니다. 다양한 필기 스타일에 대해 손글씨 문자와 단어를 정확히 인식하는 문제를 해결합니다.

How it works

시스템은 TensorFlow 로 구축되었으며, 다음과 같은 신경망 구조를 사용합니다: 특징 추출을 위한 5개의 Convolutional Neural Network(CNN) 레이어, 시퀀스 모델링을 위한 2개의 Recurrent Neural Network(RNN/LSTM) 레이어, 그리고 시각적 특징을 텍스트로 매핑하는 Connectionist Temporal Classification(CTC) 손실 및 디코딩 레이어.

다음 세 가지 디코딩 방식을 지원합니다:

  • Bestpath: 기본 디코더 (기본값).
  • Beamsearch: 보다 고급 검색 기반 디코더.
  • Word Beam Search: 선택 가능한 통합 디코더로, 인식된 단어를 특정 사전에 제한하여 정확도를 높입니다.

Who it’s for

이 도구는 손글씨 OCR에 관심이 있는 개발자 및 연구자와 IAM 오프라인 HTR 데이터셋을 사용해 손글씨 문서를 디지털화하려는 모든 사람을 위해 설계되었습니다.

Highlights

  • Multi-level Recognition: 단어와 전체 라인 텍스트를 모두 인식 가능.
  • Flexible Decoding: 사전 제약 인식을 위한 특수 word beam search를 포함한 다중 CTC 디코더 제공.
  • Performance Optimization: 학습 병목 현상을 줄이는 LMDB 기반 고속 이미지 로더 포함.
  • Pretrained Models: 단어 수준 및 라인 수준 인식을 위한 즉시 사용 가능한 모델 제공.