May, 2022

利用教师经验排序孟加拉文手写识别中的孤立字母累积 - LILA-BOTI

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TL;DR本文介绍了两种知识蒸馏方法（LILA-BOTI 和 Super Teacher LILA-BOTI），并采用该方法为 Bangla 等形态丰富的语言进行字级手写光学字符识别（OCR），通过在评估协议中进行不同数据集的测试，显示出比基础模型和传统的知识蒸馏方法更好的性能，包括处理的类不平衡性和识别度等方面的提升。
word-level ocrbangla languageknowledge distillationcrnnclass imbalance
发现论文，激发创造
  • BN-DRISHTI：通过手写文本实例级分割实现孟加拉文档识别

    本文介绍了一个新的深度学习方法 (BN-DRISHTI)，它结合了基于 YOLO 的物体检测框架、Hough 变换和仿射变换来解决孟加拉语手写体识别的线条和单词分割问题，同时还提供了一个包含 786 张手写孟加拉语文档图像的扩展数据集 (BN-HTRd) 以及相应的线条和单词级别注释，用于单词识别的地面实况。该方法的在测试部分上得到了非常高的线条 (99.97%) 和单词 (98%) 分割 F 分数，表现优于外部三个孟加拉手写数据集。

    May, 2023

  • 使用新型深度学习方法的手写孟加拉复合字符识别：一个新基准

    本研究提出了一种新的深度学习技术，用于识别手写孟加拉语复合字符，并报道了在 CMATERdb 3.1.3.3 数据集上的新的识别准确率基准。通过层级训练深度卷积神经网络，结合 RMSProp 算法，相较于标准的浅层学习和常规的 DCNN，实现了快速收敛和更高的识别率，创造了错误率为 9.67%、识别准确度为 90.33% 的新纪录。

    Feb, 2018

  • BanglaNet：使用卷积神经网络集成的孟加拉手写字符识别

    基于多个卷积神经网络的集成模型 BanglaNet 被提出用于分类孟加拉基本字符、复合字符、数字和修饰符。在多个数据集上进行的严格实验表明，相比于最近的基于卷积神经网络的研究，该模型获得了显著的识别准确率。

    Jan, 2024

  • 基于字符和语音的 LSTM 模型的孟加拉 - 英文混合代码文本语言识别

    本文提出一种基于深度长短期记忆 (LSTM) 模型的有监督学习方法，针对社交媒体上的低资源孟加拉语 - 英语混合数据的单词级别语言识别问题，采用字符编码和词根编码两种方法训练模型，并使用堆叠和阈值技术创建两个集成模型，在测试数据上分别获得了 91.78% 和 92.35% 的准确率。

    Mar, 2018

  • 使用 MLP 和 SVM 分类器进行孟加拉基本字符和复合字符的手写识别

    本文提出了一种新颖的方法，通过逐步学习出现频率从高到低的复合字符类以及基本字符，设计合适的特征集以识别手写孟加拉字符，实现了 79.25% 的平均字符识别率。

    Feb, 2010

  • 基于 MLP 的手写孟加拉数字识别方法

    通过设计基于多层感知机分类器的特征向量模型并实验验证，可以实现手写孟加拉数字识别并可扩展到手写孟加拉字母的 OCR 应用。

    Mar, 2012

  • 专用模型和高级技术提升孟加拉光学字符识别在多样文档类型中的应用

    该研究提出了一种具有特殊能力的孟加拉语 OCR 系统，该系统在保留结构、对齐和图像的同时，在重建文档布局方面表现出色。它采用先进的图像和签名检测进行准确提取，并为文字分割提供了专门模型以适应多样化的文档类型，包括计算机排版、凸版印刷、打字机和手写文档。该系统处理静态和动态手写输入，识别各种写作风格。此外，它还能识别孟加拉语中的复合字符。广泛的数据收集工作提供了多样化的语料库，而高级技术组件优化了字符和单词识别。额外的贡献包括图像、标志、签名和表格识别，透视校正，布局重建以及用于高效和可扩展处理的排队模块。该系统在高效准确的文本提取和分析方面表现出色。

    Feb, 2024

  • 常见孟加拉手写字母的大型多目标数据集

    本研究提出了一种基于字形标注方案来线性切分字形组成部分的 标注方法，给出了一份 孟加拉语手写字母片段的数据集，用于测试视觉算法的多目标字形分类，结果表明，深度学习方法可以推广到许多字典之外的字形。

    Oct, 2020

  • TextCaps: 使用非常小的数据集进行手写字符识别

    本文介绍了一种技术，通过加入实际的随机噪声到参数实例化中，从现有样本生成新的训练样本数据，以实现针对缺少大量标记数据的本地语言的字符识别，同时可用于物体识别等相关上下文。

    Apr, 2019

  • bbOCR：一个用于孟加拉文档的开源多领域 OCR 处理流程

    本文介绍了 Bengali.AI-BRACU-OCR（bbOCR）：一种开源可扩展的文档光学字符识别系统，可将孟加拉语文档重构为结构化的可搜索的数字化格式，并提出了一种新颖的孟加拉语文本识别模型和两个合成数据集。全面的组件级和系统级评估结果表明，我们提出的解决方案优于当前最先进的孟加拉语 OCR 系统。

    Aug, 2023