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

本文介绍了使用 Transformer 来识别复杂的乌尔都手写文本的方法。

Jun, 2022

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

本文提出了一种名为 TrOCR 的端到端文本识别方法，其中使用了预训练的图像 Transformer 和文本 Transformer 模型，不仅适用于印刷体和手写体，还适用于场景文本识别任务，并在准确率方面优于当前最先进的模型。

Sep, 2021

本研究论文利用 LSTM 和 GRU 模型开发了一种新颖的编码器 - 解码器范例，用于尼泊尔视频字幕生成，利用 Devanagari 文字进行相关描述，并通过 BLEU、METOR 和 ROUGE 等指标评估其性能。

Dec, 2023

本文介绍了针对阿拉伯历史文献的光学字符识别技术的研究，提出了一种端到端文本识别方法 BEIT，并通过实验比较证明，该方法优于卷积神经网络的特征提取方法，达到了 4.46% 的识别准确率。

Aug, 2022

本文旨在利用基于迁移学习框架的端到端语音识别技术，提高孟加拉语的语音识别性能，并在使用仅 1000 个训练样本进行训练的情况下，在测试数据集上实现了 3.819 的 Levenshtein Mean Distance 得分。

Sep, 2022

通过使用 Decoder-only Transformer 作为生成式语言模型，本研究提出了一种相对简单而有效的文本识别方法 DTrOCR，实验结果表明 DTrOCR 在识别印刷、手写和场景文本方面比当前的最先进方法表现出更好的性能。

Aug, 2023

本研究旨在提高 OCR 质量，通过使用 LSTM 技术集成 OCR 与深度学习模型进行文档翻译，并在英语到西班牙语翻译中显示了深度学习模型的比较研究，将终端到终端的性能用 BLEU-4 评分表达，旨在让研究人员和 OCR 应用于文档翻译的实践者感兴趣。

Apr, 2023

本文提出了一种基于神经网络的尼泊尔语命名实体识别模型，采用最新的基于字形的架构，无需手工制作特征和数据预处理，相对于基于特征的 SVM 模型以及针对尼泊尔语以外语言开发的最新神经模型，获得了 33% 至 50% 的相对改进和高达 10% 的改进。

Aug, 2019