Tillämpningen av handskriven textigenkänning på historiska verk är i hög grad beroende av korrekt hämtning av textrader. Ett antal system som använder en robust baslinje detektion paradigm har dykt upp nyligen men utvecklingen av layoutanalysmetoder för utmanande skript hålls tillbaka av bristen på väletablerade datauppsättningar inklusive verk i icke-latinska skript. Vi presenterar en datauppsättning på 400 kommenterade dokumentbilder från olika domäner och tidsperioder. En kort beskrivning av de särskilda utmaningar som handstil i arabiska skript för layout analys och efterföljande bearbetning steg ges. Slutligen föreslår vi en metod baserad på ett fullständigt konvolutionellt nätverk av kodare för att extrahera godtyckligt formade textradsbilder från manuskript.
Kiessling m.fl. Ref presenterade metoden baserad på ett fullständigt konvolutionellt nätverk av kodare och kodare för att upptäcka baslinjer i dokumentavbildningar.
BADAM: A Public Dataset for Baseline Detection in Arabic-script Manuscripts
{'venue': "HIP '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}