LHTR.br: em Busca de um Conjunto Anotado de Textos Manuscritos em Português

• Gabriel Henrique Coelho da Silva Universidade Federal Fluminense http://orcid.org/0000-0003-0268-631X
• Daniel de Oliveira Universidade Federal Fluminense
• Isabel Rosseti Universidade Federal Fluminense
• Aline Paes Universidade Federal Fluminense

DOI: https://doi.org/10.5753/dsw.2023.233618

Resumo

Atividades diversas utilizam registros escritos à mão, tais como receituários e prontuários médicos e serviços de segurança. Embora recursos tecnológicos, como tablets e celulares, permitam a escrita à mão usando meios digitais, muitos ainda utilizam papel para registrar sua escrita. Em todos os casos, automatizar a transcrição de tais registros para um formato digital implica no reconhecimento de seus conteúdos textuais. Embora métodos baseados em redes neurais profundas auxiliem este processo, eles carecem de conjuntos de dados anotados de idiomas específicos. Porém, majoritariamente, os dados disponibilizados estão na língua inglesa, que não faz uso de símbolos de acentuação. Também, a escrita pode conter estilos culturais que podem não ser parte de falantes de outros idiomas. Para abordar este problema, este artigo contribui com o LHTR.br (Labeled Handwritten Text Recognition in Brazilian Portuguese), um conjunto de dados com demarcações de textos em imagens e transcrição do texto em Português. Espera-se que esse conjunto de dados possa ser utilizado para o treinamento de modelos baseados em redes neurais.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Inteligência artificial, Processamento de linguagem natural

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