Las tareas de análisis de documentos, como el reconocimiento de texto, la búsqueda de palabras o la segmentación, dependen en gran medida de bases de datos completas y adecuadas para el entrenamiento y la validación. Sin embargo, su generación es costosa en términos de mano de obra y tiempo. De hecho, hay una falta de dichas bases de datos, lo que complica la investigación y el desarrollo. Esto es especialmente cierto en el caso del reconocimiento de escritura árabe, que implica diferentes métodos de preprocesamiento, segmentación y reconocimiento, que tienen demandas individuales en muestras y verdades fundamentales. Para evitar este problema, presentamos un sistema eficiente que convierte automáticamente texto árabe Unicode en imágenes sintéticas de documentos escritos a mano y una verdad fundamental detallada. Se utilizaron Modelos de Forma Activa (ASMs) basados en 28046 muestras en línea para la síntesis de caracteres y se extrajeron propiedades estadísticas de la base de datos IESK-arDB para simular líneas base y sesgo de palabras. En el paso de síntesis, las representaciones bas
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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