基于图像的字符识别与碑文解码文献系统：以神庙铭文为例
计算机视觉与模式识别
2024-05-29 v1 人工智能
机器学习
摘要
本项目对应用于 Brihadeeswarar 神庙墙壁上发现的 10 世纪古泰米尔语铭文的光学字符识别（OCR）方法进行了训练与分析。所选 OCR 方法包括被广泛使用的 OCR 引擎 Tesseract，其采用现代 ICR 技术对原始数据进行预处理，并使用框编辑软件对模型进行微调。对 Tesseract 的分析旨在评估其在准确解读古泰米尔文字符细节方面的有效性。模型在该数据集上的性能由其准确率决定，其中评估数据集被划分为训练集和测试集。通过应对该文字历史背景所带来的独特挑战，本研究旨在为更广泛的 OCR 领域提供有价值的见解，从而促进对古代铭文的更好保护与解读。
引用
@article{arxiv.2405.17449,
title = {Image Based Character Recognition, Documentation System To Decode Inscription From Temple},
author = {Velmathi G and Shangavelan M and Harish D and Krithikshun M S},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.17449},
year = {2024}
}
备注
This research paper is a part of capstone project submitted to VIT Chennai, VIT University