KOHTD：哈萨克语离线手写文本数据集
计算机视觉与模式识别
2022-10-05 v1
摘要
尽管已过渡到数字信息交换，许多文档如发票、税务、备忘录与问卷、历史数据以及考试答题仍需要手写输入。在这方面，有必要实现手写文本识别（HTR），这是一种利用计算机自动解密记录的途径。由于一个人书写同一信息的方式几乎无穷无尽，手写识别颇具挑战。为此我们引入哈萨克语手写文本识别研究，亟需一个全面的哈萨克语手写文本数据集。考虑到缺乏哈萨克语手写文本数据集，这一点尤为真切。本文提出我们广泛的哈萨克语离线手写文本数据集（KOHTD），其包含3000份手写试卷和超过140335张分割图像，约有922010个符号。它可服务于使用深度与机器学习的手写识别任务研究者。我们在研究中使用了多种流行的文本识别方法进行词与行识别，包括基于CTC和基于注意力的方法。结果展示了KOHTD的多样性。此外，我们提出了一种基于参数随机枚举的遗传算法（GA）用于行与词分割。数据集与GA代码可在 https://github.com/abdoelsayed2016/KOHTD 获取。
引用
@article{arxiv.2110.04075,
title = {KOHTD: Kazakh Offline Handwritten Text Dataset},
author = {Nazgul Toiganbayeva and Mahmoud Kasem and Galymzhan Abdimanap and Kairat Bostanbekov and Abdelrahman Abdallah and Anel Alimova and Daniyar Nurseitov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.04075},
year = {2022}
}