Handwritten Text Line Detection and Classification based on HMMs

[ES] En este trabajo presentamos una forma para realizar el análisis y la detección de líneas de texto en documentos manuscritos basada en los Modelos Ocultos de Markov, una técnica ampliamente utilizada en otras tareas del reconocimiento del texto manuscrito y del habla. Mostamos que el análisis y la detección de líneas de texto puede realizarse utilizando metodologías más formales en contraposición a los métodos heurístics que se pueden encontrar en la literatura. Nuestro método no solo proporciona las mejores coordenas de posición para cada una de las regiones verticales de la página sino que también las etiqueta, de esta manera superando los métodos heurísticos tradicionales. En nuestros experimentos demonstramos el rendimiento de nuestro método ( tanto en detección como en classificación de líneas) y estudiamos el impacto de incrementalmente restringidos "lenguajes de estructuración vertical de páginas" y modelos morfológicos sobre la precisión de detección y clasificación. Mediante esta experimentación también demostramos la mejora en calidad de las líneas base generadas por nuestro método en comparación con un método heurístico estado del arte basado en perfiles de proyección vertical.[EN] In this paper we present an approach for text line analysis and detection in handwritten documents based on Hidden Markov Models, a technique widely used in other handwritten and speech recognition tasks. It is shown that text line analysis and detection can be solved using a more formal methodology in contraposition to most of the proposed heuristic approaches found in the literature. Our approach not only provides the best position coordinates for each of the vertical page regions but also labels them, in this manner surpassing the traditional heuristic methods. In our experiments we demonstrate the performance of the approach (both in line analysis and detection) and study the impact of increasingly constrained ¿vertical layout language models¿ and morphologic models on text line detection and classification accuracy. Through this experimentation we also show the improvement in quality of the baselines yielded by our approach in comparisonwith a state-of-the-art heuristic method based on vertical projection profiles.Bosch Campos, V. (2012). Handwritten Text Line Detection and Classification based on HMMs. http://hdl.handle.net/10251/17964Archivo delegad

Advances in Document Layout Analysis

[EN] Handwritten Text Segmentation (HTS) is a task within the Document Layout Analysis field that aims to detect and extract the different page regions of interest found in handwritten documents. HTS remains an active topic, that has gained importance with the years, due to the increasing demand to provide textual access to the myriads of handwritten document collections held by archives and libraries. This thesis considers HTS as a task that must be tackled in two specialized phases: detection and extraction. We see the detection phase fundamentally as a recognition problem that yields the vertical positions of each region of interest as a by-product. The extraction phase consists in calculating the best contour coordinates of the region using the position information provided by the detection phase. Our proposed detection approach allows us to attack both higher level regions: paragraphs, diagrams, etc., and lower level regions like text lines. In the case of text line detection we model the problem to ensure that the system's yielded vertical position approximates the fictitious line that connects the lower part of the grapheme bodies in a text line, commonly known as the baseline. One of the main contributions of this thesis, is that the proposed modelling approach allows us to include prior information regarding the layout of the documents being processed. This is performed via a Vertical Layout Model (VLM). We develop a Hidden Markov Model (HMM) based framework to tackle both region detection and classification as an integrated task and study the performance and ease of use of the proposed approach in many corpora. We review the modelling simplicity of our approach to process regions at different levels of information: text lines, paragraphs, titles, etc. We study the impact of adding deterministic and/or probabilistic prior information and restrictions via the VLM that our approach provides. Having a separate phase that accurately yields the detection position (base- lines in the case of text lines) of each region greatly simplifies the problem that must be tackled during the extraction phase. In this thesis we propose to use a distance map that takes into consideration the grey-scale information in the image. This allows us to yield extraction frontiers which are equidistant to the adjacent text regions. We study how our approach escalates its accuracy proportionally to the quality of the provided detection vertical position. Our extraction approach gives near perfect results when human reviewed baselines are provided.[ES] La Segmentación de Texto Manuscrito (STM) es una tarea dentro del campo de investigación de Análisis de Estructura de Documentos (AED) que tiene como objetivo detectar y extraer las diferentes regiones de interés de las páginas que se encuentran en documentos manuscritos. La STM es un tema de investigación activo que ha ganado importancia con los años debido a la creciente demanda de proporcionar acceso textual a las miles de colecciones de documentos manuscritos que se conservan en archivos y bibliotecas. Esta tesis entiende la STM como una tarea que debe ser abordada en dos fases especializadas: detección y extracción. Consideramos que la fase de detección es, fundamentalmente, un problema de clasificación cuyo subproducto son las posiciones verticales de cada región de interés. Por su parte, la fase de extracción consiste en calcular las mejores coordenadas de contorno de la región utilizando la información de posición proporcionada por la fase de detección. Nuestro enfoque de detección nos permite atacar tanto regiones de alto nivel (párrafos, diagramas¿) como regiones de nivel bajo (líneas de texto principalmente). En el caso de la detección de líneas de texto, modelamos el problema para asegurar que la posición vertical estimada por el sistema se aproxime a la línea ficticia que conecta la parte inferior de los cuerpos de los grafemas en una línea de texto, comúnmente conocida como línea base. Una de las principales aportaciones de esta tesis es que el enfoque de modelización propuesto nos permite incluir información conocida a priori sobre la disposición de los documentos que se están procesando. Esto se realiza mediante un Modelo de Estructura Vertical (MEV). Desarrollamos un marco de trabajo basado en los Modelos Ocultos de Markov (MOM) para abordar tanto la detección de regiones como su clasificación de forma integrada, así como para estudiar el rendimiento y la facilidad de uso del enfoque propuesto en numerosos corpus. Así mismo, revisamos la simplicidad del modelado de nuestro enfoque para procesar regiones en diferentes niveles de información: líneas de texto, párrafos, títulos, etc. Finalmente, estudiamos el impacto de añadir información y restricciones previas deterministas o probabilistas a través de el MEV propuesto que nuestro enfoque proporciona. Disponer de un método independiente que obtiene con precisión la posición de cada región detectada (líneas base en el caso de las líneas de texto) simplifica enormemente el problema que debe abordarse durante la fase de extracción. En esta tesis proponemos utilizar un mapa de distancias que tiene en cuenta la información de escala de grises de la imagen. Esto nos permite obtener fronteras de extracción que son equidistantes a las regiones de texto adyacentes. Estudiamos como nuestro enfoque aumenta su precisión de manera proporcional a la calidad de la detección y descubrimos que da resultados casi perfectos cuando se le proporcionan líneas de base revisadas por humanos.[CA] La Segmentació de Text Manuscrit (STM) és una tasca dins del camp d'investigació d'Anàlisi d'Estructura de Documents (AED) que té com a objectiu detectar I extraure les diferents regions d'interès de les pàgines que es troben en documents manuscrits. La STM és un tema d'investigació actiu que ha guanyat importància amb els anys a causa de la creixent demanda per proporcionar accés textual als milers de col·leccions de documents manuscrits que es conserven en arxius i biblioteques. Aquesta tesi entén la STM com una tasca que ha de ser abordada en dues fases especialitzades: detecció i extracció. Considerem que la fase de detecció és, fonamentalment, un problema de classificació el subproducte de la qual són les posicions verticals de cada regió d'interès. Per la seva part, la fase d'extracció consisteix a calcular les millors coordenades de contorn de la regió utilitzant la informació de posició proporcionada per la fase de detecció. El nostre enfocament de detecció ens permet atacar tant regions d'alt nivell (paràgrafs, diagrames ...) com regions de nivell baix (línies de text principalment). En el cas de la detecció de línies de text, modelem el problema per a assegurar que la posició vertical estimada pel sistema s'aproximi a la línia fictícia que connecta la part inferior dels cossos dels grafemes en una línia de text, comunament coneguda com a línia base. Una de les principals aportacions d'aquesta tesi és que l'enfocament de modelització proposat ens permet incloure informació coneguda a priori sobre la disposició dels documents que s'estan processant. Això es realitza mitjançant un Model d'Estructura Vertical (MEV). Desenvolupem un marc de treball basat en els Models Ocults de Markov (MOM) per a abordar tant la detecció de regions com la seva classificació de forma integrada, així com per a estudiar el rendiment i la facilitat d'ús de l'enfocament proposat en nombrosos corpus. Així mateix, revisem la simplicitat del modelatge del nostre enfocament per a processar regions en diferents nivells d'informació: línies de text, paràgrafs, títols, etc. Finalment, estudiem l'impacte d'afegir informació i restriccions prèvies deterministes o probabilistes a través del MEV que el nostre mètode proporciona. Disposar d'un mètode independent que obté amb precisió la posició de cada regió detectada (línies base en el cas de les línies de text) simplifica enormement el problema que ha d'abordar-se durant la fase d'extracció. En aquesta tesi proposem utilitzar un mapa de distàncies que té en compte la informació d'escala de grisos de la imatge. Això ens permet obtenir fronteres d'extracció que són equidistants de les regions de text adjacents. Estudiem com el nostre enfocament augmenta la seva precisió de manera proporcional a la qualitat de la detecció i descobrim que dona resultats quasi perfectes quan se li proporcionen línies de base revisades per humans.Bosch Campos, V. (2020). Advances in Document Layout Analysis [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/138397TESI

Document segmentation using Relative Location Features

[ES] Presentamos un método genérico para análisis de layout ideado para trabajar sobre documentos con layouts Manhattan y no-Manhattan. Proponemos la combinación de Relative Location Features junto con características de textura para codificar las relaciones entre las diferentes clases de entidades. Usando estas características construimos un Conditional Random Field que nos permite estimar el mejor etiquetado en términos de minimización de energía. Los experimentos realizados sobre ambos tipos de documentos demuestran que la utilización de Relative Location Features ayuda a mejorar los resultados de la segmentación en documentos altamente estructurados, así como ofrecer resultados a la altura del estado del arte sobre documentos sin una estructura aparente.[EN] We present a generic layout analysis method devised to work in documents with both Manhattan and non-Mahnattan layouts. We propose to use Relative Location features combined with texture features to encode the relationships between the different class entities. Using these features we build a Conditional Random Field framework that allow us to obtain the best class configuration of an image in terms of energy minimization. The conducted experiments with Manhattan and non-Manhattan layouts prove that using Relative Location Features improves the segmentation results on highly structured documents, as well as results up to the state of the art on documents weakly structured.Cruz Fernández, F. (2012). Document segmentation using Relative Location Features. http://hdl.handle.net/10251/19219Archivo delegad

Applications of Natural Language Processing in Biodiversity Science

Centuries of biological knowledge are contained in the massive body of scientific literature, written for human-readability but too big for any one person to consume. Large-scale mining of information from the literature is necessary if biology is to transform into a data-driven science. A computer can handle the volume but cannot make sense of the language. This paper reviews and discusses the use of natural language processing (NLP) and machine-learning algorithms to extract information from systematic literature. NLP algorithms have been used for decades, but require special development for application in the biological realm due to the special nature of the language. Many tools exist for biological information extraction (cellular processes, taxonomic names, and morphological characters), but none have been applied life wide and most still require testing and development. Progress has been made in developing algorithms for automated annotation of taxonomic text, identification of taxonomic names in text, and extraction of morphological character information from taxonomic descriptions. This manuscript will briefly discuss the key steps in applying information extraction tools to enhance biodiversity science

The Emotional Impact of Audio - Visual Stimuli

Induced affect is the emotional effect of an object on an individual. It can be quantified through two metrics: valence and arousal. Valance quantifies how positive or negative something is, while arousal quantifies the intensity from calm to exciting. These metrics enable researchers to study how people opine on various topics. Affective content analysis of visual media is a challenging problem due to differences in perceived reactions. Industry standard machine learning classifiers such as Support Vector Machines can be used to help determine user affect. The best affect-annotated video datasets are often analyzed by feeding large amounts of visual and audio features through machine-learning algorithms. The goal is to maximize accuracy, with the hope that each feature will bring useful information to the table. We depart from this approach to quantify how different modalities such as visual, audio, and text description information can aid in the understanding affect. To that end, we train independent models for visual, audio and text description. Each are convolutional neural networks paired with support vector machines to classify valence and arousal. We also train various ensemble models that combine multi-modal information with the hope that the information from independent modalities benefits each other. We find that our visual network alone achieves state-of-the-art valence classification accuracy and that our audio network, when paired with our visual, achieves competitive results on arousal classification. Each network is much stronger on one metric than the other. This may lead to more sophisticated multimodal approaches to accurately identifying affect in video data. This work also contributes to induced emotion classification by augmenting existing sizable media datasets and providing a robust framework for classifying the same

Named Entity Recognition for early-modern textual sources: a review of capabilities and challenges with strategies for the future

Purpose: By mapping-out the capabilities, challenges and limitations of named-entity recognition (NER), this article aims to synthesise the state of the art of NER in the context of the early modern research field and to inform discussions about the kind of resources, methods and directions that may be pursued to enrich the application of the technique going forward. // Design/methodology/approach: Through an extensive literature review, this article maps out the current capabilities, challenges and limitations of NER and establishes the state of the art of the technique in the context of the early modern, digitally augmented research field. It also presents a new case study of NER research undertaken by Enlightenment Architectures: Sir Hans Sloane's Catalogues of his Collections (2016–2021), a Leverhulme funded research project and collaboration between the British Museum and University College London, with contributing expertise from the British Library and the Natural History Museum. // Findings: Currently, it is not possible to benchmark the capabilities of NER as applied to documents of the early modern period. The authors also draw attention to the situated nature of authority files, and current conceptualisations of NER, leading them to the conclusion that more robust reporting and critical analysis of NER approaches and findings is required. // Research limitations/implications: This article examines NER as applied to early modern textual sources, which are mostly studied by Humanists. As addressed in this article, detailed reporting of NER processes and outcomes is not necessarily valued by the disciplines of the Humanities, with the result that it can be difficult to locate relevant data and metrics in project outputs. The authors have tried to mitigate this by contacting projects discussed in this paper directly, to further verify the details they report here. // Practical implications: The authors suggest that a forum is needed where tools are evaluated according to community standards. Within the wider NER community, the MUC and ConLL corpora are used for such experimental set-ups and are accompanied by a conference series, and may be seen as a useful model for this. The ultimate nature of such a forum must be discussed with the whole research community of the early modern domain. // Social implications: NER is an algorithmic intervention that transforms data according to certain rules-, patterns- or training data and ultimately affects how the authors interpret the results. The creation, use and promotion of algorithmic technologies like NER is not a neutral process, and neither is their output A more critical understanding of the role and impact of NER on early modern documents and research and focalization of some of the data- and human-centric aspects of NER routines that are currently overlooked are called for in this paper. // Originality/value: This article presents a state of the art snapshot of NER, its applications and potential, in the context of early modern research. It also seeks to inform discussions about the kinds of resources, methods and directions that may be pursued to enrich the application of NER going forward. It draws attention to the situated nature of authority files, and current conceptualisations of NER, and concludes that more robust reporting of NER approaches and findings are urgently required. The Appendix sets out a comprehensive summary of digital tools and resources surveyed in this article

Neural Networks for Document Image and Text Processing

Nowadays, the main libraries and document archives are investing a considerable effort on digitizing their collections. Indeed, most of them are scanning the documents and publishing the resulting images without their corresponding transcriptions. This seriously limits the document exploitation possibilities. When the transcription is necessary, it is manually performed by human experts, which is a very expensive and error-prone task. Obtaining transcriptions to the level of required quality demands the intervention of human experts to review and correct the resulting output of the recognition engines. To this end, it is extremely useful to provide interactive tools to obtain and edit the transcription. Although text recognition is the final goal, several previous steps (known as preprocessing) are necessary in order to get a fine transcription from a digitized image. Document cleaning, enhancement, and binarization (if they are needed) are the first stages of the recognition pipeline. Historical Handwritten Documents, in addition, show several degradations, stains, ink-trough and other artifacts. Therefore, more sophisticated and elaborate methods are required when dealing with these kind of documents, even expert supervision in some cases is needed. Once images have been cleaned, main zones of the image have to be detected: those that contain text and other parts such as images, decorations, versal letters. Moreover, the relations among them and the final text have to be detected. Those preprocessing steps are critical for the final performance of the system since an error at this point will be propagated during the rest of the transcription process. The ultimate goal of the Document Image Analysis pipeline is to receive the transcription of the text (Optical Character Recognition and Handwritten Text Recognition). During this thesis we aimed to improve the main stages of the recognition pipeline, from the scanned documents as input to the final transcription. We focused our effort on applying Neural Networks and deep learning techniques directly on the document images to extract suitable features that will be used by the different tasks dealt during the following work: Image Cleaning and Enhancement (Document Image Binarization), Layout Extraction, Text Line Extraction, Text Line Normalization and finally decoding (or text line recognition). As one can see, the following work focuses on small improvements through the several Document Image Analysis stages, but also deals with some of the real challenges: historical manuscripts and documents without clear layouts or very degraded documents. Neural Networks are a central topic for the whole work collected in this document. Different convolutional models have been applied for document image cleaning and enhancement. Connectionist models have been used, as well, for text line extraction: first, for detecting interest points and combining them in text segments and, finally, extracting the lines by means of aggregation techniques; and second, for pixel labeling to extract the main body area of the text and then the limits of the lines. For text line preprocessing, i.e., to normalize the text lines before recognizing them, similar models have been used to detect the main body area and then to height-normalize the images giving more importance to the central area of the text. Finally, Convolutional Neural Networks and deep multilayer perceptrons have been combined with hidden Markov models to improve our transcription engine significantly. The suitability of all these approaches has been tested with different corpora for any of the stages dealt, giving competitive results for most of the methodologies presented.Hoy en día, las principales librerías y archivos está invirtiendo un esfuerzo considerable en la digitalización de sus colecciones. De hecho, la mayoría están escaneando estos documentos y publicando únicamente las imágenes sin transcripciones, limitando seriamente la posibilidad de explotar estos documentos. Cuando la transcripción es necesaria, esta se realiza normalmente por expertos de forma manual, lo cual es una tarea costosa y propensa a errores. Si se utilizan sistemas de reconocimiento automático se necesita la intervención de expertos humanos para revisar y corregir la salida de estos motores de reconocimiento. Por ello, es extremadamente útil para proporcionar herramientas interactivas con el fin de generar y corregir la transcripciones. Aunque el reconocimiento de texto es el objetivo final del Análisis de Documentos, varios pasos previos (preprocesamiento) son necesarios para conseguir una buena transcripción a partir de una imagen digitalizada. La limpieza, mejora y binarización de las imágenes son las primeras etapas del proceso de reconocimiento. Además, los manuscritos históricos tienen una mayor dificultad en el preprocesamiento, puesto que pueden mostrar varios tipos de degradaciones, manchas, tinta a través del papel y demás dificultades. Por lo tanto, este tipo de documentos requiere métodos de preprocesamiento más sofisticados. En algunos casos, incluso, se precisa de la supervisión de expertos para garantizar buenos resultados en esta etapa. Una vez que las imágenes han sido limpiadas, las diferentes zonas de la imagen deben de ser localizadas: texto, gráficos, dibujos, decoraciones, letras versales, etc. Por otra parte, también es importante conocer las relaciones entre estas entidades. Estas etapas del pre-procesamiento son críticas para el rendimiento final del sistema, ya que los errores cometidos en aquí se propagarán al resto del proceso de transcripción. El objetivo principal del trabajo presentado en este documento es mejorar las principales etapas del proceso de reconocimiento completo: desde las imágenes escaneadas hasta la transcripción final. Nuestros esfuerzos se centran en aplicar técnicas de Redes Neuronales (ANNs) y aprendizaje profundo directamente sobre las imágenes de los documentos, con la intención de extraer características adecuadas para las diferentes tareas: Limpieza y Mejora de Documentos, Extracción de Líneas, Normalización de Líneas de Texto y, finalmente, transcripción del texto. Como se puede apreciar, el trabajo se centra en pequeñas mejoras en diferentes etapas del Análisis y Procesamiento de Documentos, pero también trata de abordar tareas más complejas: manuscritos históricos, o documentos que presentan degradaciones. Las ANNs y el aprendizaje profundo son uno de los temas centrales de esta tesis. Diferentes modelos neuronales convolucionales se han desarrollado para la limpieza y mejora de imágenes de documentos. También se han utilizado modelos conexionistas para la extracción de líneas: primero, para detectar puntos de interés y segmentos de texto y, agregarlos para extraer las líneas del documento; y en segundo lugar, etiquetando directamente los píxeles de la imagen para extraer la zona central del texto y así definir los límites de las líneas. Para el preproceso de las líneas de texto, es decir, la normalización del texto antes del reconocimiento final, se han utilizado modelos similares a los mencionados para detectar la zona central del texto. Las imagenes se rescalan a una altura fija dando más importancia a esta zona central. Por último, en cuanto a reconocimiento de escritura manuscrita, se han combinado técnicas de ANNs y aprendizaje profundo con Modelos Ocultos de Markov, mejorando significativamente los resultados obtenidos previamente por nuestro motor de reconocimiento. La idoneidad de todos estos enfoques han sido testeados con diferentes corpus en cada una de las tareas tratadas., obtenieAvui en dia, les principals llibreries i arxius històrics estan invertint un esforç considerable en la digitalització de les seues col·leccions de documents. De fet, la majoria estan escanejant aquests documents i publicant únicament les imatges sense les seues transcripcions, fet que limita seriosament la possibilitat d'explotació d'aquests documents. Quan la transcripció del text és necessària, normalment aquesta és realitzada per experts de forma manual, la qual cosa és una tasca costosa i pot provocar errors. Si s'utilitzen sistemes de reconeixement automàtic es necessita la intervenció d'experts humans per a revisar i corregir l'eixida d'aquests motors de reconeixement. Per aquest motiu, és extremadament útil proporcionar eines interactives amb la finalitat de generar i corregir les transcripcions generades pels motors de reconeixement. Tot i que el reconeixement del text és l'objectiu final de l'Anàlisi de Documents, diversos passos previs (coneguts com preprocessament) són necessaris per a l'obtenció de transcripcions acurades a partir d'imatges digitalitzades. La neteja, millora i binarització de les imatges (si calen) són les primeres etapes prèvies al reconeixement. A més a més, els manuscrits històrics presenten una major dificultat d'analisi i preprocessament, perquè poden mostrar diversos tipus de degradacions, taques, tinta a través del paper i altres peculiaritats. Per tant, aquest tipus de documents requereixen mètodes de preprocessament més sofisticats. En alguns casos, fins i tot, es precisa de la supervisió d'experts per a garantir bons resultats en aquesta etapa. Una vegada que les imatges han sigut netejades, les diferents zones de la imatge han de ser localitzades: text, gràfics, dibuixos, decoracions, versals, etc. D'altra banda, també és important conéixer les relacions entre aquestes entitats i el text que contenen. Aquestes etapes del preprocessament són crítiques per al rendiment final del sistema, ja que els errors comesos en aquest moment es propagaran a la resta del procés de transcripció. L'objectiu principal del treball que estem presentant és millorar les principals etapes del procés de reconeixement, és a dir, des de les imatges escanejades fins a l'obtenció final de la transcripció del text. Els nostres esforços se centren en aplicar tècniques de Xarxes Neuronals (ANNs) i aprenentatge profund directament sobre les imatges de documents, amb la intenció d'extraure característiques adequades per a les diferents tasques analitzades: neteja i millora de documents, extracció de línies, normalització de línies de text i, finalment, transcripció. Com es pot apreciar, el treball realitzat aplica xicotetes millores en diferents etapes de l'Anàlisi de Documents, però també tracta d'abordar tasques més complexes: manuscrits històrics, o documents que presenten degradacions. Les ANNs i l'aprenentatge profund són un dels temes centrals d'aquesta tesi. Diferents models neuronals convolucionals s'han desenvolupat per a la neteja i millora de les dels documents. També s'han utilitzat models connexionistes per a la tasca d'extracció de línies: primer, per a detectar punts d'interés i segments de text i, agregar-los per a extraure les línies del document; i en segon lloc, etiquetant directament els pixels de la imatge per a extraure la zona central del text i així definir els límits de les línies. Per al preprocés de les línies de text, és a dir, la normalització del text abans del reconeixement final, s'han utilitzat models similars als utilitzats per a l'extracció de línies. Finalment, quant al reconeixement d'escriptura manuscrita, s'han combinat tècniques de ANNs i aprenentatge profund amb Models Ocults de Markov, que han millorat significativament els resultats obtinguts prèviament pel nostre motor de reconeixement. La idoneïtat de tots aquests enfocaments han sigut testejats amb diferents corpus en cadascuna de les tasques tractadPastor Pellicer, J. (2017). Neural Networks for Document Image and Text Processing [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90443TESI

Recognition of Japanese handwritten characters with Machine learning techniques

The recognition of Japanese handwritten characters has always been a challenge for researchers. A large number of classes, their graphic complexity, and the existence of three different writing systems make this problem particularly difficult compared to Western writing. For decades, attempts have been made to address the problem using traditional OCR (Optical Character Recognition) techniques, with mixed results. With the recent popularization of machine learning techniques through neural networks, this research has been revitalized, bringing new approaches to the problem. These new results achieve performance levels comparable to human recognition. Furthermore, these new techniques have allowed collaboration with very different disciplines, such as the Humanities or East Asian studies, achieving advances in them that would not have been possible without this interdisciplinary work. In this thesis, these techniques are explored until reaching a sufficient level of understanding that allows us to carry out our own experiments, training neural network models with public datasets of Japanese characters. However, the scarcity of public datasets makes the task of researchers remarkably difficult. Our proposal to minimize this problem is the development of a web application that allows researchers to easily collect samples of Japanese characters through the collaboration of any user. Once the application is fully operational, the examples collected until that point will be used to create a new dataset in a specific format. Finally, we can use the new data to carry out comparative experiments with the previous neural network models