Arabic Handwritten Text Line Dataset

Segmentation of Arabic manuscripts into lines of text and words is an important step to make recognition systems more efficient and accurate. The problem of segmentation into text lines is solved since there are carefully annotated dataset dedicated to this task. However, To the best of our knowledge, there are no dataset annotating the word position of Arabic texts. In this paper, we present a new dataset specifically designed for historical Arabic script in which we annotate position in word level.Comment: TAMARICS'2022 Conference held on December 8-11,2022 at University of Tamenghasset,Algeri

Text search engine for digitized historical book

Abstract. There’s need to digitalize numerous historical books and texts and make it possible to read them electronically. Also it is often wanted to preserve their original appearance, not just the text itself. For these operations there is a need for systems, which understand the books and text as they are and are able to distinguish the text information from other context. Traditional optical character recognition systems perform well when processing modern printed text, but they might face problems with old handwritten texts. These types of texts need to be analyzed with systems, which can analyse and segment the text areas well from other irrelevant information. That is why it is important, that the document image segmentation works well. This thesis focuses on manual rectification, automatic segmentation and text line search on document images in Orationes project. When the document images are segmented and text lines found, information from XML transcript is used to find characters and words from the segmented document images. Search engine was developed with with Python programmin language. Python was chosen to ensure high platform independency.Tekstinhakujärjestelmä digitoidulle historialliselle kirjalle. Tiivistelmä. Lukuisia historiallisia kirjoja halutaan digitalisoida ja siirtää sähköisesti luettaviksi. Usein ne halutaan myös säilyttää alkuperäisessä ulkoasussaan. Tällaista operaatiota varten tarvitaan järjestelmiä, jotka osaavat ymmärtää kirjat ja tekstit sellaisinaan ja osaavat erottaa tekstin kirjan muusta kontekstista. Perinteiset optiset kirjaimentunnistusmenetelmät suorituvat hyvin painettujen tekstien analysoinnista, mutta ongelmia aiheuttavat käsinkirjoitetut vanhat tekstit. Tällaisten tekstien kohdalla dokumenttikuvat pitää pystyä ensin analysoimaan hyvin ja erottelemaan tekstialueet muusta tekstin kannalta irrelevantista informaatiosta. Siksi onkin tärkeää, että dokumenttikuvan segmentaatio onnistuu hyvin. Tässä työssä keskitytään Orationes projektin dokumenttikuvien manuaaliseen suoristamiseen, segmentaatioon ja tekstirivien löytämiseen. Lisäksi segmentaation jälkeen segmentoidusta dokumenttikuvasta yritetään löytää haluttuja kirjaimia ja sanoja, dokumenttikuvan XML transkriptista saadun informaation avulla. Hakumoottori toteutettiin Python ohjelmointikielellä, jotta saavutettiin alustariippumattomuus hakumoottorille

Adaptive Binarization of Unconstrained Hand-Held Camera-Captured Document Images

Abstract: This paper presents a new adaptive binarization technique for degraded hand-held camera-captured document images. The state-of-the-art locally adaptive binarization methods are sensitive to the values of free parameter. This problem is more critical when binarizing degraded camera-captured document images because of distortions like non-uniform illumination, bad shading, blurring, smearing and low resolution. We demonstrate in this paper that local binarization methods are not only sensitive to the selection of free parameters values (either found manually or automatically), but also sensitive to the constant free parameters values for all pixels of a document image. Some range of values of free parameters are better for foreground regions and some other range of values are better for background regions. For overcoming this problem, we present an adaptation of a state-of-the-art local binarization method such that two different set of free parameters values are used for foreground and background regions respectively. We present the use of ridges detection for rough estimation of foreground regions in a document image. This information is then used to calculate appropriate threshold using different set of free parameters values for the foreground and background regions respectively. The evaluation of the method using an OCR-based measure and a pixel-based measure show that our method achieves better performance as compared to state-of-the-art global and local binarization methods

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

Text Baseline Detection, a single page trained system

[EN] Nowadays, there are a lot of page images available and the scanning process is quite well resolved and can be done industrially. On the other hand, HTR systems can only deal with single text line images. Segmenting pages into single text line images is a very expensive process which has traditionally been done manually. This is a bottleneck which is holding back any massive industrial document processing. A baseline detection method will be presented here'. The initial problem is reformulated as a clustering problem over a set of interest points. Its design aim is to be fast and to resist the noise artifacts that usually appear in historical manuscripts: variable interline spacing, the overlapping and touching of words in adjacent lines, humidity spots, etc. Results show that this system can be used to massively detect where the text lines are in pages. Highlight: This system reached second place in the ICDAR 2017 Competition on Baseline Detection (see Table 1). (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.This work was partially supported by the project Carabela (PR[17]_HUM_D4_0059), sponsored by the programme "Ayudas a Equipos de Investigacion en Humanidades Digitales" of the BBVA Foundacion.Pastor Gadea, M. (2019). Text Baseline Detection, a single page trained system. Pattern Recognition. 94:149-161. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.05.031S1491619

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

A Study of Techniques and Challenges in Text Recognition Systems

The core system for Natural Language Processing (NLP) and digitalization is Text Recognition. These systems are critical in bridging the gaps in digitization produced by non-editable documents, as well as contributing to finance, health care, machine translation, digital libraries, and a variety of other fields. In addition, as a result of the pandemic, the amount of digital information in the education sector has increased, necessitating the deployment of text recognition systems to deal with it. Text Recognition systems worked on three different categories of text: (a) Machine Printed, (b) Offline Handwritten, and (c) Online Handwritten Texts. The major goal of this research is to examine the process of typewritten text recognition systems. The availability of historical documents and other traditional materials in many types of texts is another major challenge for convergence. Despite the fact that this research examines a variety of languages, the Gurmukhi language receives the most focus. This paper shows an analysis of all prior text recognition algorithms for the Gurmukhi language. In addition, work on degraded texts in various languages is evaluated based on accuracy and F-measure

The ESPOSALLES database: An ancient marriage license corpus for off-line handwriting recognition

NOTICE: this is the author’s version of a work that was accepted for publication in Pattern Recognition. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Pattern RecognitionVolume 46, Issue 6, June 2013, Pages 1658–1669 DOI: 10.1016/j.patcog.2012.11.024[EN] Historical records of daily activities provide intriguing insights into the life of our ancestors, useful for demography studies and genealogical research. Automatic processing of historical documents, however, has mostly been focused on single works of literature and less on social records, which tend to have a distinct layout, structure, and vocabulary. Such information is usually collected by expert demographers that devote a lot of time to manually transcribe them. This paper presents a new database, compiled from a marriage license books collection, to support research in automatic handwriting recognition for historical documents containing social records. Marriage license books are documents that were used for centuries by ecclesiastical institutions to register marriage licenses. Books from this collection are handwritten and span nearly half a millennium until the beginning of the 20th century. In addition, a study is presented about the capability of state-of-the-art handwritten text recognition systems, when applied to the presented database. Baseline results are reported for reference in future studies. © 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.Work supported by the EC (FEDER/FSE) and the Spanish MEC/MICINN under the MIPRCV ‘‘Consolider Ingenio 2010’’ program (CSD2007-00018), MITTRAL (TIN2009-14633-C03-01) and KEDIHC ((TIN2009-14633-C03-03) projects. This work has been partially supported by the European Research Council Advanced Grant (ERC-2010-AdG-20100407: 269796-5CofM) and the European seventh framework project (FP7-PEOPLE-2008-IAPP: 230653-ADAO). Also supported by the Generalitat Valenciana under grant Prometeo/2009/014 and FPU AP2007-02867, and by the Universitat Politecnica de Val encia (PAID-05-11). We would also like to thank the Center for Demographic Studies (UAB) and the Cathedral of Barcelona.Romero Gómez, V.; Fornés, A.; Serrano Martínez-Santos, N.; Sánchez Peiró, JA.; Toselli ., AH.; Frinken, V.; Vidal, E.... (2013). The ESPOSALLES database: An ancient marriage license corpus for off-line handwriting recognition. Pattern Recognition. 46(6):1658-1669. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2012.11.024S1658166946