Development of a scalable database for recognition of printed mathemematical expressions

[ES] Buscar información en documentos científicos impresos es un reto problemático que recientemente ha recibido atención especial por parte de la comunidad de investigación de Reconocimiento de Formas. Las Expresiones Matemáticas son elementos complejos que aparecen en documentos cientificos, y desarrollar técnicas para localizarlas y reconocerlas requiere preparar data sets que pueden ser utilizados como punto de referencia. La mayoría de las técnicas actuales para lidiar con Expresiones Matemáticas están basadas en técnicas de Reconocimiento de Formas y Aprendizaje Automático y por tanto, estos data sets tienen que ser preparados con información sobre el ground-truth para entrenamiento y test automático. Sin embargo, preparar data sets grandes es muy costoso y requiere mucho tiempo. Este proyecto introduce un data set de documentos científicos que ha sido preparado con el fin de reconocer y buscar Expresiones Matemáticas. Este data set ha sido generado automáticamente a partir de la versión LATEX de los documentos y consecuentemente puede ser aumentado fácilmente. El ground-truth incluye la posición a nivel de página, la versión LATEX de las Expresiones Matemáticas integradas y aisladas del texto y la secuencia de símbolos representados como unicode code points que se han utilizado para definir estas expresiones. En base a este data set, se han extraído estadísticas como por ejemplo el número total y el tipo de las expresiones, el número medio de expresiones por documento y las frecuencias de distribución de todo el conjunto de expresiones. En este documento también se introduce un experimento de clasificación de símbolos matemáticos que puede ser utilizado como punto de partida.[EN] Searching information in printed scientific documents is a challenging problem that has recently received special attention from the Pattern Recognition research community. Mathematical Expressions are complex elements that appear in scientific documents, and developing techniques for locating and recognizing them requires preparation of data sets that can be used as benchmarks. Most of the current techniques for dealing with Mathematical Expressions are based in Machine Intelligent techniques and therefore these data sets have to be prepared with ground-truth information for automatic training and testing. However preparing large data sets with ground-truth is a very expensive and timeconsuming task. This project introduces a data set of scientific documents that has been prepared for Mathematical Expression recognition and searching. This data set has been automatically generated from the LATEX version of the documents and consequently can be enlarged easily. The ground-truth includes the position at page level, the LATEX version for Mathematical Expressions both embedded in the text and displayed and the sequence of mathematical symbols represented as unicode code points used to define these expressions. Based on this data set, statistics such as the total number and type of expressions, the average number of expressions per document and their frequency distribution were extracted. A baseline classification experiment with mathematical symbols from this data set is also reported in this paper.Anitei, D. (2020). Development of a scalable database for recognition of printed mathemematical expressions. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/150390TFG

Reconocimiento automático de un censo histórico impreso sin recursos lingüísticos

[ES] El reconocimiento automático de documentos históricos impresos es actualmente un problema resuelto para muchas colecciones de datos. Sin embargo, los sistemas de reconocimiento automático de documentos históricos impresos aún deben resolver varios obstáculos inherentes al trabajo con documentos antiguos. La degradación del papel o las manchas pueden aumentar la dificultad del correcto reconocimiento de los caracteres. No obstante, dichos problemas se pueden paliar utilizando recursos lingüísticos para entrenar buenos modelos de lenguaje que disminuyan la tasa de error de los caracteres. En cambio, hay muchas colecciones como la que se presenta en este trabajo, compuestas por tablas que contienen principalmente números y nombres propios, para las que no se dispone. En este trabajo se muestra que el reconocimiento automático puede realizarse con éxito para una colección de documentos sin utilizar ningún recurso lingüístico. Este proyecto cubre la extracción de información y el proceso de OCR dirigido, especialmente diseñados para el reconocimiento automático de un censo español del siglo XIX, registrado en documentos impresos. Muchos de los problemas relacionados con los documentos históricos se resuelven utilizando una combinación de técnicas clásicas de visión por computador y aprendizaje neuronal profundo. Los errores, como los caracteres mal reconocidos, son detectados y corregidos gracias a la información redundante que contiene el censo. Dada la importancia de este censo español para la realización de estudios demográficos, este trabajo da un paso más e introduce un modelo demostrador que facilita la investigación sobre este corpus mediante la indexación de los datos.[EN] Automatic recognition of typeset historical documents is currently a solved problem for many collections of data. However, systems for automatic recognition of typeset historical documents still need to address several issues inherent to working with this kind of documents. Degradation of the paper or smudges can increase the difficulty of correctly recognizing characters, problems that can be alleviated by using linguistic resources for training good language models which decrease the character error rate. Nonetheless, there are many collections such as the one presented in this paper, composed of tables that contain mainly numbers and proper names, for which a language model is neither available nor useful. This paper illustrates that automatic recognition can be done successfully for a collection of documents without using any linguistic resources. The paper covers the information extraction and the targeted OCR process, specially designed for the automatic recognition of a Spanish census from the XIX century, registered in printed documents. Many of the problems related to historical documents are overcame by using a combination of classical computer vision techniques and deep learning. Errors, such as miss-recognized characters, are detected and corrected thanks to redundant information that the census contains. Given the importance of this Spanish census for conducting demographic studies, this paper goes a step forward and introduces a demonstrator model to facilitate researching on this corpus by indexing the data.This work has been partially supported by the BBVA Fundation, as a collaboration between the PRHLT team in charge of the HisClima project and the ESPAREL project.Anitei, D. (2021). Reconocimiento automático de un censo histórico impreso sin recursos lingüísticos. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/172694TFG