ابدأ، اتبع، اقرأ: اعتراف بخط اليد الكامل للصفحة من البداية إلى النهاية

على الرغم من عقود من البحث، تظل مشكلة التعرف على الكتابة اليدوية غير المتصلة (HWR) في الوثائق التاريخية المتدهورة مشكلة صعبة، وبمجرد حلها، يمكن أن تُحسّن بشكل كبير إمكانية البحث في المحفوظات الثقافية الرقمية. غالبًا ما تُحدّد دقة نماذج HWR بفضل دقة الخطوات السابقة المتعلقة باكتشاف النص وتقسيمه. مُحفَّزين بهذا التحدي، نقدّم نموذجًا يستند إلى التعلم العميق، يتعلّم بشكل مشترك اكتشاف النص، وتقسيمه، والتعرف عليه، باستخدام صورٍ في الغالب دون تسميات مسبقة للاكتشاف أو التقسيم. يتكون نموذجنا "ابدأ، تبع، اقرأ" (SFR) من شبكة اقتراح مناطق (Region Proposal Network) لتحديد الموضع الابتدائي لسطور النص، وشبكة "مُتَّبِع الخط" جديدة تقوم بتتبع خطوات النص بشكل تدريجي، وتحديثها مسبقًا إلى صور مسطّحة (dewarped) مناسبة للتعرف عليها بواسطة شبكة CNN-LSTM. وقد تفوّق نموذج SFR في الأداء على الفائز في مسابقة التعرف على الكتابة اليدوية ICDAR2017، حتى دون استخدام التسميات الإقليمية المقدمة من المنظمة المنظمة للمسابقة.