論文の概要: bbOCR: An Open-source Multi-domain OCR Pipeline for Bengali Documents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10647v1
- Date: Mon, 21 Aug 2023 11:35:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 13:51:23.240531
- Title: bbOCR: An Open-source Multi-domain OCR Pipeline for Bengali Documents
- Title（参考訳）: bbOCR: BengaliドキュメントのためのオープンソースのマルチドメインOCRパイプライン
- Authors: Imam Mohammad Zulkarnain, Shayekh Bin Islam, Md. Zami Al Zunaed
Farabe, Md. Mehedi Hasan Shawon, Jawaril Munshad Abedin, Beig Rajibul Hasan,
Marsia Haque, Istiak Shihab, Syed Mobassir, MD. Nazmuddoha Ansary, Asif
Sushmit, Farig Sadeque
- Abstract要約: 本稿では,Bengali.AI-BRACU-OCR (bbOCR)を紹介した。
評価の結果,提案手法は現在のベンガルOCRシステムよりも好適であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23639235997306196
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the existence of numerous Optical Character Recognition (OCR) tools,
the lack of comprehensive open-source systems hampers the progress of document
digitization in various low resource languages, including Bengali. Low-resource
languages, especially those with an alphasyllabary writing system, suffer from
the lack of large-scale datasets for various document OCR components such as
word-level OCR, document layout extraction, and distortion correction; which
are available as individual modules in high-resource languages. In this paper,
we introduce Bengali.AI-BRACU-OCR (bbOCR): an open-source scalable document OCR
system that can reconstruct Bengali documents into a structured searchable
digitized format that leverages a novel Bengali text recognition model and two
novel synthetic datasets. We present extensive component-level and system-level
evaluation: both use a novel diversified evaluation dataset and comprehensive
evaluation metrics. Our extensive evaluation suggests that our proposed
solution is preferable over the current state-of-the-art Bengali OCR systems.
The source codes and datasets are available here:
https://bengaliai.github.io/bbocr.
- Abstract（参考訳）: 多数のocr(optical character recognition)ツールが存在するにもかかわらず、包括的なオープンソースシステムの欠如は、ベンガルを含む様々な低リソース言語におけるドキュメントのデジタル化の進展を妨げている。
低リソース言語、特にアルファ音節記述システムを持つ言語は、ワードレベルOCR、文書レイアウト抽出、歪み補正など、様々な文書OCRコンポーネントのための大規模なデータセットが不足している。
本稿では,ベンガル文書を構造化検索可能なデジタル化フォーマットに再構成し,新たなベンガルテキスト認識モデルと2つの新しい合成データセットを用いた,オープンソースのスケーラブルなocrシステムであるbengali.ai-bracu-ocr(bbocr)を提案する。
本稿では, 多様な評価データセットと総合評価指標を用いて, コンポーネントレベルおよびシステムレベルの評価を行う。
広範な評価から,提案手法は現在のベンガルocrシステムよりも好適であることが示唆された。
ソースコードとデータセットは以下の通りである。
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