論文の概要: Urdu Katib Handwritten Dataset: A Historical Document Dataset for Offline Urdu Handwritten Text Recognition with CRNN-Based Baseline Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19139v1
• Date: Wed, 17 Jun 2026 14:46:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-18 17:16:51.212833
• Title: Urdu Katib Handwritten Dataset: A Historical Document Dataset for Offline Urdu Handwritten Text Recognition with CRNN-Based Baseline Evaluation
• Title（参考訳）: Urdu Katib手書きデータセット:CRNNベースライン評価によるオフラインUrdu手書き文字認識のための歴史的文書データセット
• Authors: Ramza Basharat, Muhammad Usman Ali,
• Abstract要約: 本研究は,Urdu Katib手書きデータセット(UKHD)と呼ばれる,特殊な実データを提案する。 我々の知る限りでは、これは、カティブスが歴史的に執筆した資料から特別にキュレートされた、最初のオフラインのウルドゥー手書きテキストラインデータセットである。 ナスタリカルな書風の様々な平らなニブの書体を包含している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic Handwritten Text Recognition (HTR) is inherently a challenging task, and its complexity is further increased when dealing with cursive scripts. Although significant efforts have been made on various cursive scripts, research regarding Urdu Handwritten Text Recognition (UHTR) has been relatively limited. This lag of research is primarily due to the unique challenges posed by its script, and the scarcity and unavailability of benchmark datasets. Therefore, to advance research in UHTR, this study presents a specialized real dataset called the Urdu Katib Handwritten Dataset (UKHD). To the best of our knowledge, this is the first offline Urdu handwritten text lines dataset specifically curated from the materials written by Katibs in historical times. It encompasses a diverse range of flat nib writing variations in the Nastalique calligraphic style. Additionally, the effectiveness of different CRNN-based hybrid models has been evaluated to identify the optimal architecture for Urdu Katib Handwriting Recognition (UKHR). Among the analyzed models, the CNN-BGRU-CTC model showed more robust performance, with low Character Error Rate (CER) and Word Error Rate (WER). This research work aims to support and encourage the research community in developing a robust recognition system for preserving Urdu handwritten literature.
• Abstract（参考訳）: 自動手書き文字認識(HTR)は本質的に難しい課題であり、その複雑さはさらに増大している。 様々な筆記体に多大な努力が払われているが、ウルドゥー手書き文字認識(UHTR)に関する研究は比較的限られている。 この研究の遅れは、主にスクリプトによって引き起こされるユニークな課題と、ベンチマークデータセットの不足と利用不能が原因である。 そこで本研究では,Urdu Katib Handwriting Dataset (UKHD) と呼ばれる,UHTRにおける研究を進展させるために,Urdu Katib Handwriting Dataset (UKHD) と呼ばれる特殊な実データデータセットを提案する。 我々の知る限りでは、これは、カティブスが歴史的に執筆した資料から特別にキュレートされた、最初のオフラインのウルドゥー手書きテキストラインデータセットである。 ナスタリカルな書風の様々な平らなニブの書体を包含している。 さらに、異なるCRNNベースのハイブリッドモデルの有効性を評価し、Urdu Katib Handwriting Recognition(UKHR)の最適アーキテクチャを特定する。 解析モデルのうち, CNN-BGRU-CTCモデルは, 低文字誤り率 (CER) とワード誤り率 (WER) で, より堅牢な性能を示した。 本研究は,ウルドゥー語手書き文献を保存するための堅牢な認識システムの開発において,研究コミュニティの支援と促進を目的としている。

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