GENERACIÓN DE MUESTRA SINTÉTICA DE CARACTERES JEROGLÍFICOS EGIPCIOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE MODELOS DE RECONOCIMIENTO AUTOMÁTICO

Abstract

La transcripción automática de textos jeroglíficos egipcios a un idioma moderno es un problema no resuelto que resulta de interés para académicos y entusiastas. Sin embargo, la creación de modelos que posibiliten el reconocimiento automático de los símbolos jero- glíficos se encuentra con la dificultad de la falta de muestra de aprendizaje necesaria crear para dichos modelos. En este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se plantea el desarrollo de un sistema automático de generación de muestra sintética de caracteres jeroglíficos egipcios para entrenar modelos de reconocimiento de patrones. Dicho proyecto se enmarca en el área del procesamiento de imágenes y en el de la visión por computador. En este proyecto se analiza el problema de la generación de muestra sintética de caracte- res jeroglíficos egipcios. Con base en dicho análisis, se diseña e implementa una solución informática que permite generar virtualmente infinitos caracteres jeroglíficos sintéticos. Finalmente, se construyen diferentes modelos de reconocimiento para comprobar la via- bilidad de la muestra generada y se prueban dichos modelos. En este proyecto, que comenzó en junio de 2024, se ha utilizado el lenguaje de pro- gramación Python y bibliotecas como OpenCV, PIL o Pytorch. Se han escrito 1300 lí- neas de código y 13 ficheros. El código está disponible en el siguiente enlace de GitHub https://github.com/DaniCP909/Hieroglyph-CNN-Classifier.