Tecnología

Inteligencia artificial ‘made in Spain’ para descifrar manuscritos

Un grupo de investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos ha desarrollado un sistema de redes neuronales profundas para la predicción del género y la mano de escritura en textos manuscritos.

Se cree que fueron los escribas del Antiguo Egipto los primeros en crear manuscritos como hoy los entendemos, aunque eso sí, sobre papiro: el más antiguo se descubrió en la tumba de Hemaka, alto oficial del faraón Den (2914-2867 a. C.), en la necrópolis de Saqqara, aunque no han perdurado los posibles signos jeroglíficos escritos en él. Desde entonces, los manuscritos son una parte esencial de nuestra existencia como sociedad, desde cartas hasta documentos oficiales.

Y precisamente para validar la autenticidad de los textos escritos a mano -algo fundamental en el ámbito forense, por ejemplo-, un grupo de investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos ha desarrollado un sistema de redes neuronales profundas para la predicción del género y la mano de escritura (es decir, si la persona que escribe un documento es zurda o diestra).

Los resultados publicados en la revista científica Complexity pueden aplicarse en ámbitos como la mencionada biometría forense, la interacción persona-ordenador o la seguridad biométrica. “Por ejemplo, si se encuentra una pieza anónima de texto escrito a mano en el lugar de un delito, sería posible reconocer automáticamente que el escritor es un ‘hombre zurdo’. Por tanto, esto podría reducir la cantidad de sospechosos que se investigarían”, explica Ángel Sánchez, coautor del estudio.

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En otros campos, como el de la interacción persona-ordenador, surgen nuevas posibilidades más personalizadas para llevar a cabo ese intercambio de información entre personas y computadoras. Igualmente, los sistemas de seguridad biométrica pueden beneficiarse de estos modelos de predicción de la escritura manuscrita, porque se pueden combinar con otras modalidades biométricas para mejorar la seguridad al acceder a sistemas informáticos. Por ejemplo, se podría combinar el uso de la huella dactilar (o la firma del usuario) con la escritura manuscrita para incrementar el nivel de seguridad en los accesos.

Además, los investigadores de la URJC han abordado también por primera vez el problema de combinar ambas predicciones (género y mano de escritura) a partir de un texto manuscrito usando también redes profundas. El promedio de los resultados obtenidos ha alcanzado en torno a un 75% de éxito en la predicción.

El estudio se ha realizado sobre dos bases de datos públicas: IAM, que contiene textos en inglés, y KHATT con textos en árabe. “Durante la investigación ha sido especialmente delicado el problema de encontrar configuraciones adecuadas para los parámetros del sistema y conseguir unos resultados de predicción competitivos para cada uno de los problemas tratados”, señala el investigador.

Para realizar este estudio se han usado principalmente dos herramientas software. Por un lado, la librería OpenCV para el preproceso de las imágenes de los textos manuscritos; y por otro, la librería Keras para la creación y el entrenamiento de los modelos de Deep Learning desarrollados.

*Vía: DICYT

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.