Detección y reconocimiento automático de jeroglíficos egipcios mediante visión por computador y validación cruzada

Autores/as

  • Pedro Javier Herrera UNED
  • Jaime Duque-Domingo
  • Raúl Fuentes-Ferrer

DOI:

https://doi.org/10.64117/simposioscea.v1i1.7

Palabras clave:

Procesamiento de imágenes, Redes Neuronales, Aprendizaje Máquina, Técnicas de Inteligencia artificial, Visión por computador

Resumen

Los jeroglíficos egipcios forman parte de un lenguaje complejo, compuesto por cientos de símbolos que pueden transcribirse a fonemas latinos. Aunque existen estudios centrados en el reconocimiento de jeroglíficos mediante técnicas de visión por computador, este trabajo destaca por utilizar el mayor conjunto de datos de jeroglíficos, y que abarca los principales símbolos utilizados en estelas egipcias. Tras un análisis de los principales métodos de detección, segmentación y clasificación, se propone un enfoque combinado que, mediante el uso de técnicas clásicas de visión artificial para la segmentación basadas en regiones, y de votación mediante validación cruzada apoyada en una red ConvNeXt para la clasificación, ha sido evaluado en varias estelas de piedra talladas o pintadas con resultados prometedores. Este trabajo abre la puesta al desarrollo de técnicas automatizadas para la lectura de textos jeroglíficos egipcios.

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Publicado

2025-05-14