Reconocimiento automático de glifos mayas

Abstract

RESUMEN: Uno de los elementos que distinguen a los seres humanos del resto de los seres vivos es la capacidad para comunicarse haciendo uso del lenguaje. Gracias a la invención del lenguaje escrito, ha sido posible transmitir ideas complejas a través del tiempo. Por tal motivo, el estudio de materiales históricos invaluables, tales como los sistemas de escritura antiguos es un área significativa y de gran interés social; nos ofrece la oportunidad de enriquecer nuestra identidad como seres humanos, permite determinar las áreas en las que las primeras civilizaciones tenían amplios conocimientos y conocer las aportaciones que brindaron a la humanidad. Por otra parte, desde la invención de la computadora se han desarrollado técnicas computacionales que han demostrado ser muy útiles en el desarrollo científico, un ejemplo claro es el caso de historiadores, arqueólogos, antropólogos y lingüistas quienes a menudo necesitan consultar, anotar y catalogar documentos pictográficos manualmente. La integración de herramientas computacionales puede facilitar significativamente el trabajo diario de dichos investigadores, por ejemplo: la generación y manejo de bases de datos, análisis estadísticos, aplicación de técnicas de clasificación y el uso de algoritmos de visión por computadora. Sin embargo, no todas las aplicaciones han logrado resolver las tareas por completo, como es el caso de la clasificación automática de glifos mayas, la cual, a pesar de algunos intentos, es una tarea que aún se encuentra sin ser resuelta satisfactoriamente. Gracias al desarrollo de diferentes algoritmos de análisis digital de imágenes y reconocimiento de patrones, en los últimos años ha sido posible analizar y clasificar información de casi cualquier tipo de imágenes, por tal motivo, en este trabajo se propone una metodología para su reconocimiento automático haciendo uso de redes neuronales convolucionales las cuales últimamente han demostrado ser una poderosa clase de modelos para reconocer y clasificar imágenes. Los trabajos previos que se han realizado en esta área han intentado en su mayoría trabajar directamente con los rasgos que caracterizan a cada glifo, lo cual resulta en una tarea compleja debido a las diferencias de estilo entre un escriba y otro, y además, la naturaleza de la escritura permite que puedan existir variaciones entre glifos de una misma clase. La finalidad de este trabajo es probar que es posible obtener una buena tasa en el reconocimiento automático, enfocándose principalmente en el algoritmo de clasificación y permitiendo que los rasgos característicos sean extraídos por dicho algoritmo.

ABSTRACT: One of the elements that distinguish human beings from the rest of living beings is the ability to communicate by making use of language. Because of the invention of written language, it has been possible to communicate complex ideas through time. Therefore, the study of historical materials, such as ancient writing systems is a significant area with great social interest; it gives us the opportunity to enrich our identity as human beings, allows us to determine in which areas the first civilizations had extensive knowledge and recognize the contributions they provided to humanity. On the other hand, since the invention of computers there have been developed different computational techniques that have proven to be very useful in scientific development, a clear example is the case of historians, archaeologists, anthropologists and linguists who often need to consult, annotate and catalog pictographic documents manually. The integration of computational tools can facilitate the daily work of researchers, for example: generation and management of databases, statistical analysis, the use of classification techniques and computer vision algorithms. However, not all applications have been able to solve tasks completely, as is the case of automatic classification of Maya glyphs, which, despite some attempts, it hasn't been solved satisfactorily. Thanks to the increase of development on different algorithms for digital image analysis and pattern recognition, it has been possible to analyze and classify information from almost any type of image, for this reason, a methodology for automatic recognition is proposed, making use of convolutional neural networks which have recently proved to be powerful models for recognizing and classifying images. Many of the previous works from this area have tried to work directly with the features that characterize each glyph, which results in a complex task due to the style differences between one scribe and another, besides the Mayan writing nature which allows some variations for glyphs from the same class. The intention of this work is to prove that it is possible to obtain a good rate of precision in recognition of Mayan glyphs, letting it to extract automatically the features and focusing mainly on the classification algorithm.