Als Kuratorin in einem Museum habe ich eine Sammlung handschriftlicher Artenetiketten, die ich für Forschungszwecke bewahren und leicht zugänglich machen möchte. Mein Ziel ist es, diese Etiketten zu digitalisieren und die Informationen in einem strukturierten Format zu speichern, wie JSON, das Schlüsseldetails wie den Artennamen, den Autor, das Datum und andere relevante Informationen enthält. Um dies zu erreichen, überlege ich den Einsatz von Transfer-Learning, speziell beginnend mit einem Modell, das zur Erkennung von Handschriften ausgebildet ist. Was halten Sie von diesem Ansatz und haben Sie weitere Vorschläge?
Der Erfolg des Modells hängt jedoch von der Qualität der handschriftlichen Etiketten, der Klarheit der Handschrift und dem Grad der Ähnlichkeit zwischen den Handschriftstilen der verschiedenen Labelschreiber ab. Hier sind einige weitere Vorschläge zu berücksichtigen: 1. Vorverarbeitung der Bilder der handschriftlichen Etiketten, bevor sie in das Modell eingespeist werden, um die Qualität der Eingabedaten zu verbessern. Dies kann auch Bildnormalisierung, Hintergrundentfernung und Geräuschreduktion umfassen. 2. Betrachten Sie die Verwendung einer Kombination unterschiedlicher maschineller Lernansätze, wie der optischen Charaktererkennung (OCR), um Text zu erkennen, und Computersichttechniken, um zusätzliche Funktionen wie Datums- und Autorinformationen zu extrahieren. 3. Erforschen Sie die Möglichkeit, die Aufgabe der Digitalisierung der Etiketten zu nutzen, um den Arbeitsaufwand zu reduzieren und eine hohe Genauigkeit im Transkriptionsprozess zu gewährleisten. 4. Betrachten Sie die Verwendung eines Tools oder einer Plattform zur Digitalisierung und Speicherung von Museumsexemplaren, wie der Global Biodiversity Information Facility (GBIF), die standardisierte Datenstrukturen bietet und Zugang zu einer großen Gemeinschaft von Biodiversitätsforschern.