[ca] El text es la manera més habitual d'intercanviar informació des de les edats. Amb el desenvolupament recent d'imatges de bases de dades de manuscrits manuscrits històrics, la demanda d'algorismes per fer accessibles aquestes bases de dades per a la navegació i la indexació estan augmentant. L'augment exponencial de les bases de dades d'imatges disponibles públicament i les col·leccions personals d'imatges, aquest interès també inclou l'enteniment del text sobre imatges naturals. Activar la cerca o comprendre una gran collecció de manuscrits o bases de dades d'imatges requereix un mètode ràpid i robust. Els investigadors han trobat diferents maneres de representar paraules retallades per a la comprensió i la concordança, cosa que funciona bé quan les paraules ja estan segmentades. No obstant això, no hi ha cap manera trivial d'estendre'ls per a documents no segmentats. En aquesta tesi, explorem diferents mètodes per a la recuperació i el reconeixement de text a partir d'imatges sense escena de documents i escenes. Hi ha dues formes de representació diferents a la literatura, s'utilitza una representació de longitud fixa a partir de paraules retallades i una altra amb una seqüència de característiques de longitud variable. Al llarg d'aquesta tesi, hem estudiat aquestes dues representacions per la seva idoneïtat en la lliure comprensió del text. A la primera part, ens hem centrat en la segmentació de paraules lliures amb una representació de longitud fixa. Vam ampliar l'ús d'una representació exitosa per a la recuperació gratuïta de segmentacions. En la segona part de la tesi, explorem funcions basades en seqüències i, finalment, proposem una solució unificada on el mateix marc pot generar ambdós tipus de representacions.

[en] Text is the most common way of information sharing from ages. With recent development of images databases of handwritten historic manuscripts the demand for algorithms to make these databases accessible for browsing and indexing are in rise. Exponential increase of publicly available image databases and personal collections of pictures, this interest now also embraces text understanding on natural images. Enabling search or understanding large collection of manuscripts or image databases need fast and robust method. Researchers have found different ways to represent cropped word for understanding and matching, which works well in when words are already segmented. However there is no trivial way to extend these for non-segmented documents. In this thesis we explore different methods for text retrieval and recognition from unsegmented document and scene images. Two different ways of representation exists in literature, one uses a fixed length representation learned from cropped words and another a sequence of features of variable length. Throughout this thesis, we have studied both these representation for their suitability in segmentation free understanding of text. In the first part we are focused on segmentation free word spotting using a fixed length representation. We extended the use of one successful representation for segmentation free retrieval. In the second part of the thesis, we explore sequence based features and finally propose a unified solution where same framework can generate both kind of representations.