[ca] El reconeixement de text en escena (STR per les seves sigles en anglès) és un subcamp de la visió per computador que s'encarrega de localitzar i reconèixer text en imatges naturals. Degut a la gran quantitat d'informació semàntica que el text pot proporcionar a tasques de més alt nivell, ha atret una gran quantitat de recerca, el qual s'ha traduït en grans salts de rendiment. Gran part de l'èxit aconseguit és gràcies als avenços del deep learning (aprenentatge profund), que ha permès ampliar les capacitats dels models d'STR. Tot i això, aquests models enfoquen aquesta tasca des d'un punt de vista totalment genèric, on tot el text es tracta de la mateixa manera i ignorant el context semàntic. En aquesta tesi identifiquem i estudiem dues principals mancances que són fruit d'aquest comportament genèric. La primera és la dependència en el vocabulari après per la part del reconeixement de la xarxa, la qual cosa pot degradar els resultats en paraules o construccions morfològiques que mai s'han vist. La segona té a veure amb la granularitat de la detecció, que definim com els límits que s'estableixen per separar el text en instàncies individuals. La majoria de models estableixen aquest límit a nivell de paraula. Si el nostre objectiu és trobar expressions de text que contenen espais o es troben en diverses línies, un model genèric les separarà en diferents instàncies. Primer, estudiem el fenomen de dependència en el vocabulari creant l'Out-of-Vocabulary (fora de vocabulari) challenge, una nova plataforma d'avaluació de models que pot distingir entre el rendiment en paraules que els models han vist abans i les que no. Fent servir aquesta plataforma, es va organitzar una competició on els participants van haver d'entrenar els seus models tenint en compte que s'avaluarien en fent servir aquesta distinció. L'avaluació del resultat dels participants ens va permetre mesurar l'impacte de memoritzar les paraules del conjunt d'entrenament. Més endavant, introduïm la tasca de Structured Scene-Text Spotting (extracció de text estructurat en escena), una nova tasca on els models han de localitzar el text de la imatge que segueix una regex (expressió regular) concreta. També introduïm un nou conjunt de dades d'avaluació, l'Structured Scene-Text Spotting Test, que conté diverses classes de text que segueixen expressions regulars. Aquest text no pertany a cap vocabulari en concret, pot contenir espais i estar dividit en diferents línies, cosa que ens permet avaluar les dues principals mancances dels models genèrics d'STR. Com a alternativa a aquests models, proposem fer servir aquesta regex directament dins de la xarxa, on es guia el procés de localització cap al text que estem buscant, mentre que la resta és ignorat. Demostrem que els dos models que proposem, l'STEP i l'STEPup, obtenen millors resultats que les xarxes genèriques.

[es] El reconocimiento de texto en escena (STR por sus siglas en inglés) es un subcampo de la visión por computador que se encarga de localizar y reconocer texto en imágenes naturales. Debido a la gran cantidad de información semántica que el texto puede proporcionar a tareas de más alto nivel, ha atraído una gran cantidad de investigación, la cual se ha traducido en grandes saltos de rendimiento. Gran parte de el éxito logrado es gracias a los avances en deep learning (aprendizaje profundo), que ha permitido ampliar las capacidades de los modelos STR. A pesar de esto, estos modelos enfocan esta tarea desde un punto de vista totalmente genérico, donde todo el texto se trata de la misma forma e ignorando su contexto semántico. En esta tesis identificamos y estudiamos dos de las principales carencias, fruto de este comportamiento genérico. La primera es la dependencia en el vocabulario aprendido por la parte del reconocimiento de la red, lo cual puede degradar los resultados en palabras o construcciones morfológicas que no se han visto antes. La segunda tiene que ver con la granularidad de la detección, que definimos como los límites que se establecen para separar el texto en instancias individuales. La mayoría de los modelos establecen este límite a nivel de palabra. Si nuestro objetivo es encontrar expresiones de texto que contienen espacios o se encuentran en diversas líneas, un modelo genérico las separará en diferentes instancias. Primero, estudiamos el fenómeno de dependencia en el vocabulario creando el Out-of-Vocabulary (fuera de vocabulario) challenge, una nueva plataforma de evaluación de modelos que puede distinguir entre el rendimiento en palabras que los modelos han visto antes y las que no. Usando esta plataforma, se organizó una competición donde los participantes tuvieron que entrenar sus modelos teniendo en cuenta que se evaluarían usando esta distinción. La evaluación del los resultados de los participantes nos permitieron mesurar el impacto de memorizar las palabras del conjunto de entrenamiento. Más adelante, introducimos la tarea de Structured Scene-Text Spotting (exacción de texto estructurado en escena), una nueva tarea donde los modelos deben localizar el texto de la imagen que sigue una regex (expresión regular) concreta. También introducimos un nuevo conjunto de datos de evaluación, el Structured Scene-Text Spotting Test, que contiene diversas clases de texto que siguen expresiones regulares. Este texto no pertenece a ningún vocabulario en concreto, puede contener espacios y estar dividido en diferentes líneas, permitiéndonos evaluar las dos principales carencias de los modelos genéricos de STR. Como alternativa a estos modelos, proponemos usar esta regex directamente dentro de la red, donde se guía el proceso de localización hacia el texto que estamos buscando, mientras que el resto se ignora. Demostramos que los dos modelos que proponemos, el STEP y el STEPup, obtienen mejores resultados que las redes genéricas.