[ca] Els documents escrits a mà no només es conserven en arxius històrics, sinó que també s'utilitzen àmpliament en documents administratius, com ara xecs o formularis. Amb l'auge de de l'anomenat aprenentatge profund (Deep Learning), s'ha aconseguit un bon rendiment en conjunts de dades específics per al reconeixement de text manuscrit. Tot i això, encara és difícil resoldre casos d'ús reals a causa de la variació entre estils d'escriptura de diferents escriptors i el fet de tenir dades etiquetades limitades. Per tant, es requereix explorar arquitectures de reconeixement d'escriptura més sòlides així com proposar mètodes per disminuir la bretxa entre conjunts de dades font i objectiu de manera no supervisada. En aquesta tesi, en primer lloc, explorem noves arquitectures per al reconeixement de text manuscrit, un mètode Sequence-to-Sequence amb mecanisme d'atenció i un mètode basat en transformadors no recurrents. En segon lloc, ens centrem en la disminució de la bretxa de rendiment entre les dades d'origen i les de destinació de manera no supervisada. Finalment, proposem un grup de mètodes generatius per a imatges de text manuscrits, que es poden utilitzar per augmentar el conjunt d'entrenament per obtenir un reconeixement més robust. A més, simplement modificant el mètode generatiu i unint-lo amb un reconeixedor, acabem amb un mètode de desenredament eficaç per destil·lar contingut textual d'estils d'escriptura a mà per aconseguir un rendiment de reconeixement generalitzat. Superem el rendiment dels reconeixedors de text manuscrit de l'estat de l'art en els resultats experimentals entre diferents conjunts de dades científics i industrials, que demostren l'eficàcia dels mètodes proposats. Tant ell reconeixement no recurrent com el mètode de desenredament són les primeres contribucions al camp del reconeixement d'escriptura a mà. A més, hem esbossat les línies de recerca potencials, que serien interessants explorar en el futur.

[en] Handwritten documents are not only preserved in historical archives but also widely used in administrative documents such as cheques and claims. With the rise of the deep learning era, many state-of-the-art approaches have achieved good performance on specific datasets for Handwritten Text Recognition (HTR). However, it is still challenging to solve real use cases because of the varied handwriting styles across different writers and the limited labeled data. Thus, both exploring a more robust handwriting recognition architectures and proposing methods to diminish the gap between the source and target data in an unsupervised way are demanded. In this thesis, firstly, we explore novel architectures for HTR, from Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) method with attention mechanism to non-recurrent Transformer-based method. Secondly, we focus on diminishing the performance gap between source and target data in an unsupervised way. Finally, we propose a group of generative methods for handwritten text images, which could be utilized to increase the training set to obtain a more robust recognizer. In addition, by simply modifying the generative method and joining it with a recognizer, we end up with an effective disentanglement method to distill textual content from handwriting styles so as to achieve a generalized recognition performance. We outperform state-of-the-art HTR performances in the experimental results among different scientific and industrial datasets, which prove the effectiveness of the proposed methods. To the best of our knowledge, the non-recurrent recognizer and the disentanglement method are the first contributions in the handwriting recognition field. Furthermore, we have outlined the potential research lines, which would be interesting to explore in the future.