[ca] En aquesta tesi proposem diferents contribucions per tal de millorar i reconèixer imatges de documents manuscrits històrics, especialment aquells amb escriptures rares, com els documents xifrats. A la primera part es presenten alguns models efectius d'extrem a extrem per millorar imatges de documents utilitzant models d'aprenentatge profund. En primer lloc, s'exploren xarxes adversàries generatives (cGAN) per a diferents tasques (neteja de documents, binarització, desenfocament i eliminació de marques d'aigua). A continuació, millorem els resultats recuperant les imatges de documents degradats en un format llegible mitjançant la integració d'un reconeixedor de text al model cGAN. Posteriorment, presentem una nova arquitectura de codificador-decodificador basada en transformers per millorar les imatges de documents impresos i manuscrits, de manera integral. La segona part de la tesi aborda el reconeixement de text manuscrit (HTR) en escenaris de baixos recursos, és a dir, quan només hi ha disponibles poques dades etiquetades d'entrenament. Proposem mètodes nous per reconèixer documents xifrats amb alfabets rars. En primer lloc, es proposa un mètode basat en mètodes de poques dades (few-shot) per detectar objectes. Després, incorporem una estratègia d'aprenentatge progressiu que assigna automàticament pseudoetiquetes a un conjunt de dades sense etiquetar per reduir el treball humà d'anotar algunes pàgines mentre es manté el bon rendiment del model. En segon lloc, es proposa una tècnica de generació de dades basada en l'aprenentatge de programes bayesians (BPL) per superar la manca de dades en alfabets rars. En tercer lloc, proposem un autoencoder invariable a la degradació de text. Aquest darrer model autosupervisat està dissenyat per abordar dues tasques, el reconeixement de text i la millora de la imatge del document. El model proposat no presenta les limitacions dels mètodes anteriors basats en contrastive losses, mentre que alhora requereix \textit{substancialment} menys mostres de dades per convergir. A la tercera part de la tesi analitzem, des de la perspectiva de l'usuari, l'ús de sistemes HTR a escenaris de baixos recursos. Això contrasta amb la investigació habitual sobre HTR, que sovint se centra només en aspectes tècnics i poques vegades dedica esforços a implementar eines de programari per a acadèmics en Humanitats.

[en] In this thesis, we propose different contributions with the goal of enhancing and recognizing historical handwritten document images, especially the ones with rare scripts, such as cipher documents. In the first part, some effective end-to-end models for Document Image Enhancement (DIE) using deep learning models were presented. First, Generative Adversarial Networks (cGAN) for different tasks (document clean-up, binarization, deblurring, and watermark removal) were explored. Next, we further improve the results by recovering the degraded document images into a clean and readable form by integrating a text recognizer into the cGAN model to promote the generated document image to be more readable. Afterwards, we present a new encoder-decoder architecture based on vision transformers to enhance both machine-printed and handwritten document images, in an end-to-end fashion. The second part of the thesis addresses Handwritten Text Recognition (HTR) in low resource scenarios, i.e. when only few labeled training data is available. We propose novel methods for recognizing ciphers with rare scripts. First, a few-shot object detection based method was proposed. Then, we incorporate a progressive learning strategy that automatically assigns pseudo-labels to a set of unlabeled data to reduce the human labor of annotating few pages while maintaining the good performance of the model. Secondly, a data generation technique based on Bayesian Program Learning (BPL) is proposed to overcome the lack of data in such rare scripts. Thirdly, we propose a Text-Degradation Invariant Auto Encoder (Text-DIAE). This latter self-supervised model is designed to tackle two tasks, text recognition and document image enhancement. The proposed model does not exhibit limitations of previous state-of-the-art methods based on contrastive losses, while at the same time, it requires substantially fewer data samples to converge. In the third part of the thesis we analyze, from the user perspective, the usage of HTR systems in low resource scenarios. This contrasts with the usual research on HTR, which often focuses on technical aspects only and rarely devotes efforts on implementing software tools for scholars in Humanities.