[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.

[es] Los documentos manuscritos no solo se conservan en archivos históricos, sino que también se usan ampliamente en documentos administrativos como cheques y reclamaciones. Con el auge de las redes neuronales profundas, muchas técnicas del estado del arte han obtenido un buen rendimiento en conjuntos de datos específicos para el reconocimiento de texto manuscrito (HTR). Sin embargo, los casos de uso reales todavía son un desafío debido a la variabilidad de estilos de escritura de diferentes escritores y la cantidad limitada de datos etiquetados. Por lo tanto, es necesario explorar tanto arquitecturas para reconocimiento de texto manuscrito más robustas como proponer métodos para disminuir la brecha entre los datos de origen y destino de una manera no supervisada. En esta tesis, en primer lugar, exploramos arquitecturas novedosas para el HTR, desde el método secuencia-a-secuencia (Seq2Seq) con mecanismo de atención, hasta el método no recurrente basado en Transformers. En segundo lugar, nos centramos en reducir la brecha de rendimiento entre los datos de origen y de destino mediante métodos no supervisados. Finalmente, proponemos un grupo de métodos generativos para imágenes de texto manuscrito, que pueden usarse para aumentar el conjunto de entrenamiento y obtener un reconocedor más robusto. Además, simplemente modificando el método generativo y uniéndolo con un reconocedor, obtenemos un método eficaz para destilar el contenido textual de los estilos de escritura para lograr un rendimiento de reconocimiento generalizado. En resultados experimentales obtenemos rendimientos en HTR que superan los del estado del arte en diferentes conjuntos de datos científicos e industriales, los cuales demuestran la efectividad de los métodos propuestos. Hasta donde sabemos, el reconocedor no recurrente y el método de para destilar son contribuciones originales en el campo de reconocimiento de texto manuscrito. Finalmente, hemos esbozado posibles líneas de investigación que sería interesante explorar en el futuro.