"The OCR-PT-CT Project: Semi-Automatic Recognition of Ancient Egyptian Hieroglyphs Based on Metric Learning"

Las humanidades digitales están transformando significativamente la manera en que los egiptólogos estudian los textos del antiguo Egipto. El proyecto OCR-PT-CT propone un método de reconocimiento de jeroglíficos basado en imágenes de los Textos de los Sarcófagos (CT) de Adriaan de Buck (1935-1961) y de los Textos de las Pirámides (PT) presentes en sarcófagos del Reino Medio (James Allen, 2006). El sistema identifica los jeroglíficos y los transcribe utilizando los códigos de Gardiner. Una herramienta web los organiza por conjuros y testimonios, almacenando los datos en formato CSV para su integración con el conjunto de datos MORTEXVAR, el cual recopila Textos de los Sarcófagos junto con metadatos, transliteraciones y traducciones para fines de investigación. El reconocimiento se ha abordado de dos formas: una red neuronal MobileNet entrenada con 140 clases de jeroglíficos alcanzó una precisión del 93,87 %, aunque presentó dificultades con las clases infrarrepresentadas. Un enfoque novedoso de aprendizaje métrico profundo (*Deep Metric Learning*) mejora la flexibilidad ante signos nuevos o con pocos datos disponibles, logrando una precisión del 97,70 % y permitiendo reconocer una mayor cantidad de jeroglíficos. Debido a su rendimiento superior en situaciones de desequilibrio de clases y a su adaptabilidad, el sistema definitivo adopta el aprendizaje métrico profundo como clasificador predeterminado.