I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   1 94 ~ 2 0 3   I SS N:  2089 - 4864 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 5 . i 1 . pp 1 94 - 2 03           194     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   EL LM W:  a n enh a nced vis io n – la ng ua g e  m o del  for re lia ble t ex t  ex traction f ro m   m a nua lly  co m po sed scrip ts       Dhiv y a   V enk a t es h ,  B rint ha   Ra j a k u m a ri  S iv a ra j   D e p a r t me n t   o f   C o mp u t e r   S c i e n c e ,   B h a r a t h   I n st i t u t e   o f   H i g h e r   E d u c a t i o n   a n d   R e se a r c h ,  C h e n n a i ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   2 4 ,   2 0 2 5   R ev i s ed   J an   1 2 ,   2 0 2 6   A cc ep ted   Feb   1 7 ,   2 0 2 6       W h il e   c o n v e n ti o n a l   o p ti c a l  c h a ra c ter  re c o g n it io n   ( OCR )   sy ste m s  c a n   d ig it ize   tex t,   th e y   stru g g l e   w it h   d iv e rse   h a n d w rit in g   sty les ,   n o isy   in p u ts,  a n d   u n stru c t u re d   lay o u ts,  li m it in g   th e ir  e ff e c ti v e n e ss .   T h is  stu d y   p ro p o se s  e n h a n c e d   larg e   lan g u a g e   m o d e l   w h isp e re r   ( E LL M W ),   a   v isio n – lan g u a g e   f ra m e w o rk   f o r  a c c u ra te  tex t  e x tr a c ti o n   (T E)  f ro m   f u ll y   h a n d w rit ten   sc rip ts.  T h e   m e th o d o lo g y   in teg ra tes   a d v a n c e d   p re p r o c e ss in g   (n o ise   re d u c ti o n ,   b in a riza ti o n ,   a n d   sk e w   c o rre c ti o n ) ,   d e e p   lea rn in g – b a se d   h a n d w rit in g   re c o g n it io n   c o n v o l u ti o n a l  n e u ra l   n e tw o rk – lo n g   sh o rt - term   m e m o ry   (CNN – L S T M ),   a n d   L L M - b a se d   p o st - c o rre c ti o n   t o   e n su re   c o n tex t - a w a r e   a n d   stru c tu ra ll y   c o h e re n t  o u tp u ts.  T h e   sy ste m   c o n v e rts  sc a n n e d   im a g e s ,   p o rtab le   d o c u m e n t  f o rm a t s   ( P DFs ) ,   a n d   irreg u larly   f o r m a tt e d   a n s w e r  s h e e ts  in to   m a c h in e - re a d a b le  tex t,   w h il e   a u to m a ti c a ll y   c o rre c ti n g   e rro rs  in   sp e ll i n g ,   g ra m m a r,   a n d   lay o u t.   Ex p e rime n tal  e v a lu a ti o n   o n   a   c u ra ted   d a tas e t  o f  h a n d w rit ten   e x a m in a ti o n   a n sw e r  sc rip ts  ( HEA S )   d e m o n stra tes   th a t   EL L M W  a c h iev e s  9 7 . 8 %   a c c u ra c y ,   1 . 0 4 % - c h a ra c ter  e rro r  ra te   ( CER) ,   a n d   3 . 2 4 % - w o rd   e rro r  ra t e ,   o u t p e rf o rm in g   wid e ly   u se d   OCR  to o ls  in c l u d i n g   T e ss e ra c t,   Eas y OCR,  G o o g le  Clo u d   V isio n   (G CV ) ,   P a d d leO CR,  A BBYY   F i n e Re a d e r,   a n d   T ra n sy m   OCR.  T h e   re su lt s  h ig h li g h t  t h e   m o d e l’s  ro b u stn e ss   a c ro ss   v a r y in g   h a n d w rit in g   st y les ,   n o is y   b a c k g ro u n d s,  a n d   c o m p lex   d o c u m e n t  stru c tu re s.   K ey w o r d s :   E x tr ac tin g   te x t   L L MW h i s p er er   L o n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   Ma ch i n e  lear n i n g   Op tical  ch ar ac ter   r ec o g n itio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Dh i v y a  V e n k ates h   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce ,   B h ar ath   I n s tit u te  o f   H ig h er   E d u ca tio n   an d   R esear c h   C h e n n ai,   I n d ia   E m ai l: d h iv y a m asc @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   B ac k g r o u n d   an d   p r o b lem   o v er v ie w :  e v al u ati n g   h a n d w r itt en   ex a m i n atio n   a n s w er   s cr ip ts   ( HE AS)   m an u all y   r e m ain s   t h e  s ta n d ar d   ap p r o ac h   in   ed u ca tio n al  i n s t itu tio n s   w o r ld w id e.   W h ile  h u m an   g r ad in g   allo ws   teac h er s   to   ass es s   n u a n ce d   s tu d en t  u n d er s ta n d in g ,   r ea s o n i n g ,   an d   cr ea tiv it y ,   it  is   in h er en tl y   ti m e - co n s u m i n g ,   in co n s is te n t,  a n d   p r o n e  to   b ia s ,   p ar ticu lar l y   d u r i n g   lar g e - s c a le  ex a m i n atio n s   w it h   h u n d r e d s   o r   th o u s an d s   o f   an s w er   s cr ip ts .   R esear c h   in d i ca tes  th at  teac h er s   m a y   s p e n d   2 0 – 2 5   m i n u te s   p er   s cr ip t,  d ep en d in g   o n   le n g t h   an d   co m p le x it y ,   w h ich   ca n   l ea d   to   s ig n i f ica n t  d ela y s   i n   r etu r n i n g   r es u lt s   to   s tu d e n ts   [1 ] - [ 4] .   Fu r th er m o r e,   m an u al  e v al u atio n   in tr o d u ce s   v ar iab ilit y   i n   s co r i n g   d u e  to   s u b j ec tiv e  in ter p r etatio n s ,   f ati g u e,   a n d   in co n s is te n cie s   ac r o s s   d if f e r en t  ev al u ato r s ,   co m p r o m is i n g   t h e  f air n e s s   an d   r eliab ilit y   o f   ac ad e m ic  ass es s m en t s   [5 ] - [ 8] .   T h e  ad v en t  o f   d ig ital  a s s es s m en t  to o ls   h a s   p ar tiall y   alle v iat ed   th is   b u r d en ;  h o w e v er ,   m o s t  s y s te m s   ar e  d esig n ed   f o r   m u ltip le - ch o ice  o r   d ig itall y   s u b m itted   as s i g n m e n ts ,   lea v i n g   h a n d w r itte n   r esp o n s es  lar g el y   u n a u to m ated .   I n   ad d itio n ,   m a n u al  tr an s cr ip tio n   o r   d ig itizat io n   o f   t h ese  h a n d w r itte n   s cr i p ts   f o r   ar ch iv a l  o r   an al y tic  p u r p o s es  i s   co s tl y   a n d   er r o r - p r o n e   [9 ] - [ 12] .   C o n s eq u en tl y ,   t h er e  is   a  p r ess in g   n e ed   f o r   an   au to m ated ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E LL M W :   a n   en h a n ce d   visi o n – la n g u a g e  mo d el  f o r   r elia b le  text  ex tr a ctio n   fr o m  …   ( Dh ivya   V en ka tesh )   195   ac cu r ate,   an d   s ca lab le  s o l u ti o n   ca p ab le  o f   co n v er ti n g   h an d w r i tten   tex t  i n to   m ac h in e - r ea d ab le  f o r m ats ,   p r eser v in g   s e m a n ti c  i n te g r it y ,   an d   s u p p o r tin g   d o w n s tr ea m   ed u ca tio n al  ap p licatio n s   s u c h   as  a u to m ated   g r ad in g ,   p lag iar is m   d etec tio n ,   an d   f ee d b ac k   g e n er atio n   [ 1 3 ] - [ 16] .   L i m itatio n s   o f   ex i s ti n g   m et h o d s :  co n v e n tio n al  o p tical  ch ar ac ter   r ec o g n itio n   ( OC R )   s y s te m s ,   in cl u d in g   T ess er a ct,   E as y O C R ,   P ad d leOCR ,   A B B YY  Fin eRead er ,   an d   Go o g le  C lo u d   Vis io n   ( G C V) ,   h a v e   b ee n   w id el y   u s ed   to   d ig itiz e  p r in ted   an d   s o m e  h a n d w r itten   te x t.  W h ile  t h ese  s y s te m s   e x h ib it  r o b u s t  p er f o r m a n ce   o n   p r in ted   d o cu m en ts   w ith   s ta n d ar d   f o n ts   a n d   la y o u t s ,   t h e y   s tr u g g le   to   h an d le  t h e  i n h er e n t   v ar iab ilit y   o f   h u m a n   h an d w r itin g   [ 1 7 ] - [ 21] .   C h allen g es  a r is e  d u e  to   d iv er s e  h an d w r iti n g   s t y le s ,   v ar y i n g   s tr o k e  th ic k n es s es,  in co n s i s te n t  s p ac in g ,   cu r s iv e  s cr ip ts ,   an d   th e  in cl u s io n   o f   s y m b o ls ,   d i ag r a m s ,   tab les,  an d   m at h e m a tical  n o ta t io n s .   Mo r eo v er ,   tr ad itio n al  OC R   m et h o d s   g en er all y   f o llo w   a  t w o - s ta g e  p ip elin e:  te x t  r eg io n   d etec tio n   f o llo w ed   b y   ch ar ac ter   r ec o g n i tio n .   E r r o r s   in   eith er   s tag e  p r o p ag ate,   r ed u cin g   o v er all  ac cu r ac y .   T h ese  s y s te m s   also   lack   co n te x t u al  a n d   s e m a n tic  u n d er s ta n d in g ,   m ak in g   t h e m   i n ca p ab le  o f   co r r ec tin g   m i s r ec o g n ized   w o r d s   o r   in ter p r etin g   d o m ain - s p ec if i c  ter m i n o lo g y .   Fo r   ex a m p le,   OC R   e n g i n es  m a y   m is r ea d   “O”   as  “ 0 ”  o r   f ail  to   co r r ec tly   in ter p r et  m u lti - li n e  eq u atio n s   a n d   an n o tatio n s   co m m o n   in   ex a m i n atio n   s cr ip ts .   Su c h   li m itatio n s   r esu lt  in   h ig h   er r o r   r ates,  r ed u ce d   r eliab ilit y ,   an d   p o o r   p er f o r m an ce   i n   d o w n s tr ea m   tas k s ,   i n clu d i n g   au to m ated   g r ad in g ,   k e y w o r d   ex tr ac tio n ,   an d   s e m a n tic  an al y s i s ,   h i g h li g h t in g   th e  in ad eq u ac y   o f   ex is tin g   OC R   s o l u tio n s   f o r   co m p le x   h a n d w r itte n   a ca d e m ic  d o cu m en t s   [ 2 2 ] - [ 25] .   R ec en t  ad v a n ce s   i n   d ee p   lear n in g   h av e  i n tr o d u ce d   co n v o lu ti o n al  n eu r al  n et w o r k   ( C NN ) ,  lo n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   ( L ST M ) ,   an d   tr an s f o r m er - b ased   m o d els  f o r   h an d w r iti n g   r ec o g n itio n .   W h ile  t h ese  m et h o d s   i m p r o v e  c h ar ac ter - le v el  r ec o g n i ti o n ,   t h e y   s till   f ail   to   i n teg r ate  li n g u i s tic  co n te x t,  p o s t - co r r ec tio n ,   a n d   s tr u ct u r ed   o u tp u t  g en er atio n ,   w h ic h   ar e  ess e n tial  f o r   r ea l - wo r ld   ac ad em ic  ap p licatio n s .   R esear ch   g ap :  d esp ite   p r o g r es s   i n   O C R   a n d   d ee p   lear n i n g - b ased   h a n d w r i tin g   r ec o g n it io n ,   ac cu r at el y   ex tr ac ti n g   s tr u ct u r ed   an d   co n tex t u all y   co h er en t  te x t  f r o m   f u ll y   h an d w r itte n   ex a m i n atio n   s cr ip ts   r e m ai n s   a   s ig n i f ica n t c h al len g e.   E x i s ti n g   m o d els ar e  li m ited   i n   th e ir   ab ilit y   to :   −   Han d le  co m p lex   d o cu m e n t la y o u ts ,   in c lu d i n g   m u lti - co lu m n   f o r m at s ,   tab les,  f i g u r es,  an d   m a r g in   n o tes.   −   R ec o g n ize  d iv er s e  h an d w r iti n g   s t y les,  i n cl u d in g   cu r s iv e,   m i x ed ,   an d   m u ltil i n g u a l scr ip ts .   −   C o r r ec t e r r o r s   u s i n g   co n te x t - a w ar e  o r   la n g u a g e - a w ar e  m ec h an is m s ,   leav in g   o u tp u t s   p r o n e  to   s e m a n tic   an d   s y n tactic  i n ac c u r ac ies.   −   Su p p o r t  d o w n s tr ea m   ed u ca tio n al  ap p licatio n s   th at  r eq u ir e  s t r u ctu r ed ,   m ac h i n e - r ea d ab le,   an d   s e m an t icall y   r eliab le  d ata  f o r   au to m ated   g r a d in g   o r   an al y tics .   I n   p r ac tice,   th ese  g ap s   m ea n   th at  cu r r en t  s y s te m s   eit h er   r eq u ir e  ex ten s iv e  m an u al  in ter v en tio n   o r   p r o d u ce   o u tp u ts   u n s u itab le  f o r   in telli g en t   ev al u atio n ,   li m itin g   t h eir   ap p licab ilit y   in   ac ad em ic  as s ess m e n t   w o r k f lo w s .   T h is   s tu d y   id en t if ies  t h e  n ee d   f o r   a n   i n teg r ated   f r a m e w o r k   t h at  co m b in e s   i m ag e  p r ep r o ce s s in g ,   h an d w r iti n g   r ec o g n itio n ,   a n d   l ar g e  lan g u ag e  m o d el - b ased   ( L L Ms )  p o s t - p r o ce s s i n g   to   b r id g e  th ese  l i m i tatio n s   an d   p r o v id e  ac cu r ate,   s tr u ct u r ed ,   an d   co n tex t - a w ar e  tex t e x t r ac tio n   ( T E ) .   Ob j ec tiv e  o f   th e  s tu d y :  t h e  p r i m ar y   o b j ec tiv e  o f   th is   s t u d y   i s   to   d ev elo p   a   r eliab le,   s c alab le,   an d   co n tex t - a w ar e  f r a m e w o r k   f o r   au to m at i c  TE   f r o m   f u l l y   HE AS .   Sp ec if icall y ,   t h e  s y s te m   is   d esig n ed   to :   −   P r ep r o ce s s   s ca n n ed   d o cu m e n t s   to   r ed u ce   n o is e,   co r r ec t sk e w,   an d   n o r m alize   i m a g e  q u alit y .   −   R ec o g n ize  d iv er s e  h an d w r it i n g   s t y le s ,   in clu d i n g   cu r s i v e,   p r in ted ,   an d   m i x ed   f o r m s ,   w h ile  ac cu r atel y   d etec tin g   c h ar ac ter s ,   w o r d s ,   an d   n o n - te x t e le m en ts .   −   I n teg r ate  p o s t - p r o ce s s i n g   tec h n iq u es  u s in g   L L M s   to   co r r ec t  m i s r ec o g n ized   w o r d s ,   e n h an ce   co n te x t u al   ac cu r ac y ,   an d   s tr u ct u r e  o u tp u t   tex t in   m ea n i n g f u l f o r m ats.   −   E n ab le  d o w n s tr ea m   ap p licati o n s   s u c h   as   au to m ated   g r ad in g ,   d ig i tal  ar ch i v i n g ,   p lag iar i s m   d etec tio n ,   an d   ed u ca tio n al  a n al y tics ,   f ac ilit ati n g   m o r e  ef f icie n t a n d   f air   ev al u atio n   o f   s t u d en t p er f o r m a n ce .   T h r o u g h   t h ese  o b j ec tiv es,  t h e  s tu d y   a i m s   to   b r id g e  th e  g ap   b et w ee n   u n s tr u ctu r ed   h a n d w r itte n   i n p u ts   a n d   m ac h in e - r ea d ab le,   co n tex t u al l y   co h er en t  o u tp u ts ,   p r o v id i n g   a  p r ac tical,   A I - d r iv en   s o lu tio n   f o r   m o d er n   ed u ca tio n al  as s es s m e n t  s y s te m s .   C o n tr ib u t io n   o f   t h e  r esear ch :   −   A   n o v e l  en h a n ce d   L L MW h i s p er er   ( E L L MW )   f r a m e w o r k   co m b in i n g   ad v a n ce d   p r ep r o ce s s i n g ,   C NN – L ST M – b ased   h an d w r iti n g   r ec o g n itio n ,   an d   L L M - b ased   p o s t - co r r ec tio n .   −   D e m o n s tr ated   s u p er io r   p er f o r m an ce   o v er   co n v e n tio n a l  O C R   to o ls ,   ac h ie v in g   9 7 . 8 %  ac c u r ac y   a n d   1 . 0 4 %  ch ar ac ter   er r o r   r ate  ( C E R )   o n   f u ll y   h a n d w r it ten   a n s w er   s cr ip ts .   E n ab les  d o w n s tr ea m   ap p li ca t io n s   s u c h   as  a u to m ated   g r ad in g ,   p la g iar is m   d etec tio n ,   an d   d ig ital  ar ch i v i n g ,   b r id g in g   t h e  g ap   b et w ee n   h a n d w r itte n   in p u ts   a n d   d ig ital o u t p u ts .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,  Ma r c h   202 6 :   1 9 4 - 203   196   2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   Usi n g   s o p h is ticated   p r ep r o ce s s i n g   tec h n iq u e s   li k e  b in ar izatio n   as  w ell  d es k e w i n g ,   an d   n o is e  r ed u ctio n ,   P atien ce   et  a l .   [ 9 ]   d escr ib es   to   tack les  t y p ical  p r o b lem s   i n clu d i n g   lo w - r eso lu tio n   i m ag e s   illu s tr atio n s ,   n o is y   i m a g es ,   a n d   d if f er e n t  T R .   P er f o r m an c e  ev al u atio n s   s h o w   n o tab le  g ain s   in   co m p u ti n g   s p ee d   an d   ac cu r ac y   f o r   T R .   Fu r th er m o r e,   a  co m p ar is o n   w it h   alter n ati v e  OC R   s y s te m s   i s   o f f er ed   to   em p h a s ize   th e  b en e f it s   o f   th e  e m p lo y ed   m et h o d .   T ess er ac t' s   ab ilit ies c an   b e  g r ea tl y   e n h a n ce d   v ia  s u i tab le  in te g r atio n   a n d  p r ep r o ce s s in g ,   ac co r d in g   to   th e  r esear ch ,   m ak in g   it  a   p o ten t  to o l  f o r   a  v ar iet y   o f   T R   ap p licatio n s .     C r o s illa  et  a l .   [ 1 0 ]   d escr ib es  t o   d eliv er   an   o v er v ie w   o f   th e  cu r r en t  ca p ab ilit ies  o f   m u lti m o d al  lar g e  lan g u ag e   m o d el s   ( M L L Ms)   f o r   h a n d w r itten   T R   ( HT R ) ,   a s s e s s i n g   th eir   p o ten tial  w h en   co m p ar ed   to   tr ad itio n al  tas k - s p ec if ic,   s u p er v is ed   m o d els.  T h e  r esu lts   s h o w   th at  L L Ms  cu r r en tl y   s h o w   a  s tr o n g   p er f o r m an ce   o n   E n g lis h   tex ts ,   y et  t h e y   d e m o n s tr ate  a   w ea k er   p er f o r m a n ce   o n   la n g u ag e s   o th er   t h a n   E n g li s h ,   a n d   d o   n o t  p o s s ess   a  s ig n i f ica n t  ca p ab ilit y   f o r   s elf - co r r ec tio n .   Ka m p elo p o u lo s   et  a l .   [ 1 1 ]   attem p ts   to   f i ll  t h is   v a cu u m   b y   o f f er i n g   a   th o r o u g h   an a l y s is   o f   th e  c u r r en t  ap p licatio n s   a n d   u s e  ex a m p les  o f   L L Ms  i n   t h e  ar ch itect u r e,   en g i n ee r in g ,   an d   co n s tr u ct io n   ( A E C )   s ec to r   th at  h av e  alr ea d y   b ee n   estab lis h ed .   I n   ad d itio n ,   it  w a s   f ea s i b le  to   class if y   t h e m ,   id en ti f y   n e w   is s u e s   an d   p o ten tial  p ath s   f o r   th e  f ield ,   a n d   p r o v id e  p r ac tical  s u g g est io n s   f o r   i n d u s tr y   s tak e h o ld er s   b y   ex a m i n i n g   th e  m ai n   ad v an tag e s   an d   d is ad v an tag e s   o f   th e s e  ap p licatio n s   as  w ell  as  b y   tak i n g   in to   ac co u n t a p p r o p r iate  s tu d ies o n   th e  to p ic.     L i  et  a l .   [ 1 2 ]   p r o v id e  a   s i m p le  v is io n   tr an s f o r m er   ( ViT - b a s ed )   m o d el  s o lel y   u til izin g   th e  en co d er   p o r tio n   o f   th e  tr ad itio n al  tr an s d u ce r   f o r   HT R .   I n   o r d e r   to   a ch iev e  g o o d   p er f o r m an ce   o n   th is   tas k   w it h   litt le   ch an g es  to   th e  u s u al  ViT   ar ch itectu r e,   th i s   r esear ch   s u g g es ts   a  n o v el  ViT   lik e  m o d el.   A cc o r d in g   to   th e  in itia l   r esu lt s ,   ViT   ca n   p r o d u ce   g o o d   r esu lts ,   e s p ec iall y   o n   t h e  la r g est  d atase t,  th e   L AM   d atas et  [ 1 3 ] ,   w h ic h   h a s   19, 8 3 0   tr ain in g   s a m p le s .   A   o n e - s h o t  h an d w r it ten   te x t  s y n t h esi s   f r a m e w o r k   ca lled   W r iteViT   is   p r esen ted   b y   Na m   et  a l .   [ 1 4 ] .   I t  in te g r ates   th e  ViT   f a m il y   o f   m o d els,  w h ic h   h a s   d e m o n s tr ated   o u ts tan d in g   r es u lt s   i n   a   v ar iet y   o f   co m p u ter   v i s io n   ta s k s .   A   li g h t w ei g h t  V iT - b ased   r ec o g n izer ,   a  m u lti - s ca le  p r o d u ce r   co n s tr u cted   u s i n g   t r an s f o r m er   e n co d er - d ec o d er   m o d u le s   a u g m e n ted   b y   co n d itio n al  p o s itio n al  e n co d in g   ( C P E ) ,   an d   a  ViT - b ased   w r iter   id en t if ier   f o r   id en tify i n g   s t y le  i n co r p o r atio n   ar e  all  in clu d ed   in to   W r iteVi T .   T h is   p ap er   s h o w s   th at   ViT - b ased   s y n t h esi s   ar ch itectu r e s   h a v e  g r ea t  p o ten tial   to   en h a n ce   th e  p r o d u ctio n   o f   h an d w r itte n   te x t,  esp ec iall y   i n   m u ltid i s cip lin ar y   o r   lo w - r es o u r ce   s ettin g s .   A   li g h t w ei g h t   ar ch itectu r e  ca lled   v is io n   an d   s p atial l y - a w ar e  te x t  an al y s i s   OC R   ( VI ST A - OC R ) ,   w h ic h   co m b i n es  te x t  d etec t io n   an d   T R   in to   a  s in g le  d y n a m ic  m o d el,   is   p r e s en ted   b y   Ha m d i  et  a l .   [ 1 5 ] .   I n   co n tr ast  to   tr ad itio n al  ap p r o ac h es  th at  n ee d   d is tin ct  b r an c h es  w i th   s p ec if ic  T R   an d   d etec tio n   p ar am et er s ,   th is   m et h o d   u s e s   a  tr an s f o r m er   d ec o d er   to   p r o d u ce   tex t tr an s cr ip ts   a n d   th eir   s p atial  co o r d in ates in   a  s i n g le  b r an ch   w it h   s eq u e n tial  m a n n er .   T h e  o u tco m e s   d em o n s tr ate  t h at  t h e  m o d el  s u cc e s s f u ll y   d ev e lo p s   g eo m e tr ic  d escr ip tio n s   o f   s p atial  to k en s ,   allo w in g   f o r   ac cu r ate  an d   f i n e - g r ain ed   d o cu m e n t  O C R .   T h ese  r esu lt s   in c lu d e  b o th   s tatis tical  m etr ics  a n d   q u alitati v e  er r o r   ev alu a tio n s .   T h e  ef f icie n t  an d   ac cu r ate  s ce n e  tex t  d etec to r   ( E A ST )   tech n iq u e  is   i m p le m e n ted   an d   ev al u ated   b y   So n i  et  a l .   [ 1 6 ]   f o r   tex t  id en ti f icatio n   an d   d etec tio n   in   n atu r al  s ce n e  p h o to s .   C o m p ar i n g   t h e  ef f ec t iv e n es s   o f   th r ee   w e ll - k n o w n   O C R   m e th o d s   is   th e  g o al  o f   th e  s t u d y .   B o u n d in g   b o x es  e m p h a s izi n g   th e  id en ti f ied   tex t   p o r tio n s   w er e  u s ed   to   v is u all y   d is p la y   th e  o u tco m es  o f   ap p ly i n g   th e  E A ST   m o d el  to   a  s et  o f   test   i m ag e   s a m p les.  T h e  alg o r it h m 's  e f f i cien c y   w a s   d e m o n s tr ated   b y   r ec o r d in g   th e  r es u lti n g   ti m i n g s   f o r   ea ch   i m a g e,   w h ic h   s h o w ed   a v er ag e  ti m i n g   r an g e  b et w ee n   0 . 4 3 9   to   0 . 4 4 6   s ec o n d s   f o r   t h e  co r r esp o n d in g   test   i m ag e s .   T h ese   f i n d in g s   s h o w   t h at  t h e  E AST  m et h o d   w o r k s   i n   r ea l - t i m e  an d   is   ac c u r ate,   w h ic h   m a k e s   it  ap p r o p r iate  f o r   s itu a tio n s   t h at  n ee d   in s tan t T R .     Sh y lesh   et  a l  [ 1 7 ]   c r e ate d   a   m o d el  s p ec if i ca l ly   f o r   ass ess i n g   4 0 - w o r d   r es p o n s es .   B y   v ar y in g   th e  p a r am ete r s ,   d e ep   l ay er s ,   n u m b e r   o f   n eu r o n s ,   ac t iv ati o n   f u n cti o n ,  an d   b i d ir ec t io n a l  l o n g   s h o r t - t er m   m e m o r y   ( B iL S T M )   lay er s ,   th e   m o d el   is   c o n s t r u cte d   u s in g   a  r an g e   o f   p o ten ti al  w ay s .   T o   f in d   th e  lig h t est  an d   b est   m o d el,   th is   p a p e r   m ad e  n u m er o u s   a d j u s tm en ts   to   ea ch   p a r a m eter   an d   ch an g e d   th e  n u m b er   o f   lay er s ,   L S T Ms ,   o r   n o d es .   T h e  m o d el' s   p e r f o r m an ce   u s in g   th e  t est s et ,   ac h iev i n g   an   ac cu r ac y   o f   a b o u t  8 0 %.   T h e  ac cu r a cy   m ig h t   b e   r a is e d   b y   im p r o v in g   th e   t r a in in g   d at a.   T h is   r esu lt   s u g g est s   th a t   a   g r ea te r   d eg r ee   o f   an a l y s is   an d   r ese a r ch   is   n ee d e d   t o   c r ea te   a   m o d el   f o r   l en g th ier   tex ts   ( 2 0 0 – 2 5 0   w o r d s )   th at   in clu d e   im ag es  an d   e q u atio n s .   I n   o r d er   to   in cr ea s e   th e  m o d el' s   ac cu r a cy   an d   ci r cu m v en t  th e   tim e - co n s u m in g   p r o c ess   o f   t r ain in g   it   o n   h u g e  d atas ets ,   Pre r an a   et   a l .   [ 1 8 ]   s u g g est   u s in g   a   G o o g le   C l o u d   P la tf o r m   ( G C P )   OC R   tex t   ex tr ac t   m o d el   t h at   h as   b ee n   t r ain e d   o n   en o r m o u s   v o lu m es  o f   p u b li cly   ac c ess i b le   d at a.   I n   t er m s   o f   m ar k in g   ac cu r a cy ,   th e   s u g g ested   lan g u ag e   p r o ce s s in g   m eth o d   f a r e d   b et te r   th an   an y   o f   th e   a lg o r ith m s .   T h e   d is tin c tiv e   f ea tu r e   o f   th is   t ec h n i q u e   is   th at ,   b ef o r e   t o   d ir ec t   co m p a r is o n ,   t h e  k ey w o r d s   ar e   l em m atize d ,   c ase - f o ld ed ,   s t o p - w o r d s   r em o v e d ,   an d   d u p lic ate   v er if ie d .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E LL M W :   a n   en h a n ce d   visi o n – la n g u a g e  mo d el  f o r   r elia b le  text  ex tr a ctio n   fr o m  …   ( Dh ivya   V en ka tesh )   197   3.   M E T H O D   3 . 1 .     L L M Whis pere r  f ra m e w o rk   ba s ed  o n ha nd w rit t en  a ns w er   s cr ipt  t ex t   ex t ra ct io n   T h e  ef f ec ti v e n es s   o f   O C R   i n   HE A S  T E   s y s te m s   i s   li m ited   b y   v ar iatio n s   i n   h an d wr itin g   an d   f o r m atti n g   p r esen t  s i g n i f ican t   ch allen g es  f o r   OC R   s y s te m s ,   as  th e y   m u s t  ac co m m o d ate  d iv er s e  s t y les  an d   in co n s is te n cie s   ac r o s s   d if f er e n t  an s w er   s h ee ts .   A d d itio n all y ,   th e  p r esen ce   o f   n o n - te x t u a l  ar tif ac ts ,   s u c h   as   s m u d g e s ,   s tai n s ,   o r   s tr a y   m ar k s ,   ca n   f u r t h er   co m p licate   th e  d ig itizat io n   p r o ce s s ,   p o ten tiall y   lead in g   to   in ac cu r ac ie s   in   T R .   R ec o g n i zin g   co m p le x   c h ar ac ter s ,   esp ec iall y   t h o s e  f o u n d   in   d ia g r a m s ,   m ath e m at ical   n o tatio n s ,   o r   s p ec ialized   s y m b o ls ,   ad d s   an o th er   la y er   o f   d if f ic u lt y ,   r eq u ir i n g   ad v an ce d   f ea tu r e  ex tr ac tio n   tech n iq u es ,   a n d   r o b u s t   alg o r i th m s   to   e n s u r e  ac c u r ate  p r o ce s s i n g   [ 1 9 ] - [ 2 1 ] .   T o   o v er co m e  th ese   is s u e s   t h i s   p ap er   p r o p o s es  a  s o lu t io n   to   ass is t  p r o f ess o r s   b y   r ec o g n ize s   h a n d w r i tten   i m a g e  te x t.  T h i s   r esear ch   ad o p ts   a  m u lti - p h ase  m et h o d o lo g y   t h at  co m b in es  i m a g e  p r ep r o c ess i n g ,   s eg m e n tatio n ,   H R ,   an d   L L M  b ased   en h a n ce m en t  tech n iq u e s   to   ac cu r atel y   e x tr ac t  tex t u al  d ata  f r o m   s ca n n ed   d o cu m e n t   o f   f u ll y   HE A S .  C o n v en t io n al  O C R   e n g in e s ,   lik e  T ess er ac t,  h av e  tr o u b le  with   co m p licate d   o r   n o n - s ta n d ar d   lay o u ts   d u e  to   th eir   r el y   o n   s tatic   m o d els   an d   p r eset  p atter n s .   T h e  s u g g e s ted   E L L MW h i s p er er   f r a m e w o r k   e m p lo y s   s o p h is ticated   al g o r ith m s   to   ad j u s t  d y n a m icall y ,   m ai n tai n in g   d o cu m e n t  co n te x t  w h ile   g u ar a n teei n g   tex t  p ar s in g   ac c u r ac y .   T h e  s u g g e s t ed   p ar ad ig m   is   a  s o p h is t icate d   tex t  p ar s er   t h at  g ets  r ea d y   f o r   L L Ms   to   an al y ze   co m p lica ted   d o cu m e n ts   la ter   o n ,   s u c h   as  s ca n n ed   p o r tab le  d o cu m en t  f o r m ats  ( P DFs ) ,   p h o to s ,   an d   tab les.  Fig u r e  1   d is p la y s   t h e  o v er all  b lo ck   d iag r a m   f o r   th e  s u g g e s te d   m et h o d .           Fig u r e  1 .   Ov er all  b lo ck   d iag r a m   f o r   p r o p o s ed   m o d el       T h e  ap p licatio n   o f   E L L MW is h p er er   f o r   th e  HT R   tas k   i n v o lv es  a   d if f er en t  w o r k f lo w   t h a n   t h e  o n e   b ased   o n   p r e -   p r o ce s s i n g ,   s eg m en tatio n ,   a n d   T R .   W h ile  p r e p r o ce s s in g   m a y   b e  r eq u ir ed   i n   s o m e  ca s es  w h er e   m o d e l s   r eq u ir e  i m a g e  r esizi n g   o r   co r r ec tio n s   to   o r ien tatio n ,   s e g m en ta tio n   i s   n o   lo n g er   n ec es s ar y ,   n o r   ar e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,  Ma r c h   202 6 :   1 9 4 - 203   198   s p ec if ic   g r o u n d   tr u th   ( GT )   an n o tatio n s   r elate d   to   b o th   tex t  an d   la y o u t.  T h is   s tu d y   p r i m ar il y   f o cu s es  o n   T E   f r o m   s ca n n ed   d o cu m e n t  o f   H E A S   i n v e s ti g ates   th e   p o ten tia l  o f   i n co r p o r atin g   E L L MW   a s   a  p o s t - co r r ec tio n   s tep   in   th e  w o r k f lo w ,   to   ass e s s   w h et h er   L L M s   co u ld   d etec t  an d   co r r ec t  er r o r s   in   th eir   in i t ial  p r ed ictio n s   an d   p o ten tiall y   i m p r o v e  ac cu r ac y .   Fin all y ,   m o d els ’   p r ed ictio n s   ar e  ev alu ated   u s i n g   tr ad itio n al  m etr ics  s u ch   a s   C E R ,   w o r d   er r o r   r ate  ( W E R ) ,   an d   b ag   o f   w o r d s - W E R   B o W - W E R ,   g u ar an teein g   a   co m p ar ab le  ev alu atio n   w it h   tr ad itio n a l O C R   m o d els.       3 . 2 .     Da t a s et   des cr iptio n   T h is   d ataset  is   cu r ated   to   s u s ten an ce   th e   g r o w t h   a n d   ass e s s m e n t  o f   t h e  en h a n ce d   L L M W h is p e r er   f r a m e w o r k   f o r   au to m at ic  T E   f r o m   f u l l y   HE A S .   I t  ai m s   to   ad d r ess   th e  ch alle n g es  o f   u n s tr u ctu r ed ,   d iv er s e,   an d   n atu r al  h an d w r iti n g   s t y les  ac r o s s   v ar io u s   s tu d e n t  p o p u latio n s   an d   ac ad e m ic  s u b j ec ts .   T h e  d ataset  co m p r is e s   s ca n n ed   i m ag e s   o f   r ea l  o r   s i m u lated   h a n d w r i tten   ex a m i n atio n   an s w er   s h ee ts   co llect ed   f r o m   ac ad e m ic   in s t itu tio n s   o r   g en er ated   u s i n g   s y n t h etic  h a n d w r iti n g   to o ls   to   p r o tect  p r iv ac y .   T h er ef o r e,   th e  i m ag e s   v ar y   i n   q u alit y   an d   r eso l u tio n ,   o f te n   as  a  r es u lt  o f   s tu d e n t  d i f f er en ce s   i n   h a n d w r i tin g   s t y le .   As  s u c h ,   th e   i m ag e   d atasets   ar e  s u s ce p tib le  to   n o is e,   b lu r r y   r eg is tr atio n ,   o r   d is to r tio n s .   T h e  s ca n n ed   i m ag e s   ar e  p r e - p r o ce s s ed   f o r   q u alit y   i m p r o v e m en ts ,   s u ch   a s   n o is e  r ed u ctio n   an d   ali g n m e n t.  I t  in cl u d es  s a m p les  f r o m   s tu d en t s   o f   v ar y i n g   ag es,  g en d er s ,   a n d   w r iti n g   s t y les  ( c u r s i v e,   p r in t,  a n d   m i x ed ) .   T h e  p ag e  la y o u t s   co n t ain   s i n g le - co lu m n ,   m u lti - p ar ag r ap h   r esp o n s es,  f i g u r e s ,   tab les,  an d   m ar g i n   n o tes.  T h e  n o is e  f ac to r s   in cl u d e  s i n g le - co l u m n ,     m u lti - p ar ag r ap h   r esp o n s e s ,   f i g u r es,  tab les,  an d   m ar g i n   n o te s .   T h i s   d ataset  is   i m p o r tan t  f o r   t r ain in g   t h e  m o d el   f o r   au to m at ic  s t u d en t r esp o n s e   r ec o g n itio n   a n d   ass e s s m e n t.     3 . 3 .     T ex t   det ec t io n a nd   s eg m e nta t io n   T h e  in itial  s tag e  in   t h e  tex t  d etec tio n   p r o ce d u r e  is   to   lo ca te   th e  tex t  ar ea   o n   th e  p ag e.   T h is   in v o l v e s   lo o k in g   f o r   g r o u p s   o f   p ix el s   i n   a  h an d w r itte n   an s w er   s cr ip t   i m ag e  co m p r is in g   ele m en t s ,   ch ar ac ter s ;  ea ch   o f   th ese  ele m e n ts   h as  a  clas s   ass i g n ed   to   it.  I t  is   n ec es s ar y   to   u t ilize  an y   t h r es h o ld in g   tec h n iq u e  to   en ab le  f u r th e r   in v e s ti g atio n .   A d ap tiv e  t h r esh o ld i n g   o f te n   w o r k s   b est  w h e n   th e  p r o p er   s ettin g s   ar e  u s e d .   T h e  f o llo w in g   is   h o w   th e  s e g m e n tatio n   p r o ce s s   is   ex ec u ted   in   ( 1 ) .          ( )   =      ( )    +   ℎ  ℎ   +    ( )   ( 1 )     Fo r   =  0 ,   1 …. N - 1 .   I n   ( 2 )   an d   ( 3 )   co m p u te  a  f ea tu r e  f o r   th e  a d ap tiv e  p ix el  s et  o f   a n   i m m ed iate  la y er .       =  ƞ   P(a )   +  μ   ( a,   b )   f o r   a  =  1 , 2 ……… n   ( 2 )       =  ƞ   P(b )   –   2 ( x )   +  μ   ( a,   b )   f o r   a   =  3 , 4 , 5 ……… m   ( 3 )     I n   o r d er   to   ar r an g e  th e  la y e r s   in   a  s eq u e n tial  f as h io n   f o r   ac cu r ate  an d   u n iq u e  T R ̞   is   th e  la y er   s ig n i f ica n ce   t h at  is   tak e n   i n to   co n s id er atio n .   T h e  o u tco m e   is   esti m ated   b y   t h e  co n s tr u cted   s in g le  la y er   as  t h e   s u m   o f   all  t h e  p ix el s   t h at  co m p r is e  a  s et,   w it h   a  f ix ed   to tal.   A   n e w   la y er   is   cr ea ted   u s i n g   ( 4 ) .     = ∑   ( )   ℎ ( ) + ∑   ( ) +μ ( a, b )   ( 4 )     3 . 4 .       H a nd w rit t en  t ex t   re co g nitio n   I n   th i s   s tep   HT R   is   th e  p r o ce s s   o f   co n v er tin g   h a n d w r itt en   an s w er   s cr ip t  in   i m a g es  o r   s ca n n ed   d o cu m en ts   i n to   m ac h in e - r ea d ab le  tex t.  I n   t h is   ca s e,   m an y   h y p er p ar a m eter s   ar e  ac ti v e.   T h ese  eith er   h a v e  d ef au lt  v alu e s   s p ec if ied   o r   h a v e  b ee n   g en er ated   u s in g   t h e  tr ain i n g   d ata.   T h e  h an d w r it ten   s a m p le   h a v e  r esized   all  o f   th e  w o r d   s eg m e n ted   i m a g e  d ata  to   3 2 × 1 2 8   p ix els  in   o r d er   to   f ee d   o u r   d ataset  in to   th e  C NN  la y er .   Af ter   th at,   th e s e  w o r d s   ar e  f ed   in to   a  C NN  l a y er ,   w h ic h   h as  6 4   n o d es  an d   a  k er n el  s ize  o f   ( 3 ,   3 ) .   A   p o o lin g   la y er   w it h   a  k er n el  s ize  o f   ( 2 , 2 )   r e ce iv ed   th e  o u tp u t  f r o m   th e  f i r s t  C NN  la y er ,   r ed u cin g   its   f o r m   to   1 6 ×6 4 .   T w o   C NN  la y er s ,   ea ch   h a v i n g   2 5 6   n o d es,  r ec eiv e  th e  o u tp u t  f r o m   th e  p r ec ed in g   p o o lin g   la y e r .   A   p o o lin g   la y e r   co m e s   a f ter   ea ch   o f   t h ese  C N N  la y er s .   Fo llo w i n g   t h ese  t w o   C NN  a n d   p o o lin g   la y er s ,   t h e  o u tp u t d ata ' s   f o r m   is   s h r u n k   to   4 × 3 2 .   On ce   m o r e,   tw o   C N N  la y er s   w i th   5 1 2   n o d es  g et  t h is   d ata,   an d   th e n   t w o   b atch   n o r m aliza tio n   la y er s   f o llo w .   A   C N N  la y er   r ec eiv es  th e  o u tp u t  o f   th e  las t  b atch   n o r m aliza tio n   la y er   af ter   it  h as  ac ce p ted   th r o u g h   o n e  p o o lin g   la y er .   I n   o r d er   to   id en tify   a  w o r d   an d   u lti m atel y   co n v er t  it  in to   a  tex t  f i le,   th is   r esear c h   w o r k   e m p lo y ed   an   L ST M  la y e r   w it h   2 5 6   lay er s   i n   t h e  f i n a l l a y er .   Fo r   ac cu r ate  T E ,   th e  h id d en   lay er s   ar e  tak en   i n to   co n s id er ati o n   s in ce   NN  i s   u til ized .   In   ( 5 )   d escr ib es  th e  in p u t o f   ea c h   h id d en   la y er .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E LL M W :   a n   en h a n ce d   visi o n – la n g u a g e  mo d el  f o r   r elia b le  text  ex tr a ctio n   fr o m  …   ( Dh ivya   V en ka tesh )   199   (   ( , ) )   =   ,   +   ∑ ∗     ( 5 )     w h er e  W   an d   F  s tan d   f o r   th e  in p u t  an d   h id d en   la y er   w ei g h ts   a n d   th e  b ias  v al u e  o f   th e  h id d en   la y er ,   r esp ec tiv el y .   T h er ef o r e,   ( 6 )   is   u s ed   to   co m p u te  t h e  o u tp u t o f   ea ch   h id d en   la y er .     O  ( I   ( a, b ) )   =  ∑ ( , +   , ) = 1 ∑ ( , +   , ) = 1   ( 6 )     3 . 5 .     P o s t - pro ce s s ing     T h en   p o s t - p r o ce s s i n g   e n h an ce s   an d   co r r ec ts   t h e  o u tp u t  g e n e r ated   b y   t h e  HT R   s y s te m   f r o m   O C R .   I t   in v o l v es  s ev er al  s tep s :  er r o r   co r r ec tio n :  u s e  co n te x t - b ased   a lg o r ith m s   to   co r r ec t  co m m o n   HT R   m is ta k es  ( e. g . ,   co n f u s i n g   ' O '   w it h   ' 0 '   o r   ' I '   w it h   ' 1 ' ) .     3. 6 .   T ex t   ex t ra ct io n us ing   pro po s ed  E L L M Wis hp er er   I n   th is   s tep ,   th is   s t u d y   e x p lo r es  to   in cr ea s e  th e  m o d el's  a b ilit y   to   ex tr ac t  r a w   te x t  f r o m   s ca n n ed   h an d w r itte n   an s w er   s cr ip t  ac cu r atel y ,   a  p r o p o s ed   E L L MW   an al y s i s   s tep   is   tak e n   af te r   p r o ce s s in g   th r o u g h   f ir s t  f o u r   s t ep s   d escr ib ed   ab o v e.   A   co m p r eh e n s iv e  te x t  p ar s er   th at  u s e s   th e  s u g g e s te d   E L L MW h is p er er   s tr u ct u r e  cr ea tes  co m p lex   d o cu m e n t s ,   s u c h   as   s ca n n ed   P DF s ,   p ictu r es,  a n d   tab les,   f o r   L L Ms  to   p r o ce s s   later .   I ts   m ai n   g o al  i s   to   tr an s f o r m   s e m i - s tr u ct u r ed   o r   u n s tr u ctu r ed   d ata  in to   s tr u ct u r ed ,   u s e f u l  f o r m ats  li k e   J av aScr ip t  o b j ec t  n o tatio n   ( J SON ) .   E L L MW   ex ce ls   at  m a n ag in g   h a n d w r i tten   tex t,  n o is y   s ca n s ,   an d   co m p le x   la y o u t s ,   allo w in g   b u s i n e s s es   to   o p ti m ize  d o cu m e n t  p ar s i n g   p r o ce s s es.  R a th er ,   it  ap p lies   clev er   p ar s in g   tech n iq u es to   i m p r o v e  OC R   r esu lt s ,   m a k i n g   t h e  d ata  ea s ier   f o r   L L M s   an d   o th er   s y s te m s   to   u n d er s ta n d .   T h e  r ef in e m e n t  ta s k   is   ca r r ied   o u t  i n   t h r ee   s tep s   w h er e  t h e  m o d el   is   a s k ed   ag ai n   to   a n al y ze   b o th   t h e  o r ig in al  i m ag e  an d   th e  o u tp u t  p r o d u ce d   at   ti m e  t – 1 ,   w h ich   m ea n s   th a t  in   th e  f ir s t  i ter atio n   th e  m o d el  ex a m in e s   t h e  o u tp u t  o f   t h e  z er o - s h o t  ta s k .   I n   ea ch   s u b s e q u en t  s tep   a  d if f er en t  u s er   p r o m p t  i s   p r o v id ed ,   s p ec if y in g   w h er e  th e  f o cu s   o f   th e  m o d el  is   n ee d ed ,   w h e th e r   in   th e  o r th o g r ap h y   o r   s p ellin g   r ef i n e m e n t  o r   in   th e  l a y o u t  f o r m atti n g   o r   in   b o th   as  t h e  last   p r o m p t .   Her e  th e  ex tr ac ted   r a w   tex t  =T ( X, Y)   =( 1 , 2 , … ,   )   is   p ass ed   to   l a n g u a g e  m o d el  o f   p r o p o s ed   E L L MW   f o r   c o r r ec tio n ,   co n tex t  a w ar e  r estri ctin g   o r   d en o is in g   i s   m e n tio n ed   in   ( 7 ) - ( 1 0 ) .       =      ( )     ( 7 )       =      ( T   ( X,   Y)     ( 8 )       =      (( 1 , 2 , … ,   )   )     ( 9 )     Ou tp u t =     –   ( 1 ∗   , 2 ∗   , … … , ∗ )     (1 0 )     On e  o f   th e  k e y   ad v a n ta g es  o f   E L L MW   is   t h eir   ab ilit y   to   h an d le  b o th   s tr u ct u r ed   an d   u n s tr u ctu r ed   ev alu a tio n   tas k s .   B y   i n co r p o r atin g   w ell - d esi g n ed   p r o m p ts   th at  in cl u d e  q u esti o n s ,   r u b r ics,  an d   ex a m p l e   an s w er s ,   E L L MW   ca n   p er f o r m   n u a n ce d   ev al u atio n s   an d   p r o v id e  j u s tif icatio n s   f o r   th eir   d ec is io n s .   T h is   tr an s p ar en c y   e n h a n ce s   tr u s t i n   th e  a u to m ated   g r ad i n g   p r o ce s s .   T h is   m o d el  a ls o   v er s atile,   c ap ab le  o f   m a n ag in g   o p en   en d ed   q u esti o n s   an d   s u b j ec tiv e  r esp o n s es  ef f ec ti v el y .   T h eir   s ca lab ilit y   an d   ad ap tab ilit y   m ak e  t h e m   s u itab le  f o r   a  w id e  r an g e  o f   ed u ca tio n al  co n tex ts .       4.   E XP E R I M E NT A L   SE T UP   Usi n g   a  d ataset  o f   f u ll  HE AS  s a m p les,  t h is   s tu d y   ev al u ates  t h e  p r o p o s ed   E L L MW   m o d el  o n   s tan d ar d   OC R   tas k s ,   s p ec i f ic all y   tex t  r ec o g n itio n   ( T R ) .   T h e  o b j ec tiv e  is   to   d em o n s tr at e  th at  th e  p r o p o s ed   m et h o d   o u tp er f o r m s   s tate - of - t h e - ar t  O C R   m o d e ls   i n   ter m s   o f   p er f o r m an ce   w h ile  al s o   o f f er i n g   g r ea ter   f le x ib ilit y   a n d   g e n er aliza tio n   ca p ab ilit y .   A l l  ex p er i m e n t s   w er e  co n d u cted   o n   a  d esk to p   PC   eq u ip p ed   w it h   an   I n tel  i 3   p r o ce s s o r ,   8   GB   o f   R A M,   5 1 2   GB   o f   s to r ag e,   an d   a   h ar d   d is k   d r iv e  ( HDD) .   T o   ev alu ate  th e  ac c u r ac y   an d   q u alit y   o f   th e  te x t  r ec o g n i ze d   b y   th e  p r o p o s ed   E L L MW   m o d el  f o r   HE AS,  s ev er al  k e y   ev alu atio n   m etr ics   an d   cr iter ia  w er e  e m p lo y ed .   T h ese  m etr ics  ar e  u s ed   to   ass es s   th e  e f f icac y   o f   s u g g ested   s o l u tio n s   b y   d eter m in i n g   h o w   w el l  th e y   c an   co n v er t  h a n d w r itten   o r   s c an n ed   e x a m   a n s w er   s cr ip t  te x t  i n to   a  m ac h i n e - r ea d ab le  ar r an g e m en t.  So m e  c o m m o n   esti m atio n   cr iter ia  u s e d   in   th e  co n te x t o f   HE AS a r e  lis ted   b elo w .   a.   C E R :   it  is   t h e  “ i n v er ted   ac cu r ac y ”,   m ea n i n g   t h at  it  r ep r ese n ts   t h e  er r o r   r ate  at  ch ar ac ter   le v el  b ased   o n   th e   L e v en s h te in   d i s ta n ce .   T h is   s u g g e s ts   th at   all  t h e  m etr ics   th a t   in co r p o r ate  th is   a s p ec t  d ep en d   o n   th e  r ea d i n g   o r d er .   T o   ca lcu late  th e  C E R ,   th e  f o llo w i n g   f o r m u la  h as b ee n   u s ed :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,  Ma r c h   202 6 :   1 9 4 - 203   200      =   + +   =   + + + +       T h e  r ef er en ce   tex t  m u s t  b e  tr an s f o r m ed   in to   th e  g i v e n   GT   b y   m a k i n g   t h e  f o llo w i n g   ch an g es :  I   r ep r esen t  th e  n u m b er   o f   i n s e r tio n s ,   S  r ep r esen t s   t h e  n u m b er   o f   s u b s t itu tio n s ,   D  r ep r esen ts   t h e  n u m b er   o f   d eletio n s ,   a n d   N  is   th e  to tal  a m o u n t  o f   ch ar ac ter s   in   th e   GT .   T o   g iv e  an   id ea   o f   w h at   th ese   p er ce n tag e s   ac tu all y   r ep r esen t,  a  C E R   b el o w   5 %  is   co n s id er ed   v er y   g o o d ,   if   it  f alls   i n   a  r an g e  b et w ee n   5   to   1 0 %  is   g o o d ,   ex ce lle n ce   is   ac h iev ed   w it h   a  C E R   b elo w   2 . 5 %.   b.   W E R :   i t  is   th e  w o r d - le v el  eq u iv ale n t  o f   C E R ,   ca lcu la ti n g   t h e  n u m b er   o f   ad d itio n s ,   d eletio n s ,   an d   s u b s t itu t io n s   i n   t h e  r ec o g n i s ed   w o r d s   as a   p er ce n tag e  o f   all  t h e  w o r d s   i n   GT .        =   +   +         Si m i lar l y ,   t h e  n u m b er   o f   ter m   s u b s ti tu t io n s   ( ) ,   in s er tio n s   ( ) ,   an d   d eletio n s   ( )   r eq u ir ed   t o   ch an g e  o n e  s tr i n g   i n to   an o th er   is   ad d ed   u p ,   an d   th e  to tal  n u m b er   o f   g r o u n d - tr u t h   ter m s   ( )   is   u s ed   to   d eter m in e  t h e   .   B o W - W E R   it  is   b ased   o n   th e  r ea d in g   o r d er ,   m ea n i n g   t h at,   i f   a  w o r d   is   d etec ted   b u t  n o t  in   t h e  co r r ec t  p o s itio n i n g ,   it   w ill  n o t  b e  co n s id er ed .   T o   ad d r ess   th ese   is s u e s   a n d   co n s id er   th e  co r r ec tl y   d etec ted   w o r d s   r eg ar d less   o f   th eir   o r d er ,   w h ich   is   p ar tic u lar l y   u s ef u l  f o r   in f o r m a tio n   r etr iev al  tas k s ,   th e   W E R - B o W   m e tr ic  h as b ee n   in tr o d u ce d .        −      =   − (   ∩   )       W h er e,   N  is   th e  to tal  n u m b e r   o f   w o r d s   i n   th e  GT   an d   P   th e  n u m b er   o f   w o r d s   in   t h e  p r ed ictio n .   T h er ef o r e,   th is   v alu e  ca n   b e  m u c h   lo w er   th a n   W E R   w h en   th e  r ea d in g   o r d er   b etw ee n   GT   an d   p r ed ictio n   is   d if f er e n t.  T h e  T E   r esu lts   f r o m   ea c h   s ca n n ed   HE A S  s a m p l e  d em o n s tr ate  th a t  th e  p r o p o s ed   E L L MW   m o d el   s ig n i f ica n tl y   o u tp er f o r m s   co n v en t io n al  O C R   A P I s ,   ac h ie v i n g   an   a v er ag e  ac c u r ac y   o f   9 7 . 8 % .   Fig u r e  2   illu s tr ates  t h e  C E R ,   d em o n s tr ati n g   th a t  th e  p r o p o s ed   E L L MW   m o d el  co n s is te n tl y   ac h ie v e s   th e  lo w e s t  c h ar ac ter - le v el  er r o r s   a m o n g   al l  e v alu a ted   OC R   f r a m e w o r k s ,   in d icati n g   it s   s u p er io r   ca p ab ilit y   i n   ac cu r atel y   id en ti f y in g   i n d iv id u al  ch ar ac ter s   in   h a n d w r i tten   s cr ip ts .   Fi g u r e  3   p r esen t s   t h e  W E R   co m p ar is o n ,   co n f ir m i n g   t h at  E L L MW   ef f e ctiv el y   r ec o g n ize s   co m p lete  w o r d s ,   w i th   m in i m a l  s u b s t itu tio n s ,   in s er tio n s ,   o r   d eletio n s ,   t h er eb y   en h a n ci n g   o v er all  w o r d - lev e l  ac cu r ac y .   Fig u r e  4   s h o w s   t h e  W E R - B OW   co m p ar is o n ,   h ig h li g h ti n g   t h e  m o d el ’ s   s tr en g th   i n   p r eser v i n g   co n te x tu a l  i n teg r i t y   a n d   ca p tu r in g   w o r d - le v el  s e m a n tics   m o r e  p r ec is el y   th a n   tr ad iti o n al  O C R   m eth o d s .   Fig u r e  5   p r o v id es  a  co m p r eh en s i v e  co m p ar is o n   o f   k e y   m etr ics — p r ec is io n ,   r ec all,   F 1 - s co r e,   an d   ac cu r ac y — ac r o s s   all  m et h o d s .   T h e  p r o p o s ed   E L L MW   m o d el  d em o n s tr ates  t h e  h i g h est  p er f o r m a n ce   ac r o s s   all  m etr ics,  w ith   p r ec is io n   o f   9 7 . 2 %,  r ec all  o f   9 4 . 7 %,   F 1 - s c o r e  o f   9 7 . 4 %,   an d   o v er all  ac c u r ac y   o f   9 7 . 8 %.  B y   co n tr ast,  tr ad itio n al   O C R   A P I s   s u c h   as   E as y OC R ,   T ess er ac t,  GC V,   P ad d leOC R ,   A B B YY  Fi n eRead er ,   an d   T r an s y m   O C R   ac h ie v ed   lo w er   p er f o r m a n ce s   r a n g i n g   b et w ee n   9 2 – 9 6 % a cr o s s   th ese  m etr ic s .               Fig u r e   2 .   C E R   ac r o s s   v ar io u s   m et h o d s   Fig u r e   3 .   W E R   ac r o s s   v ar io u s   m et h o d s         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E LL M W :   a n   en h a n ce d   visi o n – la n g u a g e  mo d el  f o r   r elia b le  text  ex tr a ctio n   fr o m  …   ( Dh ivya   V en ka tesh )   201       Fig u r e   4 .   W E R   B OW   ac r o s s   v ar io u s   m et h o d s           Fig u r e   5 .   C o m p ar is o n   o f   m etr i cs  ac r o s s   v ar io u s   m e th o d s       5.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   p r ese n ted   a  co m p r e h e n s i v e  ev al u atio n   o f   th e  p r o p o s ed   E L L MW   f r a m e w o r k   f o r   au to m ated   TE   f r o m   HE A S .   T h e  ex p er i m e n t s   d e m o n s tr ated   th at  E L L MW   co n s is te n tl y   o u t p er f o r m s   tr ad itio n al  OC R   m et h o d s ,   in cl u d in g   T r an s y m   OC R ,   GC V,   P ad d leOCR ,   E as y O C R ,   T ess er ac t,  an d   A B B YY  Fin eRead er ,   ac r o s s   m u ltip le  ev al u atio n   m etr ics.  Sp ec if icall y ,   th e  m o d el  ac h iev ed   a  C E R   o f   1 . 0 4 % ,   W E R   o f   3 . 2 4 %,     W E R - B OW   o f   2 . 45 %,  an d   a n   o v er all  ac c u r ac y   o f   9 7 . 8 %,  h i g h l ig h ti n g   its   s u p er io r   ca p ab ilit y   i n   ac c u r atel y   r ec o g n izi n g   b o th   c h ar ac ter s   an d   w o r d s .   T h e  p r o p o s ed   f r am e w o r k   al s o   s h o w ed   h i g h   p r ec i s io n ,   r ec all ,   an d   F 1 - s co r e,   r ef lectin g   its   r o b u s t n es s   in   p r eser v i n g   te x t  i n teg r it y   an d   co n tex t u al  i n f o r m atio n .   T h e  r esu lts   in d icate   th at  E L L MW   is   h i g h l y   e f f ec tiv e  in   h a n d lin g   d iv er s e  h a n d w r iti n g   s t y le s ,   tex t  o r ien tati o n s ,   an d   d o cu m e n t   la y o u t s ,   m ak in g   it  a  r eliab l e  s o lu tio n   f o r   lar g e - s ca le  au to m ated   ass e s s m e n t  an d   g r ad in g   s y s te m s .   B y   s ig n i f ica n tl y   r ed u ci n g   er r o r   r ates  an d   im p r o v in g   ex tr a ctio n   ac cu r ac y ,   th e  f r a m e wo r k   ca n   s tr ea m li n e  ev alu a tio n   w o r k f lo w s ,   p r o v id e  f aster   f ee d b ac k   to   s t u d en t s ,   an d   r ed u ce   f ac u l t y   w o r k lo ad .   T h e  li m itatio n   o f   th e   s tu d y   i s   t h at  t h e  m o d el  m a y   e x h ib it   r ed u ce d   p er f o r m a n ce   o n   ex tr e m el y   n o is y ,   h e av il y   s m u d g ed ,   o r   m u ltil i n g u al   h a n d w r itte n   s cr ip ts .   F u tu r e  w o r k   co u ld   f o cu s   o n   f u r t h er   en h a n ci n g   th e  f r a m e w o r k ’ s   ad ap tab ilit y   to   m u ltil i n g u al   s cr ip ts ,   co m p lex   m a th e m atica l  n o tatio n s ,   an d   h ea v il y   d eg r ad ed   d o cu m en ts ,   as   w ell  a s   in te g r atin g   t h e  m o d el  w ith   r ea l - ti m e  ed u ca tio n al  ass e s s m en t  p latf o r m s .   Ov er all,   t h e  E L L MW   f r a m e w o r k   r ep r esen ts   a  s i g n if ica n t  s tep   to w ar d   ac cu r ate,   ef f icie n t,  a n d   s ca lab le  T E   f r o m   h a n d w r i tten   e x a m in at io n   s cr ip ts .       F UNDIN G   I NF O RM AT I O N   Au t h o r s   s tate  n o   f u n d i n g   i n v o l v ed .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  1 5 ,   No .   1 ,  Ma r c h   202 6 :   1 9 4 - 203   202   AUTHO R  CO NT RIB UT I O NS ST A T E M E NT   T h is   jo u r n al  u s e s   th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   t o   r ec o g n ize  in d i v id u al  au t h o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au t h o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co lla b o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Dh i v y a   Ve n k ates h   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓       ✓     B r in th a   R aj ak u m ar i   Siv ar aj     ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓         C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y si s   I   :    I n v e st i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i si o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au t h o r s   s tate  n o   co n f lic t o f   i n t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   av ailab ilit y   is   n o t  ap p licab le  to   th is   p ap er   as  n o   n ew   d ata  w er e  cr ea ted   o r   an aly ze d   in   th i s   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M d .   A .   R a h a m a n   a n d   H .   M a h m u d ,   “ A u t o mat e d   e v a l u a t i o n   o f   h a n d w r i t t e n   a n sw e r   scri p t   u s i n g   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   T ra n s a c t i o n s  o n   M a c h i n e   L e a r n i n g   a n d   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,  v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,   p p .   1 - 1 6 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 4 7 3 8 / t ml a i . 1 0 4 . 1 2 8 3 1 .   [ 2 ]   M .   R a v i k u mar ,   S .   S .   S a m p a t h   K u ma r ,   a n d   G .   S h i v a k u mar ,   “ Ev a l u a t i o n   o f   h a n d w r i t t e n   a n sw e r   scri p t s  u si n g   mac h i n e   l e a r n i n g   a p p r o a c h e s,”   T u r k i s h   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   a n d   M a t h e m a t i c s   E d u c a t i o n ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p p .   6 2 0 – 6 3 3 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 7 7 6 2 / t u r c o mat . v 9 i 1 . 1 4 0 4 1 .   [ 3 ]   R .   S m i t h ,   “ A n   O v e r v i e w   o f   t h e   Te sse r a c t   O C R   E n g i n e , ”   i n   N i n t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D o c u m e n t   An a l y si s  a n d   Re c o g n i t i o n   ( I C D A R  2 0 0 7 ) ,   C u r i t i b a ,   B r a z i l ,   2 0 0 7 ,   p p .   6 2 9 - 6 3 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C D A R . 2 0 0 7 . 4 3 7 6 9 9 1 .   [ 4 ]   Jai d e d   A I ,   “ Ea sy O C R :   R e a d y - to - u se   O C R   w i t h   d e e p   l e a r n i n g , ”   G i t H u b   r e p o si t o ry ,   2 0 2 0 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / g i t h u b . c o m/ J a i d e d A I / Ea sy O C R .   ( A c c e sse d :   N o v .   2 1 ,   2 0 2 5 ) .   [ 5 ]   J.  P u i g c e r v e r   a n d   C .   M o c h o l í ,   “ P y La i a   2 0 1 8 , ”   G i t H u b   r e p o si t o r y .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / g i t h u b . c o m / j p u i g c e r v e r / P y L a i a .   ( A c c e ss e d :   N o v .   2 1 ,   2 0 2 5 ) .   [ 6 ]   M .   K i šš,  K .   B e n e š,  a n d   M .   H r a d i š,  “ A T - S T :   S e l f - t r a i n i n g   a d a p t a t i o n   st r a t e g y   f o r   O C R   i n   d o ma i n s  w i t h   l i m i t e d   t r a n scr i p t i o n s,”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D o c u m e n t   A n a l y s i s   a n d   Re c o g n i t i o n   ( I C D A R ) ,   2 0 2 1 ,   p p .   4 6 3 - 4 7 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 8 6 3 3 7 - 1 _ 3 1 .   [ 7 ]   J.  K o h ú t   a n d   M .   H r a d i š,   “ T S - N e t :   O C R   t r a i n e d   t o   sw i t c h   b e t w e e n   t e x t   t r a n s c r i p t i o n   s t y l e s,”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   D o c u m e n t   An a l y si s   a n d   R e c o g n i t i o n   ( I C D AR) ,   2 0 2 1 ,   p p .   4 7 8 - 4 9 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 8 6 3 3 7 - 1 _ 3 2 .   [ 8 ]   P a d d l e P a d d l e   C o mm u n i t y ,   “ P a d d l e O C R :   A n   o p e n - so u r c e   O C R   t o o l   b a se d   o n   P a d d l e P a d d l e , ”   G i t H u b   r e p o si t o r y ,   2 0 2 1 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / g i t h u b . c o m/ P a d d l e P a d d l e / P a d d l e O C R .   ( A c c e sse d :   N o v .   2 1 ,   2 0 2 5 ) .   [ 9 ]   O .   O .   P a t i e n c e ,   E.   M .   A mae c h i ,   O .   G e o r g e ,   a n d   O .   N .   I saa c ,   “ En h a n c e d   t e x t   r e c o g n i t i o n   i n   i mag e s  u si n g   T e sse r a c t   O C R   w i t h i n   t h e   L a r a v e l   f r a mew o r k , ”   As i a n   J o u r n a l   o f   Re s e a r c h   i n   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 7 ,   n o .   9 ,   p p .   5 8 – 6 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 9 7 3 4 / a j r c o s/ 2 0 2 4 / v 1 7 i 9 4 9 9 .   [ 1 0 ]   G .   C r o si l l a ,   L .   K l i c ,   a n d   G .   C o l a v i z z a ,   “ B e n c h mar k i n g   l a r g e   l a n g u a g e   mo d e l s  f o r   h a n d w r i t t e n   t e x t   r e c o g n i t i o n , ”   J o u r n a l   o f   D o c u m e n t a t i o n ,  v o l .   8 1 ,   n o .   7 ,   p p .   3 3 4 - 3 5 4 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 8 / JD - 03 - 2025 - 0 0 8 2 .   [ 1 1 ]   D .   K a mp e l o p o u l o s,  A .   T san o u sa ,   S .   V r o c h i d i s,   a n d   I .   K o mp a t s i a r i s ,   “ A   r e v i e w   o f   L L M s  a n d   t h e i r   a p p l i c a t i o n s  i n   t h e   a r c h i t e c t u r e ,   e n g i n e e r i n g   a n d   c o n s t r u c t i o n   i n d u st r y , ”   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   Re v i e w ,   v o l .   5 8 ,   p .   2 5 0 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 0 4 6 2 - 0 2 5 - 1 1 2 4 1 - 7.   [ 1 2 ]   Y .   L i ,   D .   C h e n ,   T .   T a n g ,   a n d   X .   S h e n ,   “ H T R - V T:   H a n d w r i t t e n   t e x t   r e c o g n i t i o n   w i t h   v i si o n   t r a n sf o r me r , ”   Pa t t e rn   R e c o g n i t i o n ,   v o l .   1 5 8 ,   p .   1 1 0 9 6 7 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p a t c o g . 2 0 2 4 . 1 1 0 9 6 7 .   [ 1 3 ]   S .   C a s c i a n e l l i   e t   a l .,  “ T h e   L A M   D a t a se t :   A   N o v e l   B e n c h mar k   f o r   L i n e - L e v e l   H a n d w r i t t e n   T e x t   R e c o g n i t i o n , ”   i n   2 0 2 2   2 6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   P a t t e r n   R e c o g n i t i o n   ( I C PR) ,   M o n t r e a l ,   Q C ,   C a n a d a ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 5 0 6 - 1 5 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C P R 5 6 3 6 1 . 2 0 2 2 . 9 9 5 6 1 8 9 .   [ 1 4 ]   D .   H .   N a m,  H .   T .   D .   K h o a ,   a n d   V .   N .   L .   D u y ,   “ W r i t e V i T :   H a n d w r i t t e n   t e x t   g e n e r a t i o n   w i t h   v i s i o n   t r a n sf o r me r , ”   a rX i v   p re p ri n t ,  M a y   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 4 8 5 5 0 / a r X i v . 2 5 0 5 . 1 3 2 3 5 .   [ 1 5 ]   L .   H a md i ,   A .   T a mas n a ,   P .   B o i sso n ,   a n d   T .   P a q u e t ,   “ V I S TA - O C R :   T o w a r d s  g e n e r a t i v e   a n d   i n t e r a c t i v e   e n d - to - e n d   O C R   mo d e l s,”   a rXi v   p re p r i n t ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 4 8 5 5 0 / a r X i v . 2 5 0 4 . 0 3 6 2 1 .   [ 1 6 ]   V .   K .   S o n i ,   V .   S h u k l a ,   S .   R .   T a n d a n ,   A .   P i mp a l k a r ,   N .   K .   N e ma,   a n d   M .   N a i k ,   “ P e r f o r man c e   e v a l u a t i o n   o f   e f f i c i e n t   a n d   a c c u r a t e   t e x t   d e t e c t i o n   a n d   r e c o g n i t i o n   i n   n a t u r a l   sce n e   i mag e s  u si n g   EA S T   a n d   O C R   f u si o n , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   A d v a n c e d   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s   ( I J AC S A) ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / I J A C S A . 2 0 2 5 . 0 1 6 0 1 4 4 .   [ 1 7 ]   A .   S h y l e sh ,   A .   R a a f e h ,   S .   M a t h i n ,   V .   B .   P r a k a s h   a n d   H .   S h a n mu g a su n d a r a m,  “ A u t o mat e d   A n sw e r   S c r i p t   Ev a l u a t i o n   U s i n g   D e e p   L e a r n i n g , ”   i n   2 0 2 3   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e r  C o m m u n i c a t i o n   a n d   I n f o rm a t i c s  ( I C C C I ) ,   C o i mb a t o r e ,   I n d i a ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 - 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C C I 5 6 7 4 5 . 2 0 2 3 . 1 0 1 2 8 3 1 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       E LL M W :   a n   en h a n ce d   visi o n – la n g u a g e  mo d el  f o r   r elia b le  text  ex tr a ctio n   fr o m  …   ( Dh ivya   V en ka tesh )   203   [ 1 8 ]   M .   S .   P r e r a n a ,   S .   M .   C h a v a n ,   R .   B a t h u l a ,   S .   S a i k u mar,   a n d   G .   D a y a l a n ,   “ Ev a l :   A u t o mat i c   e v a l u a t i o n   o f   a n sw e r   scri p t s u si n g   d e e p   l e a r n i n g   a n d   n a t u r a l   l a n g u a g e   p r o c e ss i n g , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   S y st e m s  a n d   Ap p l i c a t i o n s  i n   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   p p .   3 1 6 – 3 2 3 ,   2 0 2 3 .   [ 1 9 ]   V .   A g r a w a l ,   J.  Jag t a p ,   a n d   M .   P .   K a n t i p u d i ,   “ A n   O v e r v i e w   o f   H a n d - D r a w n   D i a g r a m  R e c o g n i t i o n   M e t h o d s  a n d   A p p l i c a t i o n s, ”   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 9 7 3 9 - 1 9 7 5 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 5 7 3 9 8 .   [ 2 0 ]   Y .   S .   C h e r n y sh o v a ,   A .   V .   S h e sh k u s ,   a n d   V .   V .   A r l a z a r o v ,   “ Tw o - S t e p   C N N   F r a mew o r k   f o r   T e x t   L i n e   R e c o g n i t i o n   i n   C a me r a - C a p t u r e d   I mag e s, ”   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   3 2 5 8 7 - 3 2 6 0 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 7 4 0 5 1 .   [ 2 1 ]   A .   N i k i t h a ,   J .   G e e t h a   a n d   D .   S .   J a y a L a k sh mi ,   “ H a n d w r i t t e n   T e x t   R e c o g n i t i o n   u s i n g   D e e p   L e a r n i n g , ”   2 0 2 0   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   R e c e n t   T r e n d s   o n   El e c t ro n i c s,   I n f o rm a t i o n ,   C o m m u n i c a t i o n   &   T e c h n o l o g y   ( RT EI C T ) ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a ,   2 0 2 0 ,   p p .   3 8 8 - 3 9 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / R T EI C T 4 9 0 4 4 . 2 0 2 0 . 9 3 1 5 6 7 9 .   [ 2 2 ]   F .   J.  A y r i n   e t   a l . ,   “ En h a n c i n g   O C R   p o st - p r o c e ssi n g   t h r o u g h   v i si o n - l a n g u a g e   mo d e l , ”   i n   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Em e rg i n g   T e c h n o l o g i e s   a n d   C o m p u t i n g   I n n o v a t i o n s ,   2 0 2 5 ,   p p .   2 4 7 - 2 5 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 0 3 1 - 9 2 8 5 4 - 3 _ 2 9 .   [ 2 3 ]   K .   F e l d h o f f ,   H .   W i e me r ,   P .   T r ä g e r ,   R .   K ü h n e ,   M .   Z i mm e r man n ,   a n d   S .   I h l e n f e l d t ,   “ A u t o mat i c   i n f o r ma t i o n   e x t r a c t i o n   f r o m  sci e n t i f i c   p u b l i c a t i o n s   b a se d   o n   t h e   u se   c a se   o f   a d d i t i v e   ma n u f a c t u r i n g , ”   Ap p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 7 ,   p .   9 3 3 1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 5 1 7 9 3 3 1 .   [ 2 4 ]   X .   G a o   e t   a l . ,   “ S e l e c t i n g   p o st - p r o c e ssi n g   sc h e me s  f o r   a c c u r a t e   d e t e c t i o n   o f   smal l   o b j e c t s   i n   l o w - r e s o l u t i o n   w i d e - a r e a   a e r i a l   i mag e r y , ”   Re m o t e   S e n si n g ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p .   2 5 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s 1 4 0 2 0 2 5 5 .   [ 2 5 ]   Y .   Z h a n g ,   G .   D i n g ,   D .   D i n g ,   Z .   M a ,   a n d   Z .   L i ,   “ O n   c o n t e n t - a w a r e   p o st - p r o c e ssi n g :   A d a p t i n g   s t a t i s t i c a l l y   l e a r n e d   mo d e l s  t o   d y n a mi c   c o n t e n t , ”   AC M   T ra n s a c t i o n s   o n   M u l t i m e d i a   C o m p u t i n g ,   C o m m u n i c a t i o n s   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 0 ,   p p .   1 – 2 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 6 1 2 9 2 5 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         M r s.   Dh iv y a   Ve n k a te s h           is   p u rsu i n g   P h . D.  i n   th e   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter   S c ien c e ,   Bh a ra th   I n stit u te  o f   Hig h e r  Ed u c a ti o n   a n d   Re se a rc h ,   S e la iy u r,   Ch e n n a i.   S h e   h a s  g o t  7   y e a rs  o f   e x p e rien c e   in   tea c h in g .   S h e   is  a n   Ed it o r  a t  In tern a ti o n a l  Co n f e re n c e   f o r  th e   IS BN   P r o c e e d in g s .   S h e   h a s  b e e n   a wa rd e d   t h e   Be st  F a c u lt y   a w a rd ,   Yo u n g   Re se a rc h e r  a w a rd ,   Na ll a siri y a r  a w a rd ,   Ka lv is e m m a l  a w a rd   a n d   S a m u g a   A rp a n ip a lar  a w a rd .   S h e   h a s  p u b li s h e d   a n d   p re se n ted   p a p e rs  a t  i n tern a ti o n a l   a n d   n a ti o n a l   c o n f e r e n c e s.  S h e   c o m p lete d   NP T EL /S WA Y A M   c o u rse   in   “ Dig it a l  I m a g e   P ro c e ss in g ” .   S h e   is  a n   a c ti v e   p a rti c ip a n t  in   v a rio u s  F D P ,   w e b in a r,   a n d   w o rk sh o p s.   S h e   se rv e d   a s  a   re so u rc e   P e rso n   f o r  v a rio u s  S o u th e rn   Un iv e rsiti e s.  S h e   h a s  o rg a n ize d   i n tern a ti o n a l  c o n f e re n c e ,   w o rk sh o p s,  a n d   se m in a rs  in   c o ll e g e .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  d h iv y a m a sc @ g m a il . c o m .         Dr .   B r in th a   Ra j a k u m a r i  S iv a r a j           is an   A ss o c iate   P ro f e ss o r  a t  B h a ra th   In stit u te o f   Hig h e r  Ed u c a ti o n   a n d   Re se a rc h ,   Ch e n n a i,   in   t h e   De p a rtm e n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e .   S h e   h a s   o v e r  2 4   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rie n c e   a n d   a   ro b u st  a c a d e m ic  b a c k g ro u n d   i n   c o m p u ter  sc ien c e ,   w it h   a   sp e c ializ a ti o n   in   a p p ly in g   m a c h in e   lea rn in g   tec h n iq u e s  to   h e a lt h c a re   a n d   d a ta  q u a li ty   re se a rc h .   S h e   h a s  a u th o re d   k e y   p u b li c a ti o n s  a d d re ss in g   A lzh e i m e r ’s  d iag n o sis,  o c u lar  d ise a se   d e tec ti o n ,   d a ta  m in in g ,   a n d   c lo u d - b a se d   c o m p u ti n g   se c u rit y .   S h e   is   a n   a c ti v e   m e m b e r  o f   p ro f e ss io n a l  b o d ies   su c h   a s  IS T E  a n d   IA EN G ,   a n d   h a s  p u b li sh e d   m o re   th a n   4 5   re se a rc h   p a p e rs   in   S c o p u s  i n d e x e d ,   W e b   o f   S c ien c e ,   a n d   UG C  C A RE  li ste d   jo u rn a ls.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  b rin t h a . ra m e sh @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.