בוראק מאדי

ד"ר בוראק מאדי

    ד"ר בוראק מאדִי קיבל את הדוקטורט שלו מאוניברסיטת בן-גוריון בשנת 2025, תחומי המחקר שלו הם בתחום עיבוד מסמכים היסטוריים, פליאוגרפיה ממוחשבת ויישומי בינה מלאכותית בלימודי כתבי יד עתיקים. מחקריו מתמקדים בפיתוח שיטות חדשניות לשימור, שיחזור וניתוח של כתבי יד בערבית, בארמית ובעברית.

    ד"ר מאדִי הינו מחבר-שותף של מספר מאמרים בכתבי עת וכנסים בינלאומיים מובילים בתחום, והוא בעל ניסיון בהובלת פרויקטים מחקריים משותפים עם חוקרים מהארץ ומהעולם.

    עיבוד וניתוח ממוחשב של כתבי יד ומסמכים היסטוריים באמצעות בינה מלאכותית

    מערכות הפעלה, ראייה ממוחשבת ולמידה עמוקה.

    Madi, B., Alaasam, R., Shammas, R. et al. Scheme for Palimpsests Reconstruction Using Synthesized Dataset. International Journal on Document Analysis and Recognition(IJDAR) 26, 211–222 (2023).
    Madi, B., Droby, A. & El-Sana, J. Textline alignment on the image domain. International Journal on Document Analysis and Recognition(IJDAR) 25, 415–427 (2022).

    Atamni, N., Madi, B., Boardman, S., Daria Vasyutinsky-Shapira, D., Rabaev, I., El-Sana, J. S. Multi-Task Learning for Hebrew Paleography: Script Classification and Date Estimation. International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) Proceeding, ppt 79–97, (2025). | Atamni, N., and Madi, B.—Both authors contributed equally to this work.

    Alaasam, R., Madi, B., El-Sana, J. Text Enhancement of Degraded Historical Documents. International Journal on Document Analysis and Recognition Workshops (ICDAR-Workshop), Proceeding  Part II,  ppt 366–375, (2025). | Alaasam, R. and  B. Madi—Both authors contributed equally to this work.

    Atamni, N., Madi, B., Amar, I., Nammneh, S., Saabni, R. & El-Sana, J.  HePU: Hebrew Paleography Understanding Dataset For Semantic Script Segmentation.  International Journal on Document Analysis and Recognition Workshops (ICDAR-Workshop), Proceeding Part II, ppt 376–394, (2025). |
    Atamni, N., and Madi, B.—Both authors contributed equally to this work.

    Madi, B., Mahajna, H, & El-Sana, J. Enhancing Low-Cost Imagery for  GeoAnalytics and Remote Sensing Using Deep Learning-Based Super-Resolution.  Machine Intelligence for  GeoAnalytics and Remote Sensing (MIGARS), a specialized  IEEE conference supported by the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society (GRSS). (2025)  | Madi, B., and Mahajna, H —Both authors contributed equally to this work.

    Nammneh, S., Madi, B., Atamni, N., Boardman, S., Vasyutinsky-Shapira, D., Rabaev, I., Saabni, R. & El-Sana, J. Detecting Spiral Text Lines in Aramaic Incantation Bowls. International Conference on Pattern Recognition (ICPR), ppt 250–264, 2024. | S. Nammneh and B. Madi—Both authors contributed equally to this work.

    Alaasam, R., Madi, B., El-Sana, J. Text Enhancement for Historical Handwritten Documents. International Journal on Document Analysis and Recognition (ICDAR), ppt 397-412, (2024). | Alaasam, R. and B. Madi—Both authors contributed equally to this work.

    Madi, B., Atamni, N., Tsitrinovich, V., Vasyutinsky-Shapira, D., El-Sana, J., Rabaev, I . Automated Dating of Medieval Manuscripts with a New Dataset. International Journal on Document Analysis and Recognition Workshops ( ICDAR-Workshop), ppt 119–139, (2024)

    Nammneh, S., Atamni, N., Madi, B., Daria Vasyutinsky-Shapira, D., Rabaev, I., El-Sana, J., and Boardman, S. Classifying The Scripts of Aramaic Incantation Bowls. In Proceedings of the 7th International Workshop on Historical Document Imaging and Processing (HIP '23), ppt 55 – 60 (2023). | Nammneh, S., Atamni, N., Madi, B., All authors contributed equally.

    Madi, B., Alaasam, R., Shammas, R. et al. Scheme for Palimpsests Reconstruction Using Synthesized Dataset. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) 26, ppt 211–222 (2023). (See also: D. Articles in Refereed Journals)

    Madi, B., Droby, A. & El-Sana, J. Textline alignment on the image domain. International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) 25, ppt 415–427 (2022). (See also: D. Articles in Refereed Journals).

    Madi, B., Alaasam, R., El-Sana, J. Text Edges Guided Network for Historical Document Super Resolution. In Frontiers in Handwriting Recognition(ICFHR) 18, ppt 18–33 (2022).

    Madi, B., Alaasam, R., Droby, A., El-Sana, J . HST-GAN: Historical Style Transfer GAN for Generating Historical Text Images. Document Analysis Systems (DAS), ppt 523-537 (2022)

    Madi, B., Alaasam, R., Droby, A., El-Sana, J. Advertisement Extraction Using Deep Learning. International Journal on Document Analysis and Recognition Workshops ( ICDAR-Workshop ), ppt 81–97 (2021).

    Droby, A., Barakat, B.K., Madi, B., Alaasam, R., & El-Sana, J. Unsupervised Deep Learning for Handwritten Page Segmentation. 2020 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR), ppt 240-245 (2020).

    Barakat, B.K., Droby, A., Alaasam, R., Madi, B., Rabaev, I., Shammes, R., & El-Sana, J. Unsupervised deep learning for text line segmentation. 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), ppt 2304-2311 (2020).