연구진은 손글씨 텍스트 인식 기술 발전에도 불구하고, 고대 문자 연구에 필요한 시각적 측정 접근성이 여전히 제한적이라는 문제점을 지적했어요.
새로운 딥러닝 아키텍처와 학습 방법론을 통해 라인 수준의 기록만으로 효율적인 문자 모델링을 가능하게 했으며, 기존 방식보다 정확한 문자 경계 상자 예측을 가능하게 했어요.
문자, 이중 문자, 문자 간 간격에 대한 자동 측정 기능을 도입하여 고대 문자 연구에 기여했으며, 14세기 말 샤를 5세가 의뢰한 코덱스 파리 fr. 2813의 160페이지를 분석했어요.