التعرف على خط اليد مع التعلم الآلي
نشرت: 2022-06-01التعرف على خط اليد هو ببساطة قدرة الآلة أو الكمبيوتر على أخذ الكتابة اليدوية - من مصادر مادية ورقمية مختلفة - وتفسيرها كنص على الشاشة. يمكن أن يكون الإدخال أيضًا في شكل صورة بنص مكتوب بخط اليد. في هذه الحالة ، يجب أولاً أن يتم تمريره من خلال برنامج التعرف على الأنماط أو برنامج التعرف في الوقت الفعلي للمسح الضوئي.
يمنح التعرف على خط اليد الآلات القدرة على قراءة خط اليد كنص حقيقي وتحويله إلى شكل رقمي. ينتشر التعرف على خط اليد على نطاق واسع ، من حالات المستهلك مثل قراءة النص من كتابة القلم أو تطبيقات الكاميرا إلى البحث الأكاديمي حول كيفية عمل التعرف على خط اليد في البشر.
قبل التعرف على خط اليد ، كان هناك التعرف على النص. يعد التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) أكثر تقنيات التعرف على النص شيوعًا وشهرة. OCR هو شكل من أشكال التعرف على الصور يتعرف على أحرف الكتابة اليدوية بدلاً من الأشكال أو الوجوه أو المعالم. هذا يجعلها مختلفة عن التعرف على خط اليد من التعلم الآلي أو التعلم العميق.
التعرف على خط اليد - كيف يختلف عن التعرف الضوئي على الحروف؟
يعمل التعرف الضوئي على الحروف على مسح المستند ضوئيًا والتعرف على الخطوط ، بينما يعد التعرف على خط اليد طريقة أكثر ذكاءً وفعالية مع حالات استخدام مختلفة وتقنيات أخرى. العيب الرئيسي في التعرف الضوئي على الحروف هو عدد محدود من الخطوط ، لكن لكل فرد أسلوب كتابة مختلف. لذلك ، بدلاً من التدريب على مستوى الحرف للتعرف على الخطوط لإنشاء نص على الكمبيوتر ، تستخدم خوارزميات التعرف على الكتابة اليدوية أسلوبًا أكثر تلقائية باستخدام التعلم الآلي.
بينما في جوهره ، يقوم التعرف على خط اليد أيضًا بتحليل الكلمات والأحرف والحروف ، ولكنه يفعل ذلك بطريقة أكثر خوارزمية من خلال أداء "أفضل التطابقات" من مجموعة من الأحرف. نتيجة لذلك ، يجب أن تعمل تقنيات التعرف على خط اليد مع العديد من الكلمات والحروف التي يمكن أن يتجنبها التعرف الضوئي على الحروف بسهولة.
لإنجاز هذه المهمة الصعبة ، تستخدم تقنيات التعرف على خط اليد تقنيات التعلم الآلي مثل رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق لإنشاء نماذج مجردة من الكلمات والحروف. يتبع هذا إجراء خط اليد الخاص بنا نحن البشر ، حيث يمكننا تحديد الحروف الهجائية والكلمات حتى لو كانت مكتوبة بطريقة مشوهة أو غير مقروءة. من خلال القيام بذلك ، يمكن لهذه الخوارزميات التعرف على الكتابة اليدوية بسلاسة أكبر وبدون قيود كثيرة.
مع التعلم العميق ، قطع أداء التعرف على خط اليد شوطًا طويلاً في فترة زمنية قصيرة. بينما تتطلب الأشكال القديمة من التعرف على خط اليد الكثير من المساعدة في شكل قواميس وسياقات أخرى ، يمكن أن يقوم التعرف العميق المستند إلى التعلم بنسخ صفحة كاملة من المعلومات دون أي مساعدة والقيام بذلك بشكل موثوق.
ومع ذلك ، نظرًا للاختلاف الواسع في أنواع وأنماط الكتابة اليدوية ، فإن أداء التعرف على خط اليد يكون بشكل عام أقل ، ويتزايد باستمرار مقارنة بتقنيات التعرف الضوئي على الحروف التي تعمل بشكل أساسي على التعرف على الخطوط.
استكشف دوراتنا التدريبية حول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
| شهادة متقدمة في التعلم الآلي والحوسبة السحابية من IITM | ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من جامعة جون مورس بليفربول | برنامج الدراسات العليا التنفيذية في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من IITB |
| برنامج شهادة متقدم في تعلم الآلة و البرمجة اللغوية العصبية من IIITB | برنامج الشهادة المتقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق من IIITB | برنامج الشهادة المتقدم في الذكاء الاصطناعي للمديرين من IITR |
لنتحدث عن العلاقة بين التعرف على خط اليد والتعلم الآلي.
أهمية التعرف على خط اليد مع التعلم الآلي
يعد النسخ اليدوي للكمية المتزايدة من البيانات المكتوبة بخط اليد مهمة شاقة ومستحيلة تقريبًا. بالإضافة إلى ذلك ، مع وجود العديد من الأدوات الرقمية المتاحة لنا ، تزداد أهمية تزويد الأشخاص بالقدرة على الكتابة ببساطة على شاشاتهم كما لو كانت ورقًا ، ويمكن لأجهزة الكمبيوتر القيام بقراءتها وتفسيرها وتخزينها بأنفسهم. هذه مجرد واحدة من حالات استخدام التعرف على خط اليد مع التعلم الآلي ، والقائمة تصبح أطول وأكثر ثراءً. يمكن لأدوات وأنظمة التعرف على خط اليد الآلي أن تقضي على الكثير من الوقت الذي يضيع بطريقة أخرى في نسخ كميات من النص. يمكن أن يمهد الطريق أيضًا للبحث المتقدم في التعرف على خط اليد باستخدام التعلم الآلي.
يستخدم التعرف على خط اليد التعلم الآلي بالمعنى الواسع. يعتمد التعرف على خط اليد على الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الأحرف والتعرف على الأنماط في سياق أكثر تحديدًا. يمكن لأي خوارزمية أو نظام تم تعلمه للتعرف على الكتابة اليدوية اكتشاف وفهم الأنماط من الصور والأجهزة وما إلى ذلك ، وتحويلها إلى تنسيق يمكن قراءته آليًا دون فقد أي معلومات.
في حين أن هناك خوارزميات ونماذج وتقنيات واستراتيجيات مختلفة للتعلم الآلي للتعرف على خط اليد ، في سياق واسع ، ستحتوي أي خوارزمية للتعرف على خط اليد على العناصر التالية:
خوارزميات التعرف على الحروف:
ستكون هذه الخوارزميات مطلوبة للمعالجة المسبقة للصور ، واستخراج الميزات من النص / الصورة / المستند ، وتصنيفها في الفئة الصحيحة. تستخدم هذه الخوارزميات بشكل عام بالترتيب المذكور. على سبيل المثال ، المعالجة المسبقة للصور قبل استخراج الميزة تجعل العملية أكثر سلاسة ، بينما يدعم استخراج الميزات تصنيفًا أفضل وأكثر دقة.
المعالجة المسبقة للصورة:
تعد المعالجة المسبقة للصور إحدى المهام الحاسمة في خط أنابيب التعرف على خط اليد بالكامل للتنبؤ الدقيق بالأحرف. تساعد المعالجة المسبقة بشكل عام على إزالة الضوضاء ، وتقسيم الصور ، وإجراء عمليات التنظيف ، والقياس ، والقص ، وتغيير الحجم ، وما إلى ذلك. نظرًا لأن الالتقاط الرقمي والتحويل لتخزين الصورة يؤدي إلى حدوث الكثير من الضوضاء في الصورة ، فإن المعالجة المسبقة هي خطوة ضرورية لتحديد الكائنات الأساسية في الصورة بأكملها والضوضاء التي يمكن تجنبها والقضاء عليها. الفكرة هي القضاء على أكبر قدر ممكن من الضوضاء لتسهيل المزيد من العمليات.
تجزئة:
في مرحلة التجزئة ، تقوم الخوارزميات بتقسيم الأحرف في صور فرعية ذات أحرف فردية مختلفة. لن نتعمق في التفاصيل الفنية لهذا لأنه خارج نطاق هذه المناقشة!
ميزة استخراج:
بالميزات ، نعني هنا جميع الخصائص القابلة للقياس من بيانات الإدخال المستخدمة لتصنيف البيانات وتحليلها. يعد استخراج الميزات أمرًا ضروريًا لتحديد الميزات ذات الصلة والتمييز بين الحالات المستقلة عن بعضها البعض.
التصنيف والاعتراف:
في هذه المرحلة ، تتخذ الخوارزمية القرار النهائي بشأن إدخال خط اليد الذي تم تزويدها به. يتم ذلك باستخدام الشبكات العصبية أو المصنفات الأخرى.
اقرأ مقالاتنا الشائعة المتعلقة بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
| إنترنت الأشياء: التاريخ والحاضر والمستقبل | دروس تعلم الآلة: تعلم ML | ما هي الخوارزمية؟ بسيط سهل |
| راتب مهندس الروبوتات في الهند: جميع الأدوار | يوم في حياة مهندس التعلم الآلي: ماذا يفعلون؟ | ما هو إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء) |
| التقليب مقابل الجمع: الفرق بين التقليب والجمع | أهم 7 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة | التعلم الآلي باستخدام R: كل ما تحتاج إلى معرفته |
ختاماً
يعد التعلم الآلي مجالًا رائعًا يوفر العديد من الفرص لكل من البحث والابتكار. في حين أنه قد يبدو صعبًا إذا كنت مبتدئًا تمامًا ، إلا أنه يصبح أسهل بمجرد اتخاذ الخطوات الأولى.
إذا كنت مهتمًا بأجهزة الكمبيوتر أو الرياضيات أو الآلات أو حتى علم النفس ، أو ترغب فقط في فهم كيفية عمل التعلم الآلي - تحقق من درجة الماجستير في العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي - المقدمة بالتعاون مع IIIT Bangalore. مع أكثر من 15 دراسة حالة ، وثلاثة مواد اختيارية للاختيار من بينها ، والإرشاد المهني الفردي ، تم تصميم برنامجنا لمساعدة الجميع - من المبتدئين إلى المحترفين ذوي الخبرة - على مستوى عالٍ في رحلة التعلم الآلي الخاصة بهم.
انضم إلى دورة تعلم الآلة من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.
ما هي خوارزمية التعلم الآلي الأفضل لمهام التعرف على خط اليد؟
يعتبر مصنف SVM هو الأكثر دقة من حيث الدقة بحيث يمكن أن يكون أفضل خوارزمية لمهام التعرف على خط اليد.
كيف يعمل برنامج التعرف على خط اليد؟
يستخدم برنامج التعرف على الكتابة اليدوية مطابقة الأنماط ، والتي تحول الكتابة اليدوية إلى نص كمبيوتر في الوقت الفعلي.
لماذا هناك حاجة للتعرف على خط اليد مع التعلم الآلي؟
قبل التعلم الآلي ، كان التعرف الضوئي على الحروف هو أسلوب الانتقال للتعرف على الأحرف. عملت بشكل جيد مع الأحرف المكتوبة لمطابقة الخطوط وقراءتها. ومع ذلك ، فقد فشل عندما يتعلق الأمر بالتعرف على خط اليد البشرية بسبب التباين الشديد والغموض من شخص لآخر. هذا هو المكان الذي قدم فيه التعلم الآلي الحل ومهد الطريق للتعرف على خط اليد. نظرًا لأن هذا مجال دائم التطور ، فإن الأدوات التي لدينا اليوم للتعرف على خط اليد ستصبح أكثر تعقيدًا ، مما يؤدي إلى استراتيجيات أكثر تطورًا.