Handschrifterkennung mit maschinellem Lernen

Die Handschrifterkennung ist einfach die Fähigkeit einer Maschine oder eines Computers, Handschrift – aus verschiedenen physischen und digitalen Quellen – zu nehmen und sie als Text auf dem Bildschirm zu interpretieren. Die Eingabe könnte auch in Form eines Bildes mit handschriftlichem Text erfolgen. In diesem Fall muss es zunächst durch eine Mustererkennungs- oder Echtzeit-Erkennungssoftware zum optischen Scannen geleitet werden.

Die Handschrifterkennung gibt Maschinen die Möglichkeit, Handschrift als echten Text zu lesen und in digitale Form umzuwandeln. Die Handschrifterkennung ist weit verbreitet, von Verbraucherfällen wie dem Lesen von Text mit dem Stift oder Kameraanwendungen bis hin zu akademischen Untersuchungen zur Funktionsweise der Handschrifterkennung beim Menschen.

Vor der Handschrifterkennung gab es die Texterkennung. Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist die am weitesten verbreitete und bekannteste Texterkennungstechnik. OCR ist eine Form der Bilderkennung, die handschriftliche Zeichen anstelle von Formen, Gesichtern oder Orientierungspunkten erkennt. Das unterscheidet es von der Handschrifterkennung durch maschinelles Lernen oder Deep Learning.

Handschrifterkennung – Wie unterscheidet sie sich von OCR?

OCR arbeitet am Scannen des Dokuments und Erkennen von Schriftarten, während die Handschrifterkennung eine intelligentere, effizientere Methode mit verschiedenen Anwendungsfällen und anderen Techniken ist. Der Hauptnachteil von OCR ist eine begrenzte Anzahl von Schriftarten, aber jede Person hat einen anderen Schreibstil. Anstatt also auf Zeichenebene trainiert zu werden, Schriftarten zu erkennen, um Computertext zu erstellen, verwenden Handschrifterkennungsalgorithmen einen stärker automatisierten Ansatz mit maschinellem Lernen.

Die Handschrifterkennung analysiert zwar im Kern auch Wörter, Zeichen und Buchstaben, jedoch auf algorithmischere Weise, indem sie „beste Übereinstimmungen“ aus einer Sammlung von Buchstaben ermittelt. Infolgedessen müssen Handschrifterkennungstechniken mit verschiedenen Wörtern und Buchstaben arbeiten, die OCR leicht vermeiden kann.

Um diese schwierige Aufgabe zu bewältigen, verwenden Handschrifterkennungstechniken maschinelle Lerntechniken wie Computer Vision und Deep Learning, um abstrakte Modelle von Wörtern und Buchstaben zu erstellen. Dies folgt dem Handschriftverfahren von uns Menschen, bei dem wir Alphabete und Wörter erkennen können, selbst wenn sie verzerrt oder unleserlich geschrieben sind. Dadurch können diese Algorithmen die Handschrift nahtloser und ohne viele Einschränkungen erkennen.

Mit Deep Learning hat die Leistung der Handschrifterkennung in kurzer Zeit große Fortschritte gemacht. Während ältere Formen der Handschrifterkennung viel Hilfe in Form von Wörterbüchern und anderen Kontexten benötigen, kann die auf Deep Learning basierende Erkennung eine ganze Seite mit Informationen ohne Hilfe transkribieren und dies ziemlich zuverlässig tun.

Aufgrund der großen Unterschiede in den Arten und Stilen der Handschrift ist die Leistung der Handschrifterkennung jedoch im Allgemeinen geringer und steigt ständig im Vergleich zu OCR-Techniken, die hauptsächlich auf der Erkennung von Schriftarten arbeiten.

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Lassen Sie uns über die Beziehung zwischen Handschrifterkennung und maschinellem Lernen sprechen.

Bedeutung der Handschrifterkennung mit maschinellem Lernen

Die ständig wachsende Menge handschriftlicher Daten manuell zu transkribieren, ist eine entmutigende und fast unmögliche Aufgabe. Außerdem wird es bei so vielen digitalen Tools, die uns zur Verfügung stehen, umso wichtiger, den Menschen die Möglichkeit zu geben, einfach auf ihren Bildschirmen zu schreiben, als wäre es Papier, und Computer könnten das Lesen, Interpretieren und Speichern selbst übernehmen. Dies ist nur einer der Anwendungsfälle der Handschrifterkennung mit maschinellem Lernen, und die Liste wird immer länger und reichhaltiger. Automatisierte Handschrifterkennungswerkzeuge und -systeme können viel Zeit sparen, die ansonsten mit dem Transkribieren von Textmengen verschwendet wird. Es kann auch den Weg für fortgeschrittene Forschung in der Handschrifterkennung mit maschinellem Lernen ebnen.

Die Handschrifterkennung nutzt maschinelles Lernen im weitesten Sinne. Die Handschrifterkennung basiert auf künstlicher Intelligenz, Computer Vision, Zeichenerkennung und Mustererkennung in einem spezifischeren Kontext. Jeder Algorithmus oder jedes System, das gelernt hat, Handschrift zu erkennen, kann Muster von Bildern, Geräten usw. erkennen und verstehen und sie in das maschinenlesbare Format konvertieren, ohne dass Informationen verloren gehen.

Während es verschiedene maschinelle Lernalgorithmen, Modelle, Techniken und Strategien der Handschrifterkennung gibt, enthält jeder Handschrifterkennungsalgorithmus im weitesten Sinne die folgenden Elemente:

• Zeichenerkennungsalgorithmen:

  Diese Algorithmen werden für die Bildvorverarbeitung, das Extrahieren von Merkmalen aus Text/Bild/Dokument und deren Klassifizierung in die richtige Kategorie benötigt. Diese Algorithmen werden im Allgemeinen in der genannten Reihenfolge verwendet. Beispielsweise macht die Bildvorverarbeitung vor der Merkmalsextraktion den Prozess reibungsloser, während die Merkmalsextraktion eine bessere und genauere Klassifizierung unterstützt.

• Bildvorverarbeitung:

  Die Bildvorverarbeitung ist eine der entscheidenden Aufgaben in der gesamten Handschrifterkennungspipeline, um die Zeichen genau vorherzusagen. Die Vorverarbeitung hilft im Allgemeinen dabei, Rauschen zu entfernen, Bilder zu segmentieren, Reinigungsvorgänge durchzuführen, zu skalieren, zuzuschneiden, die Größe zu ändern und dergleichen. Da die digitale Erfassung und Konvertierung zum Speichern des Bildes viel Rauschen im Bild hervorruft, ist die Vorverarbeitung ein notwendiger Schritt, um die wesentlichen Objekte im gesamten Bild und das Rauschen, das vermieden und beseitigt werden kann, zu identifizieren. Die Idee ist, so viel Lärm wie möglich zu eliminieren, um weitere Prozesse zu erleichtern.

• Segmentierung:

  In der Segmentierungsphase segmentieren die Algorithmen Zeichen in Teilbilder verschiedener einzelner Zeichen. Wir werden nicht tiefer in die technischen Einzelheiten eintauchen, da dies den Rahmen dieser Diskussion sprengen würde!

• Merkmalsextraktion:

  Unter Merkmalen verstehen wir hier alle messbaren Eigenschaften der Eingabedaten, die zur Klassifizierung und Analyse der Daten verwendet werden. Die Merkmalsextraktion ist wesentlich, um relevante Merkmale zu identifizieren und die Instanzen unabhängig voneinander zu diskriminieren.

• Klassifizierung und Anerkennung:

  In diesem Stadium trifft der Algorithmus die endgültige Entscheidung über die handschriftliche Eingabe, mit der er versehen wurde. Dies geschieht mit neuronalen Netzen oder anderen Klassifikatoren.

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Abschließend

Maschinelles Lernen ist ein faszinierendes Gebiet, das viele Möglichkeiten für Forschung und Innovation bietet. Während es schwierig erscheinen mag, wenn Sie ein absoluter Anfänger sind, wird es einfacher, sobald Sie die ersten Schritte gemacht haben.

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