Reconocimiento de escritura a mano con aprendizaje automático

El reconocimiento de escritura a mano es simplemente la capacidad de una máquina o una computadora para tomar la escritura a mano, de varias fuentes físicas y digitales, e interpretarla como texto en la pantalla. La entrada también podría tener la forma de una imagen con texto escrito a mano. En ese caso, primero debe pasar por el reconocimiento de patrones o el software de reconocimiento en tiempo real para el escaneo óptico.

El reconocimiento de escritura a mano brinda a las máquinas la capacidad de leer la escritura a mano como texto real y convertirlo en forma digital. El reconocimiento de escritura a mano está muy extendido, desde casos de consumidores como la lectura de texto con lápiz óptico o aplicaciones de cámara hasta investigaciones académicas sobre cómo funciona el reconocimiento de escritura a mano en humanos.

Antes del reconocimiento de escritura a mano, existía el reconocimiento de texto. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es la técnica de reconocimiento de texto más convencional y conocida. OCR es una forma de reconocimiento de imágenes que reconoce caracteres escritos a mano en lugar de formas, caras o puntos de referencia. Eso lo hace diferente del reconocimiento de escritura a mano del aprendizaje automático o el aprendizaje profundo.

Reconocimiento de escritura a mano: ¿en qué se diferencia de OCR?

OCR funciona escaneando el documento y reconociendo fuentes, mientras que el reconocimiento de escritura a mano es un método más inteligente y eficiente con diferentes casos de uso y otras técnicas. El principal inconveniente de OCR es un número finito de fuentes, pero cada individuo tiene un estilo de escritura diferente. Entonces, en lugar de ser entrenados a nivel de carácter para reconocer fuentes para crear texto de computadora, los algoritmos de reconocimiento de escritura a mano utilizan un enfoque más automatizado utilizando el aprendizaje automático.

Mientras que en esencia, el reconocimiento de escritura a mano también analiza palabras, caracteres y letras, pero lo hace de una manera más algorítmica al realizar las "mejores coincidencias" de una colección de letras. Como resultado, las técnicas de reconocimiento de escritura tienen que trabajar con varias palabras y letras que OCR puede evitar fácilmente.

Para lograr esta difícil tarea, las técnicas de reconocimiento de escritura a mano utilizan técnicas de aprendizaje automático como la visión artificial y el aprendizaje profundo para crear modelos abstractos de palabras y letras. Esto sigue el procedimiento de escritura a mano de nosotros los humanos, donde podemos identificar alfabetos y palabras incluso si están escritas de manera distorsionada o ilegible. Al hacerlo, estos algoritmos pueden reconocer la escritura a mano de manera más fluida y sin muchas restricciones.

Con el aprendizaje profundo, el rendimiento del reconocimiento de escritura a mano ha recorrido un largo camino en poco tiempo. Si bien las formas más antiguas de reconocimiento de escritura a mano requieren mucha ayuda en forma de diccionarios y otros contextos, el reconocimiento basado en el aprendizaje profundo puede transcribir una página completa de información sin ninguna ayuda y hacerlo de manera bastante confiable.

Sin embargo, debido a la amplia variación en los tipos y estilos de escritura a mano, el rendimiento del reconocimiento de escritura a mano es generalmente más bajo y cada vez mayor en comparación con las técnicas de OCR que funcionan principalmente en el reconocimiento de fuentes.

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Hablemos de la relación entre el reconocimiento de escritura a mano y el aprendizaje automático.

Importancia del reconocimiento de escritura a mano con aprendizaje automático

Transcribir manualmente la cantidad cada vez mayor de datos escritos a mano es una tarea abrumadora y casi imposible. Además, con tantas herramientas digitales a nuestra disposición, es cada vez más importante brindar a las personas la capacidad de escribir en sus pantallas como si fuera papel, y las computadoras podrían leer, interpretar y almacenar por sí mismas. Este es solo uno de los casos de uso del reconocimiento de escritura a mano con aprendizaje automático, y la lista se vuelve más larga y más rica. Las herramientas y los sistemas automatizados de reconocimiento de escritura a mano pueden eliminar mucho tiempo que de otro modo se desperdiciaría en la transcripción de volúmenes de texto. También puede allanar el camino para la investigación avanzada en el reconocimiento de escritura a mano con aprendizaje automático.

El reconocimiento de escritura a mano utiliza el aprendizaje automático en un sentido amplio. El reconocimiento de escritura a mano se basa en inteligencia artificial, visión artificial, reconocimiento de caracteres y reconocimiento de patrones en un contexto más específico. Cualquier algoritmo o sistema que se aprenda a reconocer la escritura a mano puede detectar y comprender patrones de imágenes, dispositivos, etc., y convertirlos al formato legible por máquina sin perder ninguna información.

Si bien existen diferentes algoritmos de aprendizaje automático, modelos, técnicas y estrategias de reconocimiento de escritura a mano, en un contexto amplio, cualquier algoritmo de reconocimiento de escritura a mano contendrá los siguientes elementos:

• Algoritmos de reconocimiento de caracteres:

  Estos algoritmos serán necesarios para el preprocesamiento de imágenes, la extracción de características del texto/imagen/documento y su clasificación en la categoría correcta. Estos algoritmos se utilizan generalmente en el orden mencionado. Por ejemplo, el preprocesamiento de imágenes antes de la extracción de características hace que el proceso sea más fluido, mientras que la extracción de características admite una clasificación mejor y más precisa.

• Preprocesamiento de imagen:

  El preprocesamiento de imágenes es una de las tareas cruciales en todo el proceso de reconocimiento de escritura a mano para predecir con precisión los caracteres. El preprocesamiento generalmente ayuda a eliminar el ruido, segmentar imágenes, realizar operaciones de limpieza, escalar, recortar, cambiar el tamaño, etc. Dado que la captura y conversión digital para almacenar la imagen genera mucho ruido en la imagen, el preprocesamiento es un paso necesario para identificar los objetos esenciales en toda la imagen y el ruido que se puede evitar y eliminar. La idea es eliminar la mayor cantidad de ruido posible para facilitar los procesos posteriores.

• Segmentación:

  En la fase de segmentación, los algoritmos segmentan los caracteres en subimágenes de diferentes caracteres individuales. ¡No profundizaremos en los tecnicismos de esto ya que está más allá del alcance de esta discusión!

• Extracción de características:

  Por características, aquí nos referimos a todas las propiedades medibles de los datos de entrada utilizados para clasificar y analizar los datos. La extracción de características es esencial para identificar características relevantes y discriminar las instancias independientes entre sí.

• Clasificación y reconocimiento:

  En esta etapa, el algoritmo toma la decisión final de la entrada de escritura a mano que se le proporcionó. Esto se hace usando redes neuronales u otros clasificadores.

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En conclusión

El aprendizaje automático es un campo fascinante que ofrece muchas oportunidades tanto para la investigación como para la innovación. Si bien puede parecer difícil si eres un principiante absoluto, se vuelve más fácil una vez que das los primeros pasos.

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