Reconnaissance de l'écriture manuscrite avec l'apprentissage automatique

La reconnaissance de l'écriture manuscrite est simplement la capacité d'une machine ou d'un ordinateur à prendre l'écriture manuscrite - à partir de diverses sources physiques et numériques - et à l'interpréter comme du texte à l'écran. L'entrée pourrait également être sous la forme d'une image avec un texte manuscrit. Dans ce cas, il doit d'abord passer par un logiciel de reconnaissance de formes ou de reconnaissance en temps réel pour le balayage optique.

La reconnaissance de l'écriture manuscrite donne aux machines la capacité de lire l'écriture manuscrite comme du texte réel et de la convertir sous forme numérique. La reconnaissance de l'écriture manuscrite est répandue, des cas de consommation tels que la lecture de texte à partir d'applications d'écriture au stylet ou d'appareil photo à la recherche universitaire sur le fonctionnement de la reconnaissance de l'écriture manuscrite chez l'homme.

Avant la reconnaissance de l'écriture manuscrite, il y avait la reconnaissance de texte. La reconnaissance optique de caractères (OCR) est la technique de reconnaissance de texte la plus courante et la plus connue. L'OCR est une forme de reconnaissance d'image qui reconnaît les caractères de l'écriture manuscrite au lieu des formes, des visages ou des points de repère. Cela le différencie de la reconnaissance de l'écriture manuscrite de l'apprentissage automatique ou de l'apprentissage en profondeur.

Reconnaissance de l'écriture manuscrite - En quoi est-ce différent de l'OCR ?

L'OCR fonctionne sur la numérisation du document et la reconnaissance des polices, tandis que la reconnaissance de l'écriture manuscrite est une méthode plus intelligente et plus efficace avec différents cas d'utilisation et d'autres techniques. Le principal inconvénient de l'OCR est un nombre fini de polices, mais chaque individu a un style d'écriture différent. Ainsi, au lieu d'être formés au niveau des caractères pour reconnaître les polices afin de créer du texte informatique, les algorithmes de reconnaissance de l'écriture manuscrite utilisent une approche plus automatisée utilisant l'apprentissage automatique.

Bien qu'à la base, la reconnaissance de l'écriture manuscrite analyse également les mots, les caractères et les lettres, mais elle le fait de manière plus algorithmique en effectuant les « meilleures correspondances » à partir d'une collection de lettres. Par conséquent, les techniques de reconnaissance de l'écriture manuscrite doivent fonctionner avec divers mots et lettres que l'OCR peut facilement éviter.

Pour accomplir cette tâche difficile, les techniques de reconnaissance de l'écriture manuscrite utilisent des techniques d'apprentissage automatique telles que la vision par ordinateur et l'apprentissage en profondeur pour créer des modèles abstraits de mots et de lettres. Cela suit la procédure d'écriture manuscrite de nous, les humains, où nous pouvons identifier les alphabets et les mots même s'ils sont écrits de manière déformée ou illisible. Ce faisant, ces algorithmes peuvent reconnaître l'écriture manuscrite de manière plus transparente et sans trop de restrictions.

Avec l'apprentissage en profondeur, les performances de reconnaissance de l'écriture manuscrite ont parcouru un long chemin en peu de temps. Alors que les anciennes formes de reconnaissance de l'écriture manuscrite nécessitent beaucoup d'aide sous la forme de dictionnaires et d'autres contextes, la reconnaissance basée sur l'apprentissage en profondeur peut transcrire une page complète d'informations sans aucune aide et le faire de manière assez fiable.

Cependant, en raison de la grande variation des types et des styles d'écriture manuscrite, les performances de la reconnaissance de l'écriture manuscrite sont généralement inférieures et en constante augmentation par rapport aux techniques OCR qui fonctionnent principalement sur la reconnaissance des polices.

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Parlons de la relation entre la reconnaissance de l'écriture manuscrite et l'apprentissage automatique.

Importance de la reconnaissance de l'écriture manuscrite avec l'apprentissage automatique

Transcrire manuellement la quantité toujours croissante de données manuscrites est une tâche ardue et presque impossible. De plus, avec autant d'outils numériques à notre disposition, il devient d'autant plus important de fournir aux gens la possibilité d'écrire simplement sur leur écran comme s'il s'agissait de papier, et les ordinateurs pourraient le lire, l'interpréter et le stocker eux-mêmes. Ce n'est qu'un des cas d'utilisation de la reconnaissance de l'écriture manuscrite avec l'apprentissage automatique, et la liste ne fait que s'allonger et s'enrichir. Les outils et systèmes automatisés de reconnaissance de l'écriture manuscrite peuvent éliminer beaucoup de temps qui serait autrement perdu à transcrire des volumes de texte. Cela peut également ouvrir la voie à des recherches avancées sur la reconnaissance de l'écriture manuscrite avec l'apprentissage automatique.

La reconnaissance de l'écriture manuscrite utilise l'apprentissage automatique au sens large. La reconnaissance de l'écriture manuscrite repose sur l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur, la reconnaissance de caractères et la reconnaissance de formes dans un contexte plus spécifique. Tout algorithme ou système appris à reconnaître l'écriture manuscrite peut détecter et comprendre les modèles d'images, d'appareils, etc., et les convertir dans un format lisible par machine sans perdre aucune information.

Bien qu'il existe différents algorithmes, modèles, techniques et stratégies d'apprentissage automatique pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite, dans un contexte large, tout algorithme de reconnaissance de l'écriture manuscrite contiendra les éléments suivants :

• Algorithmes de reconnaissance de caractères :

  Ces algorithmes seront nécessaires pour le prétraitement des images, l'extraction des caractéristiques du texte/de l'image/du document et leur classement dans la bonne catégorie. Ces algorithmes sont généralement utilisés dans l'ordre mentionné. Par exemple, le prétraitement des images avant l'extraction des caractéristiques rend le processus plus fluide, tandis que l'extraction des caractéristiques prend en charge une classification meilleure et plus précise.

• Pré-traitement des images :

  Le prétraitement des images est l'une des tâches cruciales de l'ensemble du pipeline de reconnaissance de l'écriture manuscrite pour prédire avec précision les caractères. Le prétraitement permet généralement de supprimer le bruit, de segmenter les images, d'effectuer des opérations de nettoyage, de mise à l'échelle, de recadrage, de redimensionnement, etc. Étant donné que la capture et la conversion numériques pour stocker l'image induisent beaucoup de bruit dans l'image, le prétraitement est une étape nécessaire pour identifier les objets essentiels dans l'image entière et le bruit qui peut être évité et éliminé. L'idée est d'éliminer autant de bruit que possible pour faciliter les processus ultérieurs.

• Segmentation:

  Dans la phase de segmentation, les algorithmes segmentent les caractères en sous-images de différents caractères individuels. Nous n'approfondirons pas les détails techniques car cela dépasse le cadre de cette discussion !

• Extraction de caractéristiques:

  Par caractéristiques, nous entendons ici toutes les propriétés mesurables des données d'entrée utilisées pour classer et analyser les données. L'extraction de caractéristiques est essentielle pour identifier les caractéristiques pertinentes et discriminer les instances indépendamment les unes des autres.

• Classement et reconnaissance :

  A ce stade, l'algorithme prend la décision finale de l'entrée manuscrite qui lui a été fournie. Cela se fait à l'aide de réseaux de neurones ou d'autres classificateurs.

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En conclusion

L'apprentissage automatique est un domaine fascinant qui offre de nombreuses opportunités de recherche et d'innovation. Bien que cela puisse sembler difficile si vous êtes un débutant absolu, cela devient plus facile une fois que vous avez fait les premiers pas.

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