Riconoscimento della grafia con Machine Learning

Il riconoscimento della grafia è semplicemente la capacità di una macchina o di un computer di prendere la scrittura a mano - da varie fonti fisiche e digitali - e interpretarla come testo sullo schermo. L'input potrebbe anche essere sotto forma di un'immagine con testo scritto a mano. In tal caso, deve prima essere passato attraverso il software di riconoscimento dei modelli o di riconoscimento in tempo reale per la scansione ottica.

Il riconoscimento della grafia offre alle macchine la capacità di leggere la grafia come testo reale e di convertirla in forma digitale. Il riconoscimento della grafia è diffuso, dai casi di consumo come la lettura del testo dalla scrittura con lo stilo o dalle applicazioni della fotocamera alla ricerca accademica su come funziona il riconoscimento della grafia negli esseri umani.

Prima del riconoscimento della grafia, c'era il riconoscimento del testo. Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è la tecnica di riconoscimento del testo più diffusa e conosciuta. L'OCR è una forma di riconoscimento delle immagini che riconosce i caratteri della grafia invece di forme, volti o punti di riferimento. Ciò lo rende diverso dal riconoscimento della scrittura a mano dall'apprendimento automatico o dal deep learning.

Riconoscimento della scrittura: in che cosa differisce dall'OCR?

L'OCR funziona sulla scansione del documento e sul riconoscimento dei caratteri, mentre il riconoscimento della grafia è un metodo più intelligente ed efficiente con diversi casi d'uso e altre tecniche. Lo svantaggio principale dell'OCR è un numero limitato di caratteri, ma ogni individuo ha uno stile di scrittura diverso. Quindi, invece di essere addestrati a livello di carattere a riconoscere i caratteri per creare testo per computer, gli algoritmi di riconoscimento della grafia utilizzano un approccio più automatizzato utilizzando l'apprendimento automatico.

Sebbene al suo interno, il riconoscimento della grafia analizza anche parole, caratteri e lettere, ma lo fa in un modo più algoritmico eseguendo "migliori corrispondenze" da una raccolta di lettere. Di conseguenza, le tecniche di riconoscimento della grafia devono funzionare con varie parole e lettere che l'OCR può facilmente evitare.

Per svolgere questo difficile compito, le tecniche di riconoscimento della grafia utilizzano tecniche di apprendimento automatico come la visione artificiale e il deep learning per creare modelli astratti di parole e lettere. Questo segue la procedura di scrittura a mano di noi umani, dove possiamo identificare alfabeti e parole anche se scritte in modo distorto o illeggibile. In questo modo, questi algoritmi possono riconoscere la scrittura a mano più facilmente e senza molte restrizioni.

Con il deep learning, le prestazioni di riconoscimento della grafia hanno fatto molta strada in un breve lasso di tempo. Mentre le vecchie forme di riconoscimento della grafia richiedono molto aiuto sotto forma di dizionari e altri contesti, il riconoscimento basato sull'apprendimento profondo può trascrivere un'intera pagina di informazioni senza alcun aiuto e farlo in modo abbastanza affidabile.

Tuttavia, a causa dell'ampia variazione nei tipi e negli stili della grafia, le prestazioni del riconoscimento della grafia sono generalmente inferiori e in costante aumento rispetto alle tecniche OCR che funzionano principalmente sul riconoscimento dei caratteri.

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Parliamo della relazione tra riconoscimento della grafia e apprendimento automatico.

Importanza del riconoscimento della scrittura a mano con l'apprendimento automatico

Trascrivere manualmente la quantità sempre crescente di dati scritti a mano è un compito scoraggiante e quasi impossibile. Inoltre, con così tanti strumenti digitali a nostra disposizione, sta diventando sempre più importante fornire alle persone la possibilità di scrivere semplicemente sui propri schermi come se fosse carta, ei computer potrebbero leggerli, interpretarli e archiviarli da soli. Questo è solo uno dei casi d'uso del riconoscimento della grafia con l'apprendimento automatico e l'elenco diventa solo più lungo e più ricco. Gli strumenti e i sistemi di riconoscimento automatico della grafia possono eliminare molto tempo che altrimenti viene sprecato nella trascrizione di volumi di testo. Può anche aprire la strada alla ricerca avanzata nel riconoscimento della grafia con l'apprendimento automatico.

Il riconoscimento della grafia utilizza l'apprendimento automatico in senso lato. Il riconoscimento della grafia si basa sull'intelligenza artificiale, la visione artificiale, il riconoscimento dei caratteri e il riconoscimento dei modelli in un contesto più specifico. Qualsiasi algoritmo o sistema appreso a riconoscere la scrittura a mano può rilevare e comprendere schemi da immagini, dispositivi, ecc. e convertirli in un formato leggibile dalla macchina senza perdere alcuna informazione.

Sebbene esistano diversi algoritmi, modelli, tecniche e strategie di apprendimento automatico per il riconoscimento della grafia, in un contesto ampio, qualsiasi algoritmo di riconoscimento della grafia conterrà i seguenti elementi:

• Algoritmi di riconoscimento dei caratteri:

  Questi algoritmi saranno necessari per la pre-elaborazione delle immagini, l'estrazione di funzionalità dal testo/immagine/documento e la loro classificazione nella categoria corretta. Questi algoritmi sono generalmente utilizzati nell'ordine indicato. Ad esempio, la pre-elaborazione dell'immagine prima dell'estrazione delle caratteristiche rende il processo più fluido, mentre l'estrazione delle caratteristiche supporta una classificazione migliore e più accurata.

• Pre-elaborazione dell'immagine:

  La pre-elaborazione delle immagini è una delle attività cruciali nell'intera pipeline di riconoscimento della grafia per prevedere con precisione i caratteri. La pre-elaborazione generalmente aiuta a rimuovere il rumore, segmentare le immagini, eseguire operazioni di pulizia, ridimensionamento, ritaglio, ridimensionamento e così via. Poiché l'acquisizione e la conversione digitale per archiviare l'immagine provocano molto rumore nell'immagine, la pre-elaborazione è un passaggio necessario per identificare gli oggetti essenziali nell'intera immagine e il rumore che può essere evitato ed eliminato. L'idea è quella di eliminare quanto più rumore possibile per facilitare ulteriori processi.

• Segmentazione:

  Nella fase di segmentazione, gli algoritmi segmentano i caratteri in immagini secondarie di diversi singoli caratteri. Non ci addentreremo più a fondo nei tecnicismi di questo dato che esula dallo scopo di questa discussione!

• Estrazione delle caratteristiche:

  Per caratteristiche, qui intendiamo tutte le proprietà misurabili dai dati di input utilizzati per classificare e analizzare i dati. L'estrazione delle caratteristiche è essenziale per identificare le caratteristiche rilevanti e discriminare le istanze indipendenti l'una dall'altra.

• Classificazione e riconoscimento:

  In questa fase, l'algoritmo prende la decisione finale sull'input della grafia che gli è stato fornito. Questo viene fatto utilizzando reti neurali o altri classificatori.

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Insomma

L'apprendimento automatico è un campo affascinante che offre molte opportunità sia per la ricerca che per l'innovazione. Anche se può sembrare difficile se sei un principiante assoluto, diventa più facile una volta che fai i primi passi.

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