기계 학습을 통한 필기 인식

필기 인식은 단순히 기계나 컴퓨터가 다양한 물리적 및 디지털 소스에서 필기를 가져와 화면의 텍스트로 해석하는 기능입니다. 입력은 손으로 쓴 텍스트가 있는 이미지 형식일 수도 있습니다. 이 경우 광학 스캐닝을 위한 패턴 인식 또는 실시간 인식 소프트웨어를 먼저 통과해야 합니다.

필기 인식은 기계가 필기를 실제 텍스트로 읽고 디지털 형식으로 변환할 수 있는 기능을 제공합니다. 필기 인식은 스타일러스 쓰기 또는 카메라 응용 프로그램에서 텍스트를 읽는 것과 같은 소비자 사례에서 필기 인식이 인간에서 어떻게 작동하는지에 대한 학술 연구에 이르기까지 광범위합니다.

필기 인식 이전에는 텍스트 인식이 있었습니다. OCR(Optical Character Recognition)은 가장 널리 알려진 텍스트 인식 기술입니다. OCR은 모양, 얼굴 또는 랜드마크 대신 손글씨 문자를 인식하는 이미지 인식의 한 형태입니다. 이것이 기계 학습이나 딥 러닝의 필기 인식과 다릅니다.

필기 인식 – OCR과 어떻게 다른가요?

OCR은 문서를 스캔하고 글꼴을 인식하는 데 사용되는 반면 필기 인식은 다양한 사용 사례 및 기타 기술을 사용하는 더 똑똑하고 효율적인 방법입니다. OCR의 주요 단점은 글꼴 수가 한정되어 있지만 개인마다 쓰는 스타일이 다릅니다. 따라서 컴퓨터 텍스트를 생성하기 위해 글꼴을 인식하도록 문자 수준에서 훈련되는 대신 필기 인식 알고리즘은 기계 학습을 사용하여 보다 자동화된 접근 방식을 사용합니다.

필기 인식의 핵심은 단어, 문자 및 문자도 분석하지만 문자 모음에서 "가장 일치하는 항목"을 수행하여 보다 알고리즘적인 방식으로 수행합니다. 결과적으로 필기 인식 기술은 OCR이 쉽게 피할 수 있는 다양한 단어와 문자로 작동해야 합니다.

이 어려운 작업을 수행하기 위해 필기 인식 기술은 컴퓨터 비전 및 딥 러닝과 같은 기계 학습 기술을 사용하여 단어와 문자의 추상 모델을 생성합니다. 이것은 우리 인간의 필적 절차를 따릅니다. 알파벳과 단어는 왜곡되거나 읽을 수 없게 쓰여져도 식별할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 알고리즘은 많은 제한 없이 필기를 보다 원활하게 인식할 수 있습니다.

딥 러닝을 통해 필기 인식 성능이 짧은 시간에 크게 향상되었습니다. 이전 형식의 필기 인식은 사전 및 기타 컨텍스트의 형태로 많은 도움을 필요로 하지만 딥 러닝 기반 인식은 도움 없이 전체 페이지 정보를 전사할 수 있고 꽤 안정적으로 수행할 수 있습니다.

그러나 필기체의 종류와 스타일이 다양하기 때문에 주로 글꼴을 인식하는 OCR 기술에 비해 필기 인식 성능이 일반적으로 낮고 계속 증가하고 있습니다.

기계 학습 및 인공 지능에 대한 과정 살펴보기

필기 인식과 머신 러닝의 관계에 대해 이야기해 보겠습니다.

기계 학습을 통한 필기 인식의 중요성

점점 더 많은 양의 필기 데이터를 수동으로 전사하는 것은 힘들고 거의 불가능한 작업입니다. 게다가 우리가 사용할 수 있는 디지털 도구가 너무 많기 때문에 사람들에게 마치 종이인 것처럼 화면에 간단히 쓸 수 있고 컴퓨터가 스스로 읽고 해석하고 저장할 수 있는 능력을 제공하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이것은 기계 학습을 통한 필기 인식 사용 사례 중 하나일 뿐이며 목록은 점점 더 길어지고 풍부해집니다. 자동화된 필기 인식 도구 및 시스템은 많은 양의 텍스트를 필사하는 데 낭비되는 많은 시간을 제거할 수 있습니다. 또한 기계 학습을 통한 필기 인식의 고급 연구를 위한 기반을 마련할 수 있습니다.

필기 인식은 넓은 의미에서 기계 학습을 사용합니다. 필기 인식은 보다 구체적인 맥락에서 인공 지능, 컴퓨터 비전, 문자 인식 및 패턴 인식을 기반으로 합니다. 손글씨를 인식하도록 학습된 알고리즘이나 시스템은 사진, 장치 등의 패턴을 감지 및 이해하고 정보 손실 없이 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다.

필기 인식에는 다양한 기계 학습 알고리즘, 모델, 기술 및 전략이 있지만 광범위한 맥락에서 필기 인식 알고리즘에는 다음 요소가 포함됩니다.

• 문자 인식 알고리즘:

  이러한 알고리즘은 이미지 사전 처리, 텍스트/이미지/문서에서 기능 추출 및 올바른 범주로 분류하는 데 필요합니다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 언급된 순서로 사용됩니다. 예를 들어, 특징 추출 전에 이미지 전처리를 하면 프로세스가 더 부드러워지고 특징 추출은 더 정확하고 더 나은 분류를 지원합니다.

• 이미지 전처리:

  이미지 전처리는 문자를 정확하게 예측하기 위한 전체 필기 인식 파이프라인에서 중요한 작업 중 하나입니다. 전처리는 일반적으로 노이즈 제거, 이미지 분할, 청소 작업, 크기 조정, 자르기, 크기 조정 등을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이미지를 저장하기 위한 디지털 캡처 및 변환은 이미지에 많은 노이즈를 유발하므로 전체 이미지에서 필수 객체와 회피 및 제거할 수 있는 노이즈를 식별하기 위해 전처리가 필요한 단계입니다. 아이디어는 추가 프로세스를 더 쉽게 만들기 위해 가능한 한 많은 노이즈를 제거하는 것입니다.

• 분할:

  분할 단계에서 알고리즘은 서로 다른 개별 문자의 하위 이미지에서 문자를 분할합니다. 우리는 이 논의의 범위를 벗어나기 때문에 이것의 기술적인 부분에 대해서는 더 깊이 파고들지 않을 것입니다!

• 특징 추출:

  여기서 기능이란 데이터를 분류하고 분석하는 데 사용되는 입력 데이터에서 측정 가능한 모든 속성을 의미합니다. 특징 추출은 관련 특징을 식별하고 인스턴스를 서로 독립적으로 식별하는 데 필수적입니다.

• 분류 및 인식:

  이 단계에서 알고리즘은 제공된 필기 입력에 대한 최종 결정을 내립니다. 이것은 신경망 또는 다른 분류기를 사용하여 수행됩니다.

기계 학습 및 인공 지능과 관련된 인기 기사 읽기

결론적으로

기계 학습은 연구와 혁신 모두를 위한 많은 기회를 제공하는 매력적인 분야입니다. 완전 초보자라면 어려워 보일 수 있지만 첫 번째 단계를 수행하면 쉬워집니다.

컴퓨터, 수학, 기계 또는 심리학에 관심이 있거나 기계 학습이 어떻게 작동하는지 이해하고 싶다면 IIIT Bangalore와 협력하여 제공되는 기계 학습 및 AI의 과학 석사를 확인하십시오. 15개 이상의 사례 연구, 선택할 수 있는 3개의 선택과목, 일대일 직업 멘토링을 통해 저희 프로그램은 신입부터 숙련된 전문가에 이르기까지 모든 사람이 기계 학습 여정에서 높은 수준으로 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

세계 최고의 대학에서 기계 학습 과정 에 참여하십시오 . 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.