Rozpoznawanie pisma ręcznego dzięki uczeniu maszynowemu

Rozpoznawanie pisma ręcznego to po prostu zdolność maszyny lub komputera do odczytywania pisma ręcznego – z różnych źródeł fizycznych i cyfrowych – i interpretowania go jako tekstu na ekranie. Dane wejściowe mogą mieć również postać obrazu z odręcznym tekstem. W takim przypadku należy najpierw przejść przez oprogramowanie do rozpoznawania wzorców lub oprogramowanie do rozpoznawania w czasie rzeczywistym w celu skanowania optycznego.

Rozpoznawanie pisma ręcznego umożliwia maszynom odczytywanie pisma ręcznego jako rzeczywistego tekstu i przekształcanie go w postać cyfrową. Rozpoznawanie pisma ręcznego jest szeroko rozpowszechnione, od przypadków konsumenckich, takich jak czytanie tekstu z pisania rysikiem lub aplikacji aparatu, po badania akademickie dotyczące działania rozpoznawania pisma ręcznego u ludzi.

Przed rozpoznawaniem pisma ręcznego istniało rozpoznawanie tekstu. Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to najbardziej popularna i znana technika rozpoznawania tekstu. OCR to forma rozpoznawania obrazu, która rozpoznaje znaki pisma ręcznego zamiast kształtów, twarzy lub punktów orientacyjnych. To odróżnia je od rozpoznawania pisma ręcznego od uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego.

Rozpoznawanie pisma ręcznego – czym różni się od rozpoznawania OCR?

OCR działa na skanowaniu dokumentu i rozpoznawaniu czcionek, podczas gdy rozpoznawanie pisma ręcznego jest inteligentniejszą i wydajniejszą metodą z różnymi przypadkami użycia i innymi technikami. Główną wadą OCR jest skończona liczba czcionek, ale każda osoba ma inny styl pisania. Tak więc zamiast uczenia się na poziomie znaków rozpoznawania czcionek w celu tworzenia tekstu komputerowego, algorytmy rozpoznawania pisma ręcznego wykorzystują bardziej zautomatyzowane podejście, wykorzystując uczenie maszynowe.

Chociaż w swojej istocie rozpoznawanie pisma ręcznego analizuje również słowa, znaki i litery, robi to w bardziej algorytmiczny sposób, wykonując „najlepsze dopasowania” ze zbioru liter. W rezultacie techniki rozpoznawania pisma ręcznego muszą działać z różnymi słowami i literami, których OCR może łatwo uniknąć.

Aby wykonać to trudne zadanie, techniki rozpoznawania pisma ręcznego wykorzystują techniki uczenia maszynowego, takie jak widzenie komputerowe i głębokie uczenie, do tworzenia abstrakcyjnych modeli słów i liter. Jest to zgodne z procedurą pisma odręcznego nas, ludzi, w której możemy zidentyfikować alfabety i słowa, nawet jeśli są napisane w sposób zniekształcony lub nieczytelny. W ten sposób algorytmy te mogą bardziej płynnie i bez wielu ograniczeń rozpoznawać pismo odręczne.

Dzięki głębokiemu uczeniu wydajność rozpoznawania pisma ręcznego przeszła długą drogę w krótkim czasie. Podczas gdy starsze formy rozpoznawania pisma ręcznego wymagają dużej pomocy w postaci słowników i innych kontekstów, rozpoznawanie oparte na uczeniu głębokim może transkrybować całą stronę informacji bez żadnej pomocy i robić to całkiem niezawodnie.

Jednak ze względu na duże zróżnicowanie typów i stylów pisma ręcznego wydajność rozpoznawania pisma ręcznego jest generalnie niższa i stale rośnie w porównaniu z technikami OCR, które działają głównie na rozpoznawaniu czcionek.

Poznaj nasze kursy na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Porozmawiajmy o związku między rozpoznawaniem pisma ręcznego a uczeniem maszynowym.

Znaczenie rozpoznawania pisma ręcznego za pomocą uczenia maszynowego

Ręczne przepisywanie stale rosnącej ilości odręcznych danych jest trudnym i prawie niemożliwym zadaniem. Ponadto, mając do dyspozycji tak wiele narzędzi cyfrowych, coraz ważniejsze staje się zapewnienie ludziom możliwości pisania na ekranie tak, jak na papierze, a komputery mogą samodzielnie je czytać, interpretować i przechowywać. To tylko jeden z przypadków użycia rozpoznawania pisma ręcznego za pomocą uczenia maszynowego, a lista staje się coraz dłuższa i bogatsza. Zautomatyzowane narzędzia i systemy rozpoznawania pisma ręcznego mogą wyeliminować wiele czasu, który w przeciwnym razie byłby stracony na przepisywanie dużych ilości tekstu. Może również utorować drogę do zaawansowanych badań nad rozpoznawaniem pisma ręcznego za pomocą uczenia maszynowego.

Rozpoznawanie pisma ręcznego wykorzystuje uczenie maszynowe w szerokim tego słowa znaczeniu. Rozpoznawanie pisma ręcznego opiera się na sztucznej inteligencji, wizji komputerowej, rozpoznawaniu znaków i rozpoznawaniu wzorców w bardziej specyficznym kontekście. Każdy algorytm lub system, który nauczy się rozpoznawać pismo odręczne, może wykrywać i rozumieć wzorce ze zdjęć, urządzeń itp. oraz konwertować je na format do odczytu maszynowego bez utraty jakichkolwiek informacji.

Chociaż istnieją różne algorytmy, modele, techniki i strategie uczenia maszynowego rozpoznawania pisma ręcznego, w szerokim kontekście każdy algorytm rozpoznawania pisma ręcznego będzie zawierał następujące elementy:

• Algorytmy rozpoznawania znaków:

  Algorytmy te będą wymagane do wstępnego przetwarzania obrazu, wyodrębniania cech z tekstu/obrazu/dokumentu i klasyfikowania ich do właściwej kategorii. Te algorytmy są zwykle używane we wspomnianej kolejności. Na przykład wstępne przetwarzanie obrazu przed wyodrębnieniem cech sprawia, że ​​proces przebiega płynniej, a wyodrębnianie cech zapewnia lepszą i dokładniejszą klasyfikację.

• Wstępne przetwarzanie obrazu:

  Wstępne przetwarzanie obrazu jest jednym z kluczowych zadań w całym procesie rozpoznawania pisma ręcznego, które umożliwia dokładne przewidywanie znaków. Wstępne przetwarzanie zazwyczaj pomaga usunąć szum, segmentować obrazy, wykonywać operacje czyszczenia, skalowanie, kadrowanie, zmianę rozmiaru i tym podobne. Ponieważ cyfrowe przechwytywanie i konwersja w celu przechowywania obrazu indukuje wiele szumów na obrazie, wstępne przetwarzanie jest niezbędnym krokiem do zidentyfikowania istotnych obiektów na całym obrazie oraz szumu, którego można uniknąć i wyeliminować. Chodzi o to, aby wyeliminować jak najwięcej hałasu, aby ułatwić dalsze procesy.

• Segmentacja:

  W fazie segmentacji algorytmy segmentują znaki na podobrazy o różnych pojedynczych znakach. Nie będziemy zagłębiać się w szczegóły techniczne tego, ponieważ wykracza to poza zakres tej dyskusji!

• Ekstrakcja funkcji:

  Przez cechy rozumiemy tutaj wszystkie mierzalne właściwości z danych wejściowych wykorzystywanych do klasyfikacji i analizy danych. Ekstrakcja cech jest niezbędna do identyfikacji odpowiednich cech i rozróżniania instancji niezależnych od siebie.

• Klasyfikacja i uznanie:

  Na tym etapie algorytm podejmuje ostateczną decyzję dotyczącą wprowadzonego pisma ręcznego, które zostało mu dostarczone. Odbywa się to za pomocą sieci neuronowych lub innych klasyfikatorów.

Przeczytaj nasze popularne artykuły dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Na zakończenie

Uczenie maszynowe to fascynująca dziedzina, która oferuje wiele możliwości zarówno dla badań, jak i innowacji. Chociaż może się to wydawać trudne, jeśli jesteś absolutnie początkującym, staje się łatwiejsze, gdy zrobisz pierwsze kroki.

Jeśli interesują Cię komputery, matematyka, maszyny, a nawet psychologia lub po prostu chcesz zrozumieć, jak działa uczenie maszynowe – sprawdź nasze Masters of Science in Machine Learning i AI – oferowane we współpracy z IIIT Bangalore. Z ponad 15 studiami przypadków, trzema opcjami do wyboru i indywidualnym mentoringiem zawodowym, nasz program ma na celu pomóc wszystkim – od początkujących po doświadczonych profesjonalistów – na wysokim poziomie w ich podróży do uczenia maszynowego.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.