Reconhecimento de escrita manual com aprendizado de máquina

O reconhecimento de manuscrito é simplesmente a capacidade de uma máquina ou computador de pegar manuscrito – de várias fontes físicas e digitais – e interpretá-lo como texto na tela. A entrada também pode ser na forma de uma imagem com texto manuscrito. Nesse caso, primeiro ele precisa ser passado por um software de reconhecimento de padrões ou reconhecimento em tempo real para digitalização óptica.

O reconhecimento de manuscrito dá às máquinas a capacidade de ler manuscrito como texto real e convertê-lo em formato digital. O reconhecimento de caligrafia é generalizado, desde casos de consumidores, como leitura de texto de escrita com caneta ou aplicativos de câmera, até pesquisas acadêmicas sobre como o reconhecimento de caligrafia funciona em humanos.

Antes do reconhecimento de caligrafia, havia o reconhecimento de texto. O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é a técnica de reconhecimento de texto mais popular e conhecida. OCR é uma forma de reconhecimento de imagem que reconhece caracteres de caligrafia em vez de formas, rostos ou pontos de referência. Isso o torna diferente do reconhecimento de escrita manual do aprendizado de máquina ou aprendizado profundo.

Reconhecimento de caligrafia – Qual é a diferença do OCR?

O OCR funciona na digitalização do documento e no reconhecimento de fontes, enquanto o reconhecimento de manuscrito é um método mais inteligente e eficiente com diferentes casos de uso e outras técnicas. A principal desvantagem do OCR é um número finito de fontes, mas cada indivíduo tem um estilo de escrita diferente. Portanto, em vez de serem treinados no nível do caractere para reconhecer fontes para criar texto de computador, os algoritmos de reconhecimento de caligrafia usam uma abordagem mais automatizada usando aprendizado de máquina.

Embora em sua essência, o reconhecimento de caligrafia também analisa palavras, caracteres e letras, mas o faz de maneira mais algorítmica, realizando “melhores correspondências” de uma coleção de letras. Como resultado, as técnicas de reconhecimento de caligrafia precisam funcionar com várias palavras e letras que o OCR pode evitar facilmente.

Para realizar essa difícil tarefa, as técnicas de reconhecimento de caligrafia usam técnicas de aprendizado de máquina, como visão computacional e aprendizado profundo, para criar modelos abstratos de palavras e letras. Isso segue o procedimento de caligrafia de nós humanos, onde podemos identificar alfabetos e palavras mesmo que estejam escritas de maneira distorcida ou ilegível. Ao fazer isso, esses algoritmos podem reconhecer a escrita à mão com mais facilidade e sem muitas restrições.

Com o aprendizado profundo, o desempenho do reconhecimento de caligrafia percorreu um longo caminho em um curto período de tempo. Enquanto as formas mais antigas de reconhecimento de manuscrito exigem muita ajuda na forma de dicionários e outros contextos, o reconhecimento baseado em aprendizado profundo pode transcrever uma página inteira de informações sem qualquer ajuda e fazê-lo de maneira bastante confiável.

No entanto, devido à grande variação nos tipos e estilos de caligrafia, o desempenho do reconhecimento de caligrafia é geralmente menor e cada vez maior em comparação com as técnicas de OCR que funcionam principalmente no reconhecimento de fontes.

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Vamos falar sobre a relação entre reconhecimento de escrita e aprendizado de máquina.

Importância do reconhecimento de escrita manual com aprendizado de máquina

Transcrever manualmente a quantidade cada vez maior de dados manuscritos é uma tarefa assustadora e quase impossível. Além disso, com tantas ferramentas digitais à nossa disposição, está se tornando cada vez mais importante fornecer às pessoas a capacidade de simplesmente escrever em suas telas como se fosse papel, e os computadores podem fazer a leitura, interpretação e armazenamento. Este é apenas um dos casos de uso de reconhecimento de manuscrito com aprendizado de máquina, e a lista só fica mais longa e rica. Ferramentas e sistemas automatizados de reconhecimento de manuscrito podem eliminar muito tempo que seria desperdiçado na transcrição de volumes de texto. Também pode abrir caminho para pesquisas avançadas em reconhecimento de caligrafia com aprendizado de máquina.

O reconhecimento de manuscrito usa o aprendizado de máquina em um sentido amplo. O reconhecimento de manuscrito é construído com base em inteligência artificial, visão computacional, reconhecimento de caracteres e reconhecimento de padrões em um contexto mais específico. Qualquer algoritmo ou sistema que seja aprendido a reconhecer a escrita pode detectar e entender padrões de imagens, dispositivos, etc., e convertê-los para o formato legível por máquina sem perder nenhuma informação.

Embora existam diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, modelos, técnicas e estratégias de reconhecimento de manuscrito, em um contexto amplo, qualquer algoritmo de reconhecimento de manuscrito conterá os seguintes elementos:

• Algoritmos de reconhecimento de caracteres:

  Esses algoritmos serão necessários para o pré-processamento da imagem, extraindo recursos do texto/imagem/documento e classificando-os na categoria correta. Esses algoritmos são geralmente usados ​​na ordem mencionada. Por exemplo, o pré-processamento da imagem antes da extração de recursos torna o processo mais suave, enquanto a extração de recursos oferece suporte a uma classificação melhor e mais precisa.

• Pré-processamento de imagem:

  O pré-processamento de imagem é uma das tarefas cruciais em todo o pipeline de reconhecimento de manuscrito para prever com precisão os caracteres. O pré-processamento geralmente ajuda a remover ruídos, segmentar imagens, realizar operações de limpeza, dimensionar, cortar, redimensionar e outros. Como a captura digital e a conversão para armazenar a imagem induzem muito ruído na imagem, o pré-processamento é uma etapa necessária para identificar os objetos essenciais em toda a imagem e os ruídos que podem ser evitados e eliminados. A ideia é eliminar o máximo de ruído possível para facilitar os processos posteriores.

• Segmentação:

  Na fase de segmentação, os algoritmos segmentam caracteres em sub-imagens de diferentes caracteres individuais. Não nos aprofundaremos nos detalhes técnicos disso, pois está além do escopo desta discussão!

• Extração de recursos:

  Por recursos, queremos dizer todas as propriedades mensuráveis ​​dos dados de entrada usados ​​para classificar e analisar os dados. A extração de recursos é essencial para identificar recursos relevantes e discriminar as instâncias independentes umas das outras.

• Classificação e reconhecimento:

  Nesta fase, o algoritmo toma a decisão final da entrada de manuscrito que foi fornecida. Isso é feito usando redes neurais ou outros classificadores.

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Para concluir

O aprendizado de máquina é um campo fascinante que oferece muitas oportunidades para pesquisa e inovação. Embora possa parecer difícil se você for um iniciante absoluto, torna-se mais fácil quando você dá os primeiros passos.

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