Recunoașterea scrisului de mână cu învățare automată

Recunoașterea scrisului de mână este pur și simplu capacitatea unei mașini sau a unui computer de a prelua scrisul de mână – din diverse surse fizice și digitale – și de a o interpreta ca text pe ecran. Intrarea ar putea fi, de asemenea, sub forma unei imagini cu text scris de mână. În acest caz, mai întâi trebuie să fie trecut prin software-ul de recunoaștere a modelelor sau de recunoaștere în timp real pentru scanarea optică.

Recunoașterea scrisului de mână oferă mașinilor posibilitatea de a citi scrisul de mână ca text real și de a le converti în formă digitală. Recunoașterea scrisului de mână este larg răspândită, de la cazurile consumatorilor, cum ar fi citirea textului din scrierea cu stylus sau aplicațiile camerei până la cercetări academice despre cum funcționează recunoașterea scrisului de mână la oameni.

Înainte de recunoașterea scrisului de mână, a existat recunoașterea textului. Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) este cea mai populară și mai cunoscută tehnică de recunoaștere a textului. OCR este o formă de recunoaștere a imaginii care recunoaște caracterele scrisului de mână în loc de forme, fețe sau repere. Asta o face diferită de recunoașterea scrisului de mână din învățarea automată sau învățarea profundă.

Recunoașterea scrisului de mână – Cum este diferită de OCR?

OCR lucrează la scanarea documentului și la recunoașterea fonturilor, în timp ce recunoașterea scrisului de mână este o metodă mai inteligentă și mai eficientă, cu diferite cazuri de utilizare și alte tehnici. Principalul dezavantaj al OCR este un număr finit de fonturi, dar fiecare individ are un stil de scriere diferit. Așadar, în loc să fie instruiți la nivel de caractere pentru a recunoaște fonturile pentru a crea text pe computer, algoritmii de recunoaștere a scrisului de mână folosesc o abordare mai automatizată folosind învățarea automată.

Deși în esență, recunoașterea scrisului de mână analizează și cuvintele, caracterele și literele, dar o face într-un mod mai algoritmic, realizând „cele mai bune potriviri” dintr-o colecție de litere. Drept urmare, tehnicile de recunoaștere a scrisului de mână trebuie să funcționeze cu diferite cuvinte și litere pe care OCR le poate evita cu ușurință.

Pentru a îndeplini această sarcină dificilă, tehnicile de recunoaștere a scrisului de mână folosesc tehnici de învățare automată precum viziunea computerizată și învățarea profundă pentru a crea modele abstracte de cuvinte și litere. Aceasta urmează procedura de scriere de mână a noastră, oamenii, în care putem identifica alfabete și cuvinte, chiar dacă sunt scrise într-o manieră distorsionată sau ilizibil. Procedând astfel, acești algoritmi pot recunoaște scrisul de mână mai perfect și fără multe restricții.

Cu învățarea profundă, performanța recunoașterii scrisului de mână a parcurs un drum lung într-o perioadă scurtă de timp. În timp ce formele mai vechi de recunoaștere a scrisului de mână necesită mult ajutor sub formă de dicționare și alte contexte, recunoașterea bazată pe învățarea profundă poate transcrie o pagină completă de informații fără niciun ajutor și o poate face destul de fiabil.

Cu toate acestea, din cauza variației mari a tipurilor și stilurilor de scriere de mână, performanța recunoașterii scrisului de mână este în general mai scăzută și în continuă creștere în comparație cu tehnicile OCR care funcționează în principal la recunoașterea fonturilor.

Explorați cursurile noastre despre învățare automată și inteligență artificială

Să vorbim despre relația dintre recunoașterea scrisului de mână și învățarea automată.

Importanța recunoașterii scrisului de mână cu învățarea automată

Transcrierea manuală a cantității tot mai mari de date scrise de mână este o sarcină descurajantă și aproape imposibilă. În plus, având la dispoziție atât de multe instrumente digitale, devine cu atât mai important să oferim oamenilor posibilitatea de a scrie pur și simplu pe ecranul lor ca și cum ar fi hârtie, iar computerele ar putea să le citească, să le interpreteze și să le stocheze singure. Acesta este doar unul dintre cazurile de utilizare ale recunoașterii scrisului de mână cu învățarea automată, iar lista devine doar mai lungă și mai bogată. Instrumentele și sistemele automate de recunoaștere a scrisului de mână pot elimina o mulțime de timp care altfel ar fi pierdut în transcrierea unor volume de text. De asemenea, poate deschide calea pentru cercetarea avansată în recunoașterea scrisului de mână cu învățarea automată.

Recunoașterea scrisului de mână folosește învățarea automată într-un sens larg. Recunoașterea scrisului de mână se bazează pe inteligența artificială, viziunea computerizată, recunoașterea caracterelor și recunoașterea modelelor într-un context mai specific. Orice algoritm sau sistem care este învățat să recunoască scrisul de mână poate detecta și înțelege modele din imagini, dispozitive etc. și le poate converti în format care poate fi citit de mașină fără a pierde nicio informație.

Deși există diferiți algoritmi de învățare automată, modele, tehnici și strategii de recunoaștere a scrisului de mână, într-un context larg, orice algoritm de recunoaștere a scrisului de mână va conține următoarele elemente:

• Algoritmi de recunoaștere a caracterelor:

  Acești algoritmi vor fi necesari pentru preprocesarea imaginii, extragerea caracteristicilor din text/imagine/document și clasificarea lor în categoria corectă. Acești algoritmi sunt utilizați în general în ordinea menționată. De exemplu, preprocesarea imaginii înainte de extragerea caracteristicilor face procesul mai ușor, în timp ce extragerea caracteristicilor acceptă o clasificare mai bună și mai precisă.

• Preprocesarea imaginii:

  Preprocesarea imaginii este una dintre sarcinile cruciale din întreaga conductă de recunoaștere a scrisului de mână pentru a prezice cu precizie caracterele. În general, preprocesarea ajută la eliminarea zgomotului, segmentarea imaginilor, efectuarea operațiunilor de curățare, scalare, decupare, redimensionare și altele. Deoarece captura digitală și conversia pentru stocarea imaginii induce mult zgomot în imagine, preprocesarea este un pas necesar pentru identificarea obiectelor esențiale din întreaga imagine și a zgomotului care poate fi evitat și eliminat. Ideea este de a elimina cât mai mult zgomot pentru a ușura procesele ulterioare.

• Segmentare:

  În faza de segmentare, algoritmii segmentează caracterele în subimagini ale diferitelor caractere individuale. Nu ne vom scufunda mai adânc în aspectele tehnice ale acestui lucru, deoarece este dincolo de scopul acestei discuții!

• Extragerea caracteristicilor:

  Prin caracteristici, ne referim aici la toate proprietățile măsurabile din datele de intrare utilizate pentru a clasifica și analiza datele. Extragerea caracteristicilor este esențială pentru identificarea caracteristicilor relevante și discriminarea instanțelor independent unele de altele.

• Clasificare și recunoaștere:

  În această etapă, algoritmul ia decizia finală a intrării scrise de mână cu care a fost furnizată. Acest lucru se face folosind rețele neuronale sau alți clasificatori.

Citiți articolele noastre populare legate de învățarea automată și inteligența artificială

In concluzie

Învățarea automată este un domeniu fascinant care oferă multe oportunități atât pentru cercetare, cât și pentru inovare. Deși poate părea dificil dacă ești un începător absolut, devine mai ușor odată ce faci primii pași.

Dacă sunteți interesat de computere, matematică, mașini sau chiar psihologie sau doriți doar să înțelegeți cum funcționează învățarea automată - consultați Masterul nostru în Învățare automată și AI - oferit în colaborare cu IIIT Bangalore. Cu peste 15 studii de caz, trei cursuri opționale din care să alegi și mentorat individual în carieră, programul nostru este conceput pentru a ajuta pe toată lumea, de la cei proaspăt până la profesioniști cu experiență, să crească sus în călătoria lor de învățare automată.

Alăturați-vă cursului de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de masterat, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.