Распознавание рукописного ввода с помощью машинного обучения

Распознавание рукописного ввода — это просто способность машины или компьютера брать рукописный текст из различных физических и цифровых источников и интерпретировать его как текст на экране. Ввод также может быть в виде изображения с рукописным текстом. В этом случае его сначала необходимо пройти через распознавание образов или программное обеспечение распознавания в реальном времени для оптического сканирования.

Распознавание рукописного ввода дает машинам возможность читать почерк как настоящий текст и преобразовывать его в цифровую форму. Распознавание рукописного ввода широко распространено: от потребительских примеров, таких как чтение текста с помощью стилуса или приложений камеры, до академических исследований того, как распознавание рукописного ввода работает у людей.

До распознавания рукописного текста было распознавание текста. Оптическое распознавание символов (OCR) — наиболее распространенный и известный метод распознавания текста. OCR — это форма распознавания изображений, которая распознает символы рукописного ввода вместо фигур, лиц или ориентиров. Это отличает распознавание рукописного ввода от машинного обучения или глубокого обучения.

Распознавание рукописного ввода — чем оно отличается от OCR?

OCR работает при сканировании документа и распознавании шрифтов, тогда как распознавание рукописного ввода — это более умный и эффективный метод с различными вариантами использования и другими методами. Основным недостатком OCR является ограниченное количество шрифтов, но у каждого человека свой стиль письма. Таким образом, вместо того, чтобы обучаться на уровне символов распознавать шрифты для создания компьютерного текста, алгоритмы распознавания рукописного ввода используют более автоматизированный подход с использованием машинного обучения.

Хотя по своей сути распознавание рукописного ввода также анализирует слова, символы и буквы, но делает это более алгоритмически, выполняя «наилучшие совпадения» из набора букв. В результате методы распознавания рукописного ввода должны работать с различными словами и буквами, которых OCR может легко избежать.

Для выполнения этой сложной задачи методы распознавания рукописного ввода используют методы машинного обучения, такие как компьютерное зрение и глубокое обучение, для создания абстрактных моделей слов и букв. Это соответствует процедуре почерка людей, когда мы можем идентифицировать алфавиты и слова, даже если они написаны искаженным образом или неразборчиво. Таким образом, эти алгоритмы могут распознавать рукописный текст более плавно и без особых ограничений.

Благодаря глубокому обучению производительность распознавания рукописного ввода прошла долгий путь за короткий промежуток времени. В то время как более старые формы распознавания рукописного ввода требуют большой помощи в виде словарей и других контекстов, распознавание на основе глубокого обучения может транскрибировать всю страницу информации без какой-либо помощи и делать это довольно надежно.

Однако из-за большого разнообразия типов и стилей рукописного ввода производительность распознавания рукописного ввода обычно ниже и постоянно растет по сравнению с методами оптического распознавания символов, которые работают в основном на распознавании шрифтов.

Изучите наши курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту

Давайте поговорим о связи между распознаванием рукописного ввода и машинным обучением.

Важность распознавания рукописного ввода с помощью машинного обучения

Ручная расшифровка постоянно растущего количества рукописных данных является сложной и почти невыполнимой задачей. Кроме того, с таким количеством цифровых инструментов в нашем распоряжении становится все более важным предоставить людям возможность просто писать на своих экранах, как если бы они были на бумаге, а компьютеры могли бы сами читать, интерпретировать и сохранять их. Это всего лишь один из вариантов использования распознавания рукописного текста с помощью машинного обучения, и список становится только длиннее и богаче. Автоматизированные инструменты и системы распознавания рукописного ввода могут сэкономить много времени, которое в противном случае было бы потрачено впустую на расшифровку больших объемов текста. Это также может проложить путь для передовых исследований в области распознавания рукописного текста с помощью машинного обучения.

Распознавание рукописного ввода использует машинное обучение в широком смысле. Распознавание рукописного ввода основано на искусственном интеллекте, компьютерном зрении, распознавании символов и распознавании образов в более конкретном контексте. Любой алгоритм или система, обученная распознавать почерк, может обнаруживать и понимать шаблоны изображений, устройств и т. д. и преобразовывать их в машиночитаемый формат без потери информации.

Хотя существуют различные алгоритмы машинного обучения, модели, методы и стратегии распознавания рукописного ввода, в широком контексте любой алгоритм распознавания рукописного ввода будет содержать следующие элементы:

• Алгоритмы распознавания символов:

  Эти алгоритмы потребуются для предварительной обработки изображения, извлечения признаков из текста/изображения/документа и классификации их в правильную категорию. Эти алгоритмы обычно используются в указанном порядке. Например, предварительная обработка изображения перед выделением признаков делает процесс более плавным, а выделение признаков обеспечивает лучшую и более точную классификацию.

• Предварительная обработка изображения:

  Предварительная обработка изображения — одна из важнейших задач во всем конвейере распознавания рукописного ввода для точного предсказания символов. Предварительная обработка обычно помогает удалить шум, сегментировать изображения, выполнить операции очистки, масштабирования, обрезки, изменения размера и т. д. Поскольку цифровой захват и преобразование для сохранения изображения вызывает много шума на изображении, предварительная обработка является необходимым шагом для определения основных объектов на всем изображении и шума, которого можно избежать и устранить. Идея состоит в том, чтобы устранить как можно больше шума, чтобы упростить дальнейшие процессы.

• Сегментация:

  На этапе сегментации алгоритмы сегментируют символы на фрагменты изображений разных отдельных символов. Мы не будем углубляться в технические подробности этого, так как это выходит за рамки этого обсуждения!

• Извлечение признаков:

  Под признаками мы здесь подразумеваем все измеримые свойства входных данных, используемые для классификации и анализа данных. Извлечение признаков необходимо для выявления соответствующих признаков и различения экземпляров независимо друг от друга.

• Классификация и признание:

  На этом этапе алгоритм принимает окончательное решение о рукописном вводе, который ему предоставили. Это делается с помощью нейронных сетей или других классификаторов.

Читайте наши популярные статьи, посвященные машинному обучению и искусственному интеллекту.

В заключение

Машинное обучение — увлекательная область, которая предлагает множество возможностей как для исследований, так и для инноваций. Хотя это может показаться сложным, если вы абсолютный новичок, становится легче, как только вы сделаете первые шаги.

Если вы интересуетесь компьютерами, математикой, машинами или даже психологией или просто хотите понять, как работает машинное обучение, ознакомьтесь с нашими магистерскими программами в области машинного обучения и искусственного интеллекта , предлагаемыми в сотрудничестве с IIIT Bangalore. Наша программа, состоящая из 15+ тематических исследований, трех факультативов на выбор и индивидуального карьерного наставничества, предназначена для того, чтобы помочь всем — от новичков до опытных профессионалов — добиться высоких результатов в своем путешествии по машинному обучению.

Присоединяйтесь к курсу машинного обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.