Makine Öğrenimi ile El Yazısı Tanıma

El yazısı tanıma, basitçe bir makinenin veya bilgisayarın çeşitli fiziksel ve dijital kaynaklardan gelen el yazısını alıp ekranda metin olarak yorumlama yeteneğidir. Giriş, el yazısı metin içeren bir resim biçiminde de olabilir. Bu durumda, optik tarama için öncelikle örüntü tanıma veya gerçek zamanlı tanıma yazılımından geçirilmesi gerekir.

El yazısı tanıma, makinelere el yazısını gerçek metin olarak okuma ve dijital forma dönüştürme yeteneği verir. El yazısı tanıma, ekran kaleminden veya kamera uygulamalarından metin okumak gibi tüketici örneklerinden, el yazısı tanımanın insanlarda nasıl çalıştığına ilişkin akademik araştırmalara kadar çok yaygındır.

El yazısı tanımadan önce metin tanıma vardı. Optik Karakter Tanıma (OCR), en yaygın ve iyi bilinen metin tanıma tekniğidir. OCR, şekiller, yüzler veya yer işaretleri yerine el yazısı karakterlerini tanıyan bir görüntü tanıma biçimidir. Bu, onu makine öğreniminden veya derin öğrenmeden gelen el yazısı tanımadan farklı kılar.

El Yazısı Tanıma – OCR'den farkı nedir?

OCR, belgeyi tarama ve yazı tiplerini tanıma üzerinde çalışır, oysa el yazısı tanıma, farklı kullanım durumları ve diğer tekniklerle daha akıllı, daha verimli bir yöntemdir. OCR'nin ana dezavantajı sınırlı sayıda yazı tipidir, ancak her bireyin farklı bir yazı stili vardır. Bu nedenle, bilgisayar metni oluşturmak için yazı tiplerini tanımak üzere karakter düzeyinde eğitilmek yerine, el yazısı tanıma algoritmaları makine öğrenimini kullanarak daha otomatik bir yaklaşım kullanır.

El yazısı tanıma özünde olsa da kelimeleri, karakterleri ve harfleri de analiz eder, ancak bunu bir harf koleksiyonundan "en iyi eşleşmeleri" gerçekleştirerek daha algoritmik bir şekilde yapar. Sonuç olarak, el yazısı tanıma teknikleri, OCR'nin kolayca kaçınabileceği çeşitli kelime ve harflerle çalışmak zorundadır.

Bu zor görevi başarmak için, el yazısı tanıma teknikleri, soyut kelime ve harf modelleri oluşturmak için bilgisayarla görme ve derin öğrenme gibi makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bu, biz insanların el yazısı prosedürünü takip eder, burada alfabeleri ve kelimeleri çarpık veya okunaksız yazılmış olsalar bile tanımlayabiliriz. Bunu yaparak, bu algoritmalar el yazısını daha sorunsuz ve birçok kısıtlama olmaksızın tanıyabilir.

Derin öğrenme ile el yazısı tanıma performansı kısa sürede çok yol kat etti. El yazısı tanımanın eski biçimleri, sözlükler ve diğer bağlamlar biçiminde çok fazla yardım gerektirse de, derin öğrenmeye dayalı tanıma, herhangi bir yardım almadan tam bir bilgi sayfasını kopyalayabilir ve bunu oldukça güvenilir bir şekilde yapabilir.

Bununla birlikte, el yazısı türleri ve stillerindeki geniş çeşitlilik nedeniyle, el yazısı tanıma performansı genellikle daha düşüktür ve öncelikle yazı tiplerini tanımada çalışan OCR tekniklerine kıyasla sürekli artmaktadır.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili kurslarımızı keşfedin

El yazısı tanıma ve makine öğrenimi arasındaki ilişkiden bahsedelim.

Makine Öğrenimi ile El Yazısı Tanıma Önemi

Sürekli artan miktarda el yazısı veriyi manuel olarak kopyalamak göz korkutucu ve neredeyse imkansız bir iştir. Ayrıca, elimizde bu kadar çok dijital araç varken, insanlara ekranlarına kağıt gibi yazabilmelerini sağlamak daha da önemli hale geliyor ve bilgisayarlar okuma, yorumlama ve saklama işlemlerini kendileri yapabiliyor. Bu, makine öğrenimi ile el yazısı tanımanın kullanım örneklerinden yalnızca biridir ve liste yalnızca uzar ve zenginleşir. Otomatik el yazısı tanıma araçları ve sistemleri, aksi halde hacimli metinlerin kopyalanmasında boşa harcanan çok fazla zamanı ortadan kaldırabilir. Ayrıca, makine öğrenimi ile el yazısı tanıma konusunda gelişmiş araştırmaların önünü açabilir.

El yazısı tanıma, geniş anlamda makine öğrenimini kullanır. El yazısı tanıma, daha spesifik bir bağlamda yapay zeka, bilgisayarla görme, karakter tanıma ve örüntü tanıma üzerine kuruludur. El yazısını tanımayı öğrenen herhangi bir algoritma veya sistem, resimlerden, cihazlardan vb. gelen kalıpları algılayıp anlayabilir ve herhangi bir bilgi kaybetmeden bunları makine tarafından okunabilir biçime dönüştürebilir.

El yazısı tanımanın farklı makine öğrenimi algoritmaları, modelleri, teknikleri ve stratejileri olsa da, geniş bir bağlamda, herhangi bir el yazısı tanıma algoritması aşağıdaki unsurları içerecektir:

• Karakter tanıma algoritmaları:

  Bu algoritmalar, görüntü ön işleme, metinden/görüntüden/belgeden öznitelikler çıkarmak ve bunları doğru kategoride sınıflandırmak için gerekli olacaktır. Bu algoritmalar genellikle belirtilen sırada kullanılır. Örneğin, özellik çıkarmadan önce görüntü ön işleme, süreci daha pürüzsüz hale getirirken, özellik çıkarma daha iyi ve daha doğru bir sınıflandırmayı destekler.

• Görüntü ön işleme:

  Görüntü ön işleme, karakterleri doğru bir şekilde tahmin etmek için tüm el yazısı tanıma hattındaki önemli görevlerden biridir. Ön işleme genellikle gürültünün giderilmesine, görüntüleri segmentlere ayırmaya, temizleme işlemleri gerçekleştirmeye, ölçeklendirmeye, kırpmaya, yeniden boyutlandırmaya vb. yardımcı olur. Görüntüyü depolamak için dijital yakalama ve dönüştürme, görüntüde çok fazla gürültüye neden olduğundan, ön işleme, tüm görüntüdeki temel nesneleri ve kaçınılabilecek ve ortadan kaldırılabilecek gürültüyü tanımlamak için gerekli bir adımdır. Buradaki fikir, daha fazla işlemi kolaylaştırmak için mümkün olduğunca fazla gürültüyü ortadan kaldırmaktır.

• Segmentasyon:

  Segmentasyon aşamasında, algoritmalar karakterleri farklı bireysel karakterlerin alt görüntülerinde bölümlere ayırır. Bu tartışmanın kapsamı dışında olduğu için bunun teknik özelliklerine daha derine dalmayacağız!

• Özellik çıkarma:

  Özellikler ile, verileri sınıflandırmak ve analiz etmek için kullanılan girdi verilerinden ölçülebilir tüm özellikleri kastediyoruz. Özellik çıkarımı, ilgili özellikleri belirlemek ve örnekleri birbirinden bağımsız olarak ayırt etmek için gereklidir.

• Sınıflandırma ve tanıma:

  Bu aşamada algoritma, kendisine sağlanan el yazısı girişinin nihai kararını verir. Bu, sinir ağları veya diğer sınıflandırıcılar kullanılarak yapılır.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili popüler Makalelerimizi okuyun

Sonuç olarak

Makine öğrenimi, hem araştırma hem de yenilik için birçok fırsat sunan büyüleyici bir alandır. Mutlak bir acemi iseniz zor gibi görünse de, ilk adımları attığınızda daha kolay hale gelir.

Bilgisayarlar, matematik, makineler ve hatta psikoloji ile ilgileniyorsanız veya yalnızca makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamak istiyorsanız - IIIT Bangalore ile işbirliği içinde sunulan Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Bilim Ustalarımıza göz atın. 15'ten fazla vaka çalışması, seçilebilecek üç seçmeli ders ve bire bir kariyer danışmanlığı ile programımız, yeni başlayanlardan deneyimli profesyonellere kadar herkesin Makine Öğrenimi yolculuğunda yüksek ölçeklere çıkmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna Katılın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.