机器学习的手写识别

手写识别只是机器或计算机从各种物理和数字来源获取手写内容并将其解释为屏幕上的文本的能力。 输入也可以是带有手写文本的图像的形式。 在这种情况下，首先需要通过模式识别或实时识别软件进行光学扫描。

手写识别使机器能够将手写内容作为实际文本读取并将其转换为数字形式。 手写识别应用广泛，从诸如通过手写笔书写或相机应用程序读取文本等消费案例到关于手写识别如何在人类中工作的学术研究。

在手写识别之前，有文字识别。 光学字符识别（OCR）是最主流和最知名的文本识别技术。 OCR 是一种图像识别形式，它可以识别手写字符而不是形状、面孔或地标。 这使得它不同于机器学习或深度学习的手写识别。

手写识别 - 它与 OCR 有何不同？

OCR 用于扫描文档和识别字体，而手写识别是一种更智能、更有效的方法，具有不同的用例和其他技术。 OCR 的主要缺点是字体数量有限，但每个人都有不同的书写风格。 因此，手写识别算法不是在字符级别接受训练以识别字体来创建计算机文本，而是使用更自动化的机器学习方法。

虽然在其核心，手写识别还分析单词、字符和字母，但它通过从字母集合中执行“最佳匹配”以更加算法化的方式进行分析。 因此，手写识别技术必须处理 OCR 可以轻松避免的各种单词和字母。

为了完成这项艰巨的任务，手写识别技术使用计算机视觉和深度学习等机器学习技术来创建单词和字母的抽象模型。 这遵循我们人类的手写程序，即使字母和单词以扭曲或难以辨认的方式书写，我们也可以识别它们。 通过这样做，这些算法可以更无缝地识别笔迹，并且没有太多限制。

通过深度学习，手写识别性能在短时间内取得了长足的进步。 虽然旧形式的手写识别需要字典和其他上下文形式的大量帮助，但基于深度学习的识别可以在没有任何帮助的情况下转录一整页信息，并且非常可靠。

然而，由于手写类型和风格的广泛变化，与主要用于识别字体的 OCR 技术相比，手写识别的性能通常较低，并且不断提高。

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先说一下手写识别和机器学习的关系。

手写识别与机器学习的重要性

手动转录越来越多的手写数据是一项艰巨且几乎不可能完成的任务。 此外，有这么多数字工具可供我们使用，让人们能够像在纸上一样简单地在屏幕上书写变得越来越重要，而计算机可以自己阅读、解释和存储它。 这只是使用机器学习进行手写识别的用例之一，列表只会越来越长。 自动手写识别工具和系统可以消除大量浪费在转录大量文本上的时间。 它还可以为通过机器学习进行手写识别的高级研究铺平道路。

手写识别使用广义上的机器学习。 手写识别建立在人工智能、计算机视觉、字符识别和模式识别的更具体的上下文中。 任何学会识别笔迹的算法或系统都可以从图片、设备等中检测和理解模式，并将其转换为机器可读的格式，而不会丢失任何信息。

虽然手写识别有不同的机器学习算法、模型、技术和策略，但在广泛的背景下，任何手写识别算法都将包含以下元素：

• 字符识别算法：

  这些算法将用于图像预处理、从文本/图像/文档中提取特征并将它们分类到正确的类别中。 这些算法通常按上述顺序使用。 例如，特征提取前的图像预处理使过程更平滑，而特征提取支持更好、更准确的分类。

• 图像预处理：

  图像预处理是整个手写识别流程中准确预测字符的关键任务之一。 预处理通常有助于去除噪声、分割图像、执行清理操作、缩放、裁剪、调整大小等。 由于数字采集和转换存储图像会在图像中引入大量噪声，因此预处理是识别整个图像中的基本对象以及可以避免和消除的噪声的必要步骤。 这个想法是为了消除尽可能多的噪音，使进一步的过程更容易。

• 分割：

  在分割阶段，算法在不同个体字符的子图像中分割字符。 我们不会深入探讨它的技术细节，因为它超出了本次讨论的范围！

• 特征提取：

  这里所说的特征是指输入数据中用于对数据进行分类和分析的所有可测量属性。 特征提取对于识别相关特征和区分彼此独立的实例至关重要。

• 分类识别：

  在这个阶段，算法对其提供的手写输入做出最终决定。 这是使用神经网络或其他分类器完成的。

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综上所述

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