機器學習的手寫識別

手寫識別只是機器或計算機從各種物理和數字來源獲取手寫內容並將其解釋為屏幕上的文本的能力。 輸入也可以是帶有手寫文本的圖像的形式。 在這種情況下，首先需要通過模式識別或實時識別軟件進行光學掃描。

手寫識別使機器能夠將手寫內容作為實際文本讀取並將其轉換為數字形式。 手寫識別應用廣泛，從諸如通過手寫筆書寫或相機應用程序讀取文本等消費案例到關於手寫識別如何在人類中工作的學術研究。

在手寫識別之前，有文字識別。 光學字符識別（OCR）是最主流和最知名的文本識別技術。 OCR 是一種圖像識別形式，它可以識別手寫字符而不是形狀、面孔或地標。 這使得它不同於機器學習或深度學習的手寫識別。

手寫識別 - 它與 OCR 有何不同？

OCR 用於掃描文檔和識別字體，而手寫識別是一種更智能、更有效的方法，具有不同的用例和其他技術。 OCR 的主要缺點是字體數量有限，但每個人都有不同的書寫風格。 因此，手寫識別算法不是在字符級別接受訓練以識別字體來創建計算機文本，而是使用更自動化的機器學習方法。

雖然在其核心，手寫識別還分析單詞、字符和字母，但它通過從字母集合中執行“最佳匹配”以更加算法化的方式進行分析。 因此，手寫識別技術必須處理 OCR 可以輕鬆避免的各種單詞和字母。

為了完成這項艱鉅的任務，手寫識別技術使用計算機視覺和深度學習等機器學習技術來創建單詞和字母的抽像模型。 這遵循我們人類的手寫程序，即使字母和單詞以扭曲或難以辨認的方式書寫，我們也可以識別它們。 通過這樣做，這些算法可以更無縫地識別筆跡，並且沒有太多限制。

通過深度學習，手寫識別性能在短時間內取得了長足的進步。 雖然舊形式的手寫識別需要字典和其他上下文形式的大量幫助，但基於深度學習的識別可以在沒有任何幫助的情況下轉錄一整頁信息，並且非常可靠。

然而，由於手寫類型和風格的廣泛變化，與主要用於識別字體的 OCR 技術相比，手寫識別的性能通常較低，並且不斷提高。

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先說一下手寫識別和機器學習的關係。

手寫識別與機器學習的重要性

手動轉錄越來越多的手寫數據是一項艱鉅且幾乎不可能完成的任務。 此外，有這麼多數字工具可供我們使用，讓人們能夠像在紙上一樣簡單地在屏幕上書寫變得越來越重要，而計算機可以自己閱讀、解釋和存儲它。 這只是使用機器學習進行手寫識別的用例之一，列表只會越來越長。 自動手寫識別工具和系統可以消除大量浪費在轉錄大量文本上的時間。 它還可以為通過機器學習進行手寫識別的高級研究鋪平道路。

手寫識別使用廣義上的機器學習。 手寫識別建立在人工智能、計算機視覺、字符識別和模式識別的更具體的上下文中。 任何學會識別筆蹟的算法或系統都可以從圖片、設備等中檢測和理解模式，並將其轉換為機器可讀的格式，而不會丟失任何信息。

雖然手寫識別有不同的機器學習算法、模型、技術和策略，但在廣泛的背景下，任何手寫識別算法都將包含以下元素：

• 字符識別算法：

  這些算法將用於圖像預處理、從文本/圖像/文檔中提取特徵並將它們分類到正確的類別中。 這些算法通常按上述順序使用。 例如，特徵提取前的圖像預處理使過程更平滑，而特徵提取支持更好、更準確的分類。

• 圖像預處理：

  圖像預處理是整個手寫識別流程中準確預測字符的關鍵任務之一。 預處理通常有助於去除噪聲、分割圖像、執行清理操作、縮放、裁剪、調整大小等。 由於數字採集和轉換存儲圖像會在圖像中引入大量噪聲，因此預處理是識別整個圖像中的基本對像以及可以避免和消除的噪聲的必要步驟。 這個想法是為了消除盡可能多的噪音，使進一步的過程更容易。

• 分割：

  在分割階段，算法在不同個體字符的子圖像中分割字符。 我們不會深入探討它的技術細節，因為它超出了本次討論的範圍！

• 特徵提取：

  這裡所說的特徵是指輸入數據中用於對數據進行分類和分析的所有可測量屬性。 特徵提取對於識別相關特徵和區分彼此獨立的實例至關重要。

• 分類識別：

  在這個階段，算法對其提供的手寫輸入做出最終決定。 這是使用神經網絡或其他分類器完成的。

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綜上所述

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