Распознаватель почерка онлайн: Бесплатный онлайн распознаватель текста – онлайн OCR конвертер

Расшифровка почерка онлайн

 

Чтобы распознавание текста с помощью камеры проходило быстро, желательно предоставлять чистые документы, написанные понятным почерком без исправлений, а также использовать качественный сканер. Также важно правильно выбрать приложение для преобразования рукописей, гарантирующее точность полученных символов.

Для чего вам может понадобится данная функция? Она достаточно часто упрощает жизнь студентов. Например, вам не хочется долго и муторно набирать текст, который нужно набрать вручную и в инете негде скопировать? Отлично! Самое время воспользоваться данным приложением. Также применяется в разных сферах деятельности, может пригодится уже и в дальнейшем на работе, например, юристу.  Это здорово экономит время. Любая рукопись быстро оцифровывается, после чего в текст можно вносить любые изменения.

Для того, чтобы воспользоваться данной услугой, вам всего лишь нужно установить на свой смартфон приложение. Они доступны в магазинах Google Play и App Store. Можно воспользоваться и онлайн-сервисами, но учтите, что их функции несколько ограничены. Далее расскажем о нескольких популярных программах.

Простой OCR — распознает почерк

И одно из популярнейших приложений — Simple OCR для мобильных устройств Android.  Преобразовывает текста на нескольких языках. Учтите, что если в вашем документе есть необычные шрифты, некачественные или цветные картинки, может выйти некачественный результат.  Также отметим, что она не распознает символы с надстрочными и подстрочными составляющими (например, буква ё).

Как пользоваться:

1. Запустите приложение Простой OCR;
2. Затем выберите снимок из галереи или сделайте фото;
3. Выделите область, которую необходимо перевести в текстовый вариант, и нажмите на синюю кнопку;
4. Дождитесь сканирования текста;
5. Результат сканирования рукописного текста из фотографии.

В приложении можно сохранять отсканированные тексты в разных форматах и пользоваться встроенным редактором.

Text Scanner распознаватель текста

Еще одно несложное приложение, с помощью которого ваш смартфон станет и сканером, и переводчиком. Приложение поддерживает более 100 мировых языков, качественно распознает символы и тексты, поэтому оно так популярно.

 

Что мы получим с OCR Text Scanner:

• извлечение текста с картинками;
• обрезку и корректировку изображений для лучшего распознавания написанного;
• редактирование текста;
• возможность делиться текстом с другими пользователями;
• сохранение истории сканирования;
• извлечение телефонных номеров, электронных адресов, URL-ссылок с картинок.

Исходя из этого, чтобы преобразовать рукописный текст, его так же как и в предыдущем случае нужно сфотографировать камерой мобильного телефона на Android или iOS.

Итог выдается в том же расположении, что и оригинал, что уменьшает время на обработку текста.

Приложение подходит и для книжного формата и для небольших надписей.

Google Lens распознает рукописный текст

Итак, вы сделали записи, а теперь хотите их оцифровать. Для этого компания Google представила обновленное приложение Google Lens, которое помогает перенести рукописный текст в редактор через гаджет.

Приложение доступно на нескольких языках, но русский в нем пока не поддерживается. Поэтому, чтобы работать с сервисом, укажите в настройках английский язык как системный. Для этого зайдите в «Настройки» смартфона, выберите раздел «Язык и клавиатура».

1. В устройствах с IOS надо открыть «Настройки», «Общие», «Язык и регион», «Язык iPhone» и отметить английский.
2. Теперь у вас есть работающее приложение Google Lens, включенное на гаджете и доступное в меню Google Фото.
3. Осталось выбрать раздел текст.
4. Наведите на них камеру мобильного телефона и выделите на экране часть текста. Выберите опцию «Копировать на компьютер».

Перенос текста с одного мобильного устройства на другое возможен только с помощью последней версии браузера Chrome. На смартфоне и ПК должен быть открыт один и тот же аккаунт. В приложении есть и другие обновления, например, перевод и озвучивание иностранных текстов (только на устройствах с Android), поиск слов и словосочетаний.

Источник

Распознать почерк врача онлайн по фото – бесплатно, онлайн — «Семья и Школа»

Содержание

Распознать почерк врача онлайн по фото – бесплатно, онлайн

Главная » Интернет сервисы

Большинство врачей заполняет бланки с рецептами очень неразборчивым почерком, понять который зачастую не в состоянии даже работники аптек. Распознать подобные записи можно с помощью специальных приложений и инструментов, предназначенных для расшифровки почерка в режиме онлайн по фото.

Содержание

1. ScreenOCR – простой онлайн-сканер рецептов врачей по фото
2. Простой OCR
3. «Сканер текста» – помощник в расшифровке почерка врача
4. Text Scanner – сканирование и распознавание любого рукописного текста по фото
5. PDF24 Tools – браузерный онлайн-распознаватель врачебного почерка
6. Заключение

ScreenOCR – простой онлайн-сканер рецептов врачей по фото

ScreenOCR – приложение для мобильных телефонов, работающих под управлением ОС Android. Создано для сканирования документации и расшифровки почерка из фотографий и цифровых изображений. С помощью ScreenOCR можно без труда распознать рукописный текст на двадцати языках. Главные особенности приложения:

• опция автоматического определения;
• экспорт результатов в форматы .pdf и .txt;
• сверка результатов с исходными изображениями/фотографиями;
• история сканирований.

Для того, чтобы распознать почерк врача, необходимо запустить ScreenOCR и нажать на кнопку «Загрузить изображение» или сделать снимок, наведя объектив камеры на нужный участок. Программа отличается широким спектром настроек и наличием встроенного редактора. Бесплатная версия обладает рядом ограничений, стоимость платной подписки – 9,99 $ в месяц.

Простой OCR

Простой OCR имеет сходный функционал с описанным выше приложением, и функционирует на базе «умного» алгоритма, распознающего написанный от руки почерк. Ключевые особенности программы:

• возможность загружать изображения из галереи смартфона;
• высокая точность расшифровки;
• поддержка более 60 языков;
• синхронизация с Google Drive и другими облачными online-сервисами;
• распознавание pdf-документов и конвертирование в различные форматы;
• извлечение номеров телефонов, адресов электронной почты и URL-ссылок;
• опция пакетной обработки данных;
• встроенный экстрактор.

Простой OCR умеет распознавать текст, написанный на поврежденном куске бумаги и с пропущенными символами. Для дешифровки врачебного почерка нужно навести объектив камеры на бланк или лист бумаги и кликнуть по клавише «Screen», после чего снимок автоматически сохранится в галерее мобильного телефона. Делиться результатами можно через Google +, Google Hangouts и другие популярные приложения и мессенджеры. Единственный минус «Простой OCR» – в том, что программа не сканирует документы и изображения без доступа к сети.

«Сканер текста» – помощник в расшифровке почерка врача

OCR Text Scanner – считается одним из лучших сканеров текста. Существуют разные версии (бесплатная и премиальная), при этом для большинства задач хватает бесплатной. Среди главных особенностей программы:

• высокая скорость считывания информации;
• поддержка более 50 языков;
• опция распознавания рукописного ввода;
• синхронизация с Google Hangouts, Google Keep, Google Drive и Google+.

Для дешифровки с помощью «Сканера текста» нужно выполнить такие действия:

1. Запустить приложение, после чего автоматически активируется камера. Здесь можно настроить zoom (масштаб), а также параметры яркости с помощью бегунков, расположенных в нижней части экрана.
2. В случае съемки при условиях плохого освещения стоит включить вспышку.
3. Если бланк с рецептом врача находится во внутренней памяти смартфона, можно загрузить фотографию из галереи.

После загрузки изображения автоматически запустится функция распознавания почерка. Через несколько секунд на экране отобразится текст в печатном виде. Его можно редактировать и конвертировать в различные форматы.

Text Scanner – сканирование и распознавание любого рукописного текста по фото

Условно бесплатная программа Text Scanner, обладающая довольно высоким рейтингом и большим количеством положительных отзывов. С помощью данного приложения можно без труда расшифровать непонятный врачебный почерк и трудночитаемый текст. Алгоритм работы с Text Scanner выглядит следующим образом:

1. После инсталляции потребуется предоставить приложению все нужные разрешения.
2. На стартовой странице находятся: клавиша с изображением фотоаппарата (в правой нижней части) и кнопка «Галерея» (в верхней левой части). Первая кнопка предназначена для съемки текста, вторая – для загрузки фотографий из галереи.
3. Когда фото будет загружено, можно нажать на клавишу «Crop» для обрезки нужного фрагмента. Фото должно содержать только бланк рецепта, выписанный врачом. Обрезка выполняется посредством перетаскивания рамки. В программе есть встроенный набор инструментов, позволяющих поворачивать и редактировать изображения.

Остается кликнуть по клавише «Scan» и дождаться результатов дешифровки почерка.

PDF24 Tools – браузерный онлайн-распознаватель врачебного почерка

Для того, чтобы распознать почерк врача без регистрации и установки сторонних приложений, можно воспользоваться онлайн-сервисом PDF24 Tools. Данный способ подходит для ноутбуков, компьютеров, планшетов и мобильных телефонов. Алгоритм работы с PDF24 Tools:

1. Нужно зайти в любой удобный браузер, перейти по ссылке tools.pdf24.org/ru/ocr-pdf и нажать на кнопку «Выбрать файлы».
2. После загрузки фотографии откроется раздел дополнительных опций. Потребуется активировать «Рукописные страницы» и внести коррективы в настройки (по собственному усмотрению). Нажатие на клавишу «Начать OCR» запустит процесс распознавания текста.

Когда процесс распознавания завершится, можно сохранить обработанный документ в PDF-формате.

Заключение

Несмотря на обилие приложений и инструментов, позволяющих распознать особенности почерка врачей в режиме онлайн по фото, не стоит забывать о рисках, касающихся расшифровки. Даже полновесная программа для ПК Fine Reader допускает ошибки при сканировании текста. Поскольку рецепт, выписанный доктором, является важным документом, его неверная интерпретация способна привести к весьма плачевным последствиям.

Рейтинг

( 8 оценок, среднее 2 из 5 )

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:

Расшифровка почерка врачей онлайн по фото

О почерке врачей слагают анекдоты и шутки. И в действительности, часто мы получаем такие рецепты, прочитать которые самим возможно разве что при почерковедческой экспертизе. Однако, несмотря на это фармацевты в аптеке легко разбирают рецепты и выдают по ним правильные лекарства. Обычно, когда врач выдаёт рецепт, он на словах вам произносит всё, что записывает там. Но людям свойственно забывать, особенно тем, кто в данный момент заботится о своём здоровье. И поэтому возникаете необходимость прочитать рецепт снова. Расшифровка непонятного почерка врачей в режиме онлайн по фото может стать одним из решений данной проблемы. И в этой статье мы рассмотрим способы, которые позволяют это сделать.

Содержание

1. OCR — простой онлайн-сканер рецептов врачей по фото
2. «Сканер текста» — поможет расшифровать почерк врача
3. Text Scanner — сканирует и распознаёт любой рукописный текст по фото
4. PDF24 Tools — браузерный распознаватель почерка врачей в режиме онлайн
5. Какие есть риски и проблемы при расшифровке врачебного рецепта
6. Видео-инструкция

OCR — простой онлайн-сканер рецептов врачей по фото

Разработчики позиционируют это приложение как самый точный распознаватель написанного текста. Так ли это на самом деле, каждому придётся убедиться самостоятельно, так как результаты во многом зависит от почерка врача и качества фотографии рецепта. В бесплатной версии присутствует реклама и имеется ограничение на количество сканирований. Но для пробы хватит с лихвой.

Каким образом работать с программой, чтобы расшифровать рецепт:

1. Скачайте ОСК сканер на своё устройство с Android по этой ссылке и запустите. Если появятся запросы на разрешения использования функций телефона, например, камеры или файловой системы, то нужно согласиться.
2. Приложение называется «Простой OCR» и насколько он прост видно сразу — минимум кнопок и функции. На стартовой странице нажмите на иконку в виде плюса, чтобы добавить документы на сканирование.
3. Рецепт врача можно добавить как из галереи устройства, так и из камеры. Выберите удобный вам вариант и загрузите фото рецепта.
4. Затем предстоит обработать фото. Нужно добиться того, чтобы оно имело правильное положение, не перевёрнутое, и что бы на нём был виден только текст, без лишних элементов. Для поворота внизу есть элементы управления, а для обрезки — рамка, двигая границы которой, можно обрезать изображение.
5. Когда изображение готово, нажмите на синюю кнопку со стрелкой внизу справа.
6. На распознавание нужно некоторое время, которое зависит от объёма и качества текста. В результате вы увидите распознанный текст, который при необходимости сможете отредактировать, перевести, скопировать, конвертировать в . pdf и произвести с ним другие операции.

Это может быть полезным: Поиск по фото с телефона в Яндексе.

«Сканер текста» — поможет расшифровать почерк врача

Это приложение имеет одну из самых больших оценок пользователей, а также множество положительных отзывов, что говорит о высоком качестве распознавания разнообразного текста. Есть бесплатная и премиум версии с дополнительным возможностями. Для большинства целей хватит и бесплатной.

Приложение так и называется — «Сканер текста«, и скачать его можно на устройство под управлением Android по этой ссылке. Установите и запустите. При запросе на разрешения использования функция телефона, следует согласиться для корректной работы.

Каким образом работать с онлайн-приложением, чтобы расшифровать почерк в рецепте от врача по фотографии:

1. После запуска вы сразу увидите камеру. Обратите внимание, что здесь есть возможность использовать зум, а также настроить яркость. Для этого есть опции внизу экрана.
2. Если вы фотографируете при плохом свете, то можно включить вспышку.
3. Если фото рецепта врача находится на вашем устройстве, то вы можете загрузить его через галерею.
4. Сфотографируйте рецепт или загрузите его из галереи. Добейтесь наилучшего качества фото — хороший свет, чёткие буквы и на фото должен быть только текст. Это значительно влияет на качество распознавания.
5. После загрузки фото оно сразу отправляется на распознавание. Это займёт несколько секунд, и в результате вы увидите распознанный напечатанный текст, с которым можно выполнять разнообразные операции.

Вам это может быть интересно: Гугл переводчик по фото онлайн с английского на русский.

Text Scanner — сканирует и распознаёт любой рукописный текст по фото

Ещё одно приложение для смартфона для распознавания текста, которое заслужило высокие оценки пользователей и множество положительных отзывов. Программа с простым и не примечательным названием Text Scanner. Это также условно бесплатное приложение, бесплатных функций которого хватит для решения большинства задач.

По мнению некоторых пользователей — это один из лучших инструментов для целей распознавания текста онлайн по фото, который качественно и быстро справляется со своей задачей. При этом он обладает простым и интуитивным интерфейсом.

Порядок действий для работы с расшифровщиком непонятного почерка врачей:

1. Традиционно начинать следует со скачивания приложения на Android — Text Scanner. После установки и запуска следует обязательно согласиться со всеми запросами и предоставить все необходимые разрешения.
2. Вы увидите стартовую страницу, на которой внизу справа есть кнопка фотоаппарата, а вверху слева — кнопка галереи. Первая для того, чтобы сделать фото рецепта врача, а второе — чтобы загрузить фото из галереи, если оно у вас есть.
3. В камере есть возможность использовать вспышку, если вы делаете фото в плохом освещении, а также кнопка затвора, которая, собственно, и делает фото.
4. Когда фото будет загружено в приложение, вы можете нажать на кнопку «Crop» для того, чтобы обрезать. На фото не должно быть ничего, кроме текста рецепта.
5. Обрезка осуществляется перетаскиванием рамки. Также есть инструменты для поворота и отражения изображения.
6. Когда всё готово, нажмите «Scan» и дождитесь результатов распознавания. Через несколько секунд вы увидите распознанный текст.

PDF24 Tools — браузерный распознаватель почерка врачей в режиме онлайн

Данный метод не потребует от вас установки приложений на устройство. Для его реализации понадобится только браузер в смартфоне, планшете или компьютере. Сервис отличается высоким качеством обработки фото с текстом, имеет множество дополнительных функций, а также совершенно бесплатный.

Порядок работы с сервисом:

1. Фото с рецептом врача вы должны иметь на вашем устройстве. Перейдите в браузере на страницу сервиса по этой ссылке https://tools.pdf24.org/ru/ocr-pdf.
2. Нажмите кнопку «Выбрать файлы» и выберите на устройстве файл с фотографией рецепта.
3. Дождитесь загрузки фото, и потом вы увидите дополнительные опции. Здесь обаятельно нужно выбрать язык распознавания, а также включить опцию «Рукописные страницы«. Остальные опции не обязательны — их изменение на ваше усмотрение. Когда всё будет готово, нажмите кнопку «Начать OCR«. Начнётся распознавание текста.
4. Дождитесь завершения распознавания. И затем вы увидите возможность скачать обработанный текст. Текст скачается в формате .pdf, если настройки выше были оставлены по умолчанию.

Какие есть риски и проблемы при расшифровке врачебного рецепта

Если вы когда-либо распознавали текст с помощью специальных программ, например, Fine Reader, широко распространённого в офисах, то вы могли заметить, что за этим софтом приходится перечитывать и иногда исправлять ошибки. И здесь речь идёт о платной и профессиональной программе и при работе с печатным текстом.

Что же говорить о рукописном тексте распознанном бесплатными приложениями, особенно, если он написан очень непонятным почерком? К сожалению, во многих случаях при работе с такими текстами качество оставляет желать лучшего. Даже громоздкий Fine Reader редко может нормально воспринять рукописный текст.

Это что касается проблем. Но есть и определённые риски. Так, рецепт врача — это крайне важный документ, неправильная расшифровка которого может негативно повлиять на ваше здоровье и даже жизнь. Поэтому, если вы попытались распознать рецепт с помощью описанных выше способов и получили какой-то вразумительный результат, не спешите бежать в аптеку и покупать необходимые лекарства. Есть вероятность ошибки. Даже одна буква в данном случае имеет значение. А если в точной дозировке лекарства будет значительная ошибка, то это может оказаться катастрофическим для вас.

Лучший способ расшифровки рецепта  обратиться к фармацевту в аптеке. В крайнем случае можно снова прийти к своему доктору за пояснением или созвониться с ним.

Видео-инструкция

В данном видео вы узнаете, как происходит расшифровка сложного почерка врачей в режиме онлайн по фотографии рецепта.

Распознавание рукописного ввода: определение, методы и использование

Нужны дополнительные ресурсы? Ознакомьтесь с другими нашими статьями:

• 15+ лучших идей проекта компьютерного зрения для начинающих на 2022 год
• 20+ наборов данных компьютерного зрения с открытым исходным кодом
• Аннотация изображения: определение, варианты использования и типы
• Введение в сегментацию изображения: глубокое обучение по сравнению с традиционным

Что такое распознавание рукописного ввода?

Распознавание рукописного ввода (HWR) — это способность компьютеров и мобильных устройств получать и интерпретировать рукописный ввод. Входы могут быть офлайн (сканированные с бумажных документов, изображений и т. д.) или онлайн (улавливаются от движения ручек на специальном дигитайзере, например).

Система распознавания рукописного ввода также включает в себя форматирование, сегментацию на отдельные символы и обучение языковой модели, которая учится составлять осмысленные слова и предложения.

Наиболее популярным методом распознавания рукописного текста является оптическое распознавание символов (OCR). Это позволяет нам сканировать рукописные документы, а затем преобразовывать их в обычный текст с помощью компьютерного зрения.

Преимущества распознавания рукописного ввода

Многие повседневные варианты использования распознавания рукописного ввода делают его полезным в различных отраслях. Давайте рассмотрим несколько преимуществ внедрения этой технологии.

Улучшенное хранение данных

Распознавание рукописного ввода прокладывает путь к оптимальному хранению данных.

Многие файлы, контракты и личные записи содержат рукописную информацию, такую ​​как оригинальные подписи или заметки, которые можно преобразовать в электронный текст с помощью технологий распознавания рукописного текста.

Для электронных данных требуется меньше физического пространства и ресурсов, чем для хранения физических файлов. Это экономично и избавляет от необходимости сортировать, упорядочивать и искать информацию в бумажных документах вручную.

Несколько отраслей уже начали внедрять эту технологию:

• Страховой и банковский секторы оцифровывают формы, налоговые квитанции и историю транзакций в виде электронных PDF-файлов и проверку подписи
• В розничной торговле хранятся счета и история транзакций клиентов
• Медицинские учреждения внедряют стратегии работы с цифровыми данными, такие как электронные медицинские карты (EHR), чтобы уменьшить количество ошибок, вызванных неразборчивыми шрифтами.
• Логистические компании используют технологии HWR для сканирования коносаментов и обнаружения меток на посылках для их сортировки.

💡 Совет от профессионала: Ищете примеры других межотраслевых приложений ИИ? Ознакомьтесь с нашей статьей об искусственном интеллекте в финансах.

Более быстрый поиск информации

Благодаря распознаванию рукописного ввода и электронному хранению данных мы можем извлекать данные гораздо быстрее, чем из физических копий.

Мы можем быстро найти сохраненную электронную информацию, используя поиск файлов и указав, что мы ищем.

Это похоже на то, что ИТ-индустрия делает для поисковой оптимизации. Индексация интернет-ресурсов упростила поиск информации по ключевым словам в море контента.

Улучшенная доступность

Способность распознавания рукописного ввода идентифицировать текст из изображений и видео и сохранять его в текстовой форме также может способствовать повышению доступности.

Технология оптического распознавания символов используется для преобразования текста в речь, что помогает слепым и слабовидящим людям. Envision представила умные очки на базе искусственного интеллекта с возможностью оптического распознавания символов для чтения любого текста из любого источника.

В сфере образовательных технологий OCR может помочь делать заметки или преобразовывать математические уравнения, что значительно облегчает учебу. Например, Microsoft Math позволяет сделать снимок рукописной математической задачи, а система предоставит объяснения, примеры, решения, соответствующие учебные материалы и т. д.

Улучшение обслуживания клиентов

Распознавание рукописного ввода может помочь улучшить бизнес-процессы и сделать их работу более удобной и безопасной для своих клиентов.

Различные организации могут легко оцифровывать рукописные формы, предоставленные их клиентами, для облегчения доступа и более экономичного хранения. Более того, банки, медицинские учреждения и страховые компании, работающие с персональными данными, могут надежно хранить документы в облачных хранилищах. Отсканированные данные требуют надлежащей аутентификации для доступа, что снижает риск нарушения безопасности по сравнению с хранением печатных копий.

Проблемы распознавания рукописного ввода

Как и любая новая технология, распознавание рукописного ввода сопряжено со своими проблемами. Рассмотрим несколько наиболее актуальных.

Различные языковые модели

Из-за большого количества рукописей, вызванного разнообразием языков и алфавитов, которые различаются от региона к региону, область распознавания рукописного текста ограничена и требует полного просмотра преобразованного текста для сохранения оригинальной рукописи. в электронном формате.

Большое разнообразие

Почерк меняется от человека к человеку. Штрихи, неровности, интервалы между буквами и символами, а также блочный или курсивный почерк затрудняют достижение точности технологиями распознавания рукописного ввода.

Плохое качество изображения

Качество и точность преобразованного текста зависят от качества изображения и присутствующего шума, что затрудняет обработку старых документов, которые со временем ухудшаются.

💡 Профессиональный совет: Ищете текстовый сканер, облегчающий идентификацию документов? Ознакомьтесь с инструментом обработки документов V7.

Методы распознавания рукописного ввода

Онлайновая и офлайновая системы распознавания рукописного ввода [источник]

Существует два типа распознавания рукописного ввода в зависимости от того, когда происходит идентификация.

Распознавание рукописного ввода в режиме онлайн

Распознавание рукописного ввода в режиме онлайн включает в себя автоматическое преобразование текста по мере его написания на уникальном дигитайзере или цифровой панели с датчиком, который улавливает движения кончика пера и использует эти динамические данные для оценки символов и слов по мере их появления. пишутся.

Основными функциями, которые позволяют онлайн-системе распознавания рукописного ввода предсказывать текст, являются: 

a) качество линии

b) скорость письма/слова 

c) исполнение букв

Распознавание рукописного ввода в автономном режиме автоматическое преобразование изображения текста в буквенные коды, используемые в компьютерах и приложениях для обработки текста. Данные, полученные в таком виде, представляют собой статический снимок почерка.

Без информации о нажиме пера, направлении штриха и т. д. добиться точности при автономном распознавании сложнее. Однако она по-прежнему востребована, особенно с учетом необходимости оцифровки существующих исторических и архивных документов.

Методы распознавания рукописного текста и вспомогательные архитектуры

Существует несколько методов распознавания человеческого почерка с помощью машинного обучения, и обязательно появятся новые технологии.

Здесь мы суммируем наиболее известные подходы и алгоритмы распознавания рукописного ввода.

CapsNets

Капсульные сети — это одна из новейших и наиболее совершенных архитектур нейронных сетей, которая рассматривается как усовершенствование существующих технологий машинного обучения.

Слой пула в сверточном блоке используется для уменьшения размерности данных и достижения пространственной инвариантности, что означает, что он идентифицирует и классифицирует объект независимо от того, где он находится на изображении.

Одним из основных недостатков является то, что при объединении теряется много пространственной информации о вращении объекта, местоположении, масштабе и других позиционных атрибутах.

Другим недостатком является то, что если положение объекта слегка изменено, активация не меняется вместе с его пропорциями. Это приводит к хорошей точности классификации изображений, но низкой производительности, если вы хотите найти объект именно там, где он находится на изображении.

Динамическая маршрутизация между капсулами [источник]

Капсула — это блок нейронов, в котором хранится различный набор информации (о его положении, вращении, масштабе и т. д.) об объекте, который он пытается идентифицировать на заданном изображении в высоком разрешении. -мерное векторное пространство, где каждое измерение представляет что-то особенное в объекте.

Ядра, которые генерируют карты объектов и извлекают визуальные объекты, работают с динамической маршрутизацией, объединяя индивидуальные мнения нескольких групп, называемых капсулами. Это приводит к эквивалентности между ядрами и повышает производительность по сравнению с CNN.

На изображении выше показано, как работает сеть CapsNet, когда входные данные изменяются и сжимаются после прохождения через два сверточных блока для формирования 32 первичных капсул по 6 x 6 x 8 капсул в каждой. Эти первичные капсулы подаются в капсулы более высокого уровня, всего десять капсул с 16 размерами каждая, и для этих капсул более высокого уровня рассчитывается предельная потеря для определения вероятности класса.

CNN будут лучше распознавать рукописный текст, если обучающие данные значительны, поскольку модели необходимо изучить большое количество вариаций, чтобы приспособиться к различным стилям почерка. CapsNets помогает уменьшить объем необходимых данных, сохраняя при этом высокую точность.

Многомерные рекуррентные нейронные сети (MDRNN)

RNN/LSTM (долгосрочная память) работают с последовательными данными, но ограничены работой с одномерными данными, такими как текст. Следовательно, они не могут быть непосредственно распространены на изображения.

Многомерные рекуррентные нейронные сети можно использовать для замены одного рекуррентного соединения в стандартной рекуррентной нейронной сети (RNN) количеством рекуррентных единиц, равным количеству измерений в данных.

Двумерная MDRNN [источник]

Во время прямого прохода в каждой точке последовательности данных скрытый слой сети получает как внешний ввод, так и собственные активации от одного шага назад по всем измерениям.

Основной проблемой в системе распознавания является преобразование двумерных изображений в одномерные последовательности меток. Это делается путем передачи входных данных через иерархию уровней MDRNN с блоками функций активации между ними после каждого уровня RNN.

Высота блоков выбирается таким образом, чтобы постепенно сворачивать 2D-изображения в 1D-последовательности, которые затем можно пометить на выходном слое.

💡

Совет от профессионала: Подробнее о том, как это работает, см. в этом документе об автономном распознавании рукописного ввода с помощью MDRNN.

Многомерные рекуррентные нейронные сети стремятся сделать языковую модель устойчивой к локальным искажениям при каждой комбинации входных измерений (таких как повороты и сдвиги изображения, неоднозначность штрихов и различные стили почерка) и позволить им гибко моделировать многомерный контекст.

Коннекционистская временная классификация (CTC)

Коннекционистская временная классификация (CTC) — это алгоритм, который имеет дело с такими задачами, как распознавание речи, распознавание рукописного ввода и т. д., где все входные данные сопоставляются с выходным классом/текстом.

Распознавание рукописного текста включает сопоставление изображений с соответствующим текстом. Однако мы не знаем, как участок изображения совмещен с символами. Без этой информации традиционные подходы не работают.

Временная классификация коннекционистов (CTC) — это способ обхода без знания того, как определенная часть звуковой речи или изображения почерка соотносятся с определенным символом. Простые эвристики, такие как присвоение каждому символу одной и той же области, не будут работать, поскольку количество места, которое занимает каждый символ, зависит от почерка.

Моделирование последовательности с помощью CTC [источник]

Входными данными для этого алгоритма является векторное представление изображения рукописного текста. Нет прямого соответствия между представлением пикселей изображения и последовательностью символов. CTC стремится найти это сопоставление, суммируя вероятности всех возможных совпадений между ними.

Модели, обученные с помощью CTC, обычно используют рекуррентную нейронную сеть (RNN) для оценки вероятностей для каждого временного шага, поскольку RNN учитывает контекст во входных данных. Он выводит баллы символов для каждого элемента последовательности, представленного матрицей.

Стратегия декодирования наилучшего пути для поиска наиболее вероятного текста [источник]

Для декодирования мы можем использовать:

1. Декодирование наилучшего пути , которое включает в себя предсказание предложения путем объединения наиболее вероятного символа с отметкой времени для формирования полного слова, который дает лучший путь. На следующей итерации обучения повторяющиеся символы и пробелы удаляются, чтобы лучше декодировать текст.
2. Декодер поиска луча, , где предлагается несколько выходных путей с наивысшей вероятностью. Пути с меньшей вероятностью отбрасываются, чтобы размер луча оставался постоянным. Результаты, полученные с помощью этого подхода, более точны и часто сочетаются с языковыми моделями для получения значимых результатов.

💡

Совет от профессионала: Ознакомьтесь с автокодировщиками в глубоком обучении: руководство и примеры использования

Модели-трансформеры

RNN идеально подходят для моделирования текстовых данных, поскольку они могут фиксировать их временной аспект. Но они также связаны со стоимостью обучения, поскольку последовательные конвейеры предотвращают распараллеливание и ограничение памяти при обработке более длинных последовательностей. Модели-трансформеры применяют другую стратегию, используя само-внимание для запоминания всей последовательности.

Неповторяющийся подход к почерку достигается с помощью моделей-трансформеров.

Обращайте внимание на то, что вы читаете

Модель-трансформер в сочетании с многоуровневым уровнем самоконтроля как на визуальном, так и на текстовом уровне может изучать связанные с языковой моделью зависимости последовательностей символов, подлежащих декодированию.

Знание языка встроено в саму модель, поэтому нет необходимости в каких-либо дополнительных этапах постобработки с использованием языковой модели. Он также хорошо подходит для прогнозирования выходных данных, которые не являются частью словаря.

Обзор архитектуры модели «Внимание тому, что вы читаете» [источник]

Архитектура «Внимание тому, что вы читаете» состоит из двух частей:

• Транскрайбер текста , предназначенный для вывода декодированных символов путем взаимного обслуживания визуальные и языковые функции
• Кодировщик визуальных функций предназначен для извлечения соответствующей информации из изображений рукописного текста путем сосредоточения внимания на различных позициях символов и их контекстуальной информации

💡 Совет от профессионала: Если вы хотите глубже погрузиться в работу этой неповторяющейся модели распознавания рукописного ввода, просмотрите этот документ на странице «Обратите внимание на то, что вы читаете».

Кодировщик-декодер и сети внимания

Архитектура модели кодера-декодера в сочетании с сетью внимания [источник]

Обучающие системы распознавания рукописного ввода всегда страдают от нехватки обучающих данных, поскольку невозможно создать набор со всеми комбинациями языков, узоры штрихов и т. д. 

Чтобы решить эту проблему, этот метод использует предварительно обученные векторы признаков текста в качестве отправной точки. Современные модели намекают на использование механизма внимания в сочетании с RNN, чтобы сосредоточиться на полезных функциях в каждой отметке времени.

Полную архитектуру модели можно разделить на четыре этапа:

1. Преобразование

Сеть CNN обучена локализации. Он берет входное изображение и изучает координаты реперных точек, используемых для захвата формы текста. Поскольку рукописные слова могут быть наклонены, перекошены, искривлены или иметь неправильную форму, изображения входных слов нормализуются путем применения некоторых преобразований. ‍

2. Извлечение признаков

Особенности в рукописном тексте включают углы штриха, серии наклонов и т. д., для которых можно использовать архитектуру типа ResNet для кодирования нормализованного входного изображения в 2D-визуализацию. карта характеристик.

3. Моделирование последовательности 

Функции, извлеченные на предыдущем шаге, используются в качестве последовательного фрейма (так же, как текст слева направо). Он декодируется с использованием двунаправленного LSTM для последовательного моделирования, чтобы сохранить контекстную информацию в последовательности с обеих сторон и независимо распознавать каждый символ, принимая во внимание абстракции более высокого уровня.

4. Предсказание

Выходные векторы, содержащие контекстную информацию из последнего декодера, преобразуются в слова. Во-первых, выходной вектор необходимо передать в полносвязный линейный слой, чтобы получить вектор размера словаря, который используется для обучения модели. Затем к этому вектору применяется функция softmax в качестве функции активации, чтобы получить оценку вероятности для каждого слова в словаре.

💡 Профессиональный совет: Ищете отправную точку для обучения собственной модели распознавания рукописного ввода? Посмотрите этот пример кода.

Scan, Attend and Read

Scan, Attend and Read — метод, предлагаемый для сквозного распознавания рукописного ввода с использованием механизма внимания. Он сканирует всю страницу за один раз. Следовательно, это не зависит от предшествующей сегментации всего слова на символы или строки. Алгоритм

Scan-As-You-Read для распознавания рукописного ввода с многомерным чередованием слоев LSTM [источник]

Этот метод использует многомерную архитектуру LSTM (MDLSTM) в качестве средства извлечения признаков, аналогичного описанному выше. Единственным отличием является последний слой, где извлеченные карты объектов свернуты по вертикали, а для распознавания соответствующего текста применяется функция активации softmax.

💡 Совет от профессионала: Подробнее см. в этом документе в разделе «Сканирование, посещение и чтение».

Используемая здесь модель внимания представляет собой гибридную комбинацию внимания, основанного на содержании, и внимания, основанного на местоположении. Модули декодера LSTM принимают предыдущую карту состояния и внимания, а также функции кодировщика для генерации окончательного выходного символа и вектора состояния для следующего прогноза.

Convolve, Attend и Spell

Распознавание рукописного текста во многом связано с распознаванием образов.

Последовательные нейронные сети, поддерживаемые механизмом внимания, могут стать передовым методом распознавания рукописного ввода, как подчеркивается в этой статье о модели Convolve, Attend и Spell.

Convolve, Attend and Spell — это модель последовательного распознавания рукописных слов, основанная на механизме внимания. Архитектура состоит из трех основных частей:

• кодировщик, состоящий из CNN и двунаправленного GRU
• механизм внимания, фокусирующийся на соответствующих функциях
• декодер, образованный однонаправленным GRU, способный произносить соответствующее слово по буквам

Рекуррентные нейронные сети

(RNN) лучше всего подходят для временного характера текста. В сочетании с такими рекуррентными архитектурами механизмы внимания играют решающую роль в сосредоточении внимания на нужных функциях на каждом временном шаге.

Модели последовательностей (seq2seq) следуют парадигме кодер-декодер.

Работа Listen, Attend и Spell для распознавания рукописного ввода [источник]

Кодер состоит из сверточной нейронной сети (CNN), которая извлекает визуальные характеристики из письменного текста, последовательно кодируемого RNN. Декодер — это еще одна RNN, которая декодирует по одному символу за раз, создавая таким образом целое слово и записывая его по буквам .

Механизм внимания связывает кодер и декодер, чтобы обеспечить высококоррелированный контекстный вектор, который фокусируется на характеристиках каждого символа на каждом временном шаге декодирования.

Эффективность распознавания кодировщика-декодера или любого другого алгоритма распознавания последовательностей seq2seq ухудшается, если вводимый текст длинный из-за таких ограничений, как зависимость от большого диапазона и т. д. Единицы внимания помогают искать набор позиций в скрытых состояниях кодировщика, где находится наиболее важная информация. доступный.

Генерация рукописного текста

Генерация синтетического рукописного текста — это задача создания реалистично выглядящего рукописного текста. Его можно использовать для улучшения существующих наборов данных.

Модели глубокого обучения требуют большого количества данных для обучения, а получение обширного корпуса аннотированных изображений рукописного ввода для разных языков является трудоемкой задачей.

Мы можем использовать генеративно-состязательные сети для создания обучающих данных для решения этой проблемы.

ScrabbleGAN

Распознавание рукописного текста имеет ограниченный объем обучающих данных, поскольку у каждого человека свой уникальный стиль письма. Сбор разнообразного набора наборов данных обходится очень дорого, а аннотировать текст еще сложнее.

Чтобы свести к минимуму эту потребность в сборе данных и аннотировании рукописных данных, хорошо подходит полууправляемое обучение. Он использует комбинацию размеченных и неразмеченных выборок данных для повышения производительности моделей. По сравнению с полностью контролируемыми моделями, он учится определять лучшие функции и лучше адаптироваться к невидимым изображениям.

Генеративные состязательные сети для генерации текстовых данных [источник]

ScrabbleGAN — это полууправляемый подход к синтезу рукописных текстовых изображений. Он основан на генеративной модели, которая может генерировать изображения слов произвольной длины с использованием полностью сверточной сети.

Кроме того, генератор достаточно умен, чтобы манипулировать результирующим стилем текста и штрихами. В дополнение к дискриминатору D результирующее изображение также оценивается сетью распознавания текста R. В то время как D способствует реалистичному стилю рукописного ввода, R способствует тому, чтобы результат был удобочитаемым и соответствовал входному тексту.

💡 Совет от профессионала: Чтобы узнать, как использовать синтетические данные для обучения моделей машинного обучения, прочтите статью Что такое синтетические данные в машинном обучении и как их генерировать

Ключевой вывод

Технология распознавания рукописного ввода находится на переднем крае исследований ИИ.

Это полезно во многих отраслях, обеспечивая лучшее хранение данных, более быстрый поиск информации, доступность и более эффективные бизнес-процессы.

Появляются новые методы решения таких проблем, как непредсказуемость, изменчивость или качество изображения.

A few of the most prominent architectures include:

• CapsNets
• Multidimensional Recurrent Neural Networks
• Connectionists Temporal Classification
• Transformer models
• Encoder-decoder and attention networks
• Generative adversarial networks

[PDF] Unconstrained Онлайн-распознавание рукописного ввода с помощью рекуррентных нейронных сетей

• Идентификатор корпуса: 5756363

  title={Неограниченное онлайн-распознавание рукописного ввода с рекуррентными нейронными сетями},
  автор={Алекс Грейвс и Маркус Ливики},
  год = {2007}
} 

• A. Graves, M. Liwicki
• Опубликовано в 2007 г.
• Информатика

При онлайн-распознавании рукописного ввода траектория пера записывается во время письма. Хотя траектория обеспечивает компактное и полное представление письменного вывода, ее трудно расшифровать напрямую, потому что каждая буква разбросана по многим точкам пера. Поэтому в большинстве систем распознавания используются сложные методы предварительной обработки, чтобы придать входным данным более локализованную форму. Однако эти методы требуют значительных человеческих усилий и специфичны для конкретных языков… 

diyhpl.us

Автономное распознавание рукописного ввода с помощью многомерных рекуррентных нейронных сетей

• T. Munich, H Germany

• Информатика

• 2008

2008

В этом документе представлен офлайн-распознаватель данных, который принимает необработанные пиксельные данные в качестве распознавателя по всему миру. и не требует какой-либо предварительной обработки для конкретного алфавита и поэтому может использоваться без изменений для любого языка.

Автономное распознавание рукописного ввода с помощью многомерных рекуррентных нейронных сетей

• A. Graves, J. Schmidhuber

• Информатика

  NIPS

• 2008

В этом документе представлен глобально обученный автономный распознаватель рукописного ввода, который не требует необработанных пиксельных данных и не требует предварительной обработки алфавитных данных в качестве входных данных. и поэтому может использоваться без изменений для любого языка.

Автономное распознавание арабского рукописного ввода с помощью многомерных рекуррентных нейронных сетей

• А. Грейвс

• Информатика

• 2010

В этой главе описывается автономная система распознавания рукописного ввода, основанная на рекуррентных нейронных сетях, которая обучается непосредственно на необработанных изображениях без ручного выделения признаков.

На пути к онлайн-распознавателю рукописного ввода пером на базе IMU

• Мохамад Вехби, Тим Хаманн, Дж. Барт, Питер Кемпф, Дарио Занка, Б. Эскофир

• Информатика

  ICDAR

• 2
• 6 20006

В этом документе представлена ​​онлайн-система распознавания рукописного ввода для распознавания слов, основанная на инерциальных измерительных устройствах (IMU) для оцифровки текста, написанного на бумаге, с помощью пера с датчиком, которое обеспечивает ускорение, угловую скорость и магнитные силы, передаваемые через Bluetooth.

Улучшение распознавания рукописного текста в автономном режиме с помощью гибридных моделей HMM/ANN

Использование гибридных моделей скрытой марковской модели (HMM)/искусственной нейронной сети (ANN) для распознавания неограниченных рукописных текстов в автономном режиме и новых методов устранения наклона и наклона рукописного текста и для нормализации размера текстовых изображений представлены методы обучения с учителем.

Оптимизация скрытых марковских моделей и нейронных сетей. Долгосрочная память (LSTM), которая недавно привела к значительным улучшениям в нескольких задачах распознавания рукописного ввода и исследуется с помощью процедуры чередующейся оптимизации, называемой повторным выравниванием.

РАСПОЗНАВАНИЕ НАПИСАННЫХ ОТ РУКОПИСИ СЛОВ ДЕВАНАГАРИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

• Сонали Г. Овал, Р. Дагаде

• Информатика

• 2015

сети, используя рекуррентный нейросетевой классификатор в качестве метода распознавания.

Слова деванагари с использованием рекуррентной нейронной сети: обзор

• Субхаш В. Пингале, Раджан С. Джамгекар, Р. Н. Бенкар

• Компьютерные науки

• 2016

Рекуррентные нейронные сети, специально разработанные для задач маркировки последовательностей, когда данные трудно индивидуальное влияние его скрытых слоев и анализ его использования в контексте.

Распознавание речи с помощью глубоких рекуррентных нейронных сетей

• А. Грейвс, Абдель-Рахман Мохамед, Джеффри Э. Хинтон

• Информатика

  2013 Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов

• 2013

гибкое использование контекста дальнего действия, которое расширяет возможности RNN.

Автономное распознавание рукописного ввода с использованием генетического алгоритма

• Р. Кала, Харш Вазирани, А. Шукла, Р. Тивари

• Информатика

  ArXiv

• 2010

В этой статье был создан пул изображений персонажей, и график каждого символа был перемешан для создания промежуточных стилей между стилями родительского символа, в результате чего получился символ признание.

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 16 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантность Наиболее влиятельные документыНедавность

Независимая от писателя онлайн-система распознавания рукописного ввода с использованием подхода HMM

• Цзянин Ху, С. Г. Лим, Майкл К. Браун

• Информатика

  Распознавание образов.

• 2000

Онлайн-распознавание рукописного ввода: распознаватель NPen++

Начальные показатели распознавания целых предложений являются многообещающими и показывают, что архитектура MS-TDNN подходит для распознавания рукописных данных в диапазоне от отдельных символов до целых предложений.

Новый подход к онлайн-распознаванию рукописного ввода на основе двунаправленных сетей долговременной кратковременной памяти

• M. Liwicki, A. Graves, H. Bunke, J. Schmidhuber

• Информатика

• 2007

Новый коннекционистский подход к распознаванию рукописного текста в режиме онлайн и решение, в частности, проблемы распознавания рукописного текста на доске отмечает, используя недавно введенную целевую функцию, известную как коннекционистская временная классификация (CTC), которая напрямую обучает сеть маркировать несегментированные данные последовательности.

Градиентное обучение для распознавания документов

• Ян ЛеКун, Л. Ботту, Йошуа Бенжио, П. Хаффнер

• Информатика

  Proc. IEEE

• 1998

В этом документе рассматриваются различные методы, применяемые для распознавания рукописных символов, и сравниваются их на стандартной задаче распознавания рукописных цифр, и показано, что сверточные нейронные сети превосходят все другие методы.

Коннекционистская временная классификация: маркировка несегментированных данных последовательности с помощью рекуррентных нейронных сетей

• A. Graves, Santiago Fernández, Faustino J. Gomez, J. Schmidhuber

• Информатика

  ICML

• 2006

В этой статье представлены непосред- как проблемы обучения последовательности, так и постобработки.

IAM-OnDB — онлайновая база данных предложений на английском языке, полученная из рукописного текста на доске

IAM-OnDB — это новая большая онлайновая база данных рукописных предложений, которая состоит из текста, полученного через электронный интерфейс с доски, и распознавателя для неограниченного Текст на английском языке, который был обучен и протестирован с использованием этой базы данных.

Двунаправленные рекуррентные нейронные сети

Показано, как можно легко изменить предложенную двунаправленную структуру, чтобы обеспечить эффективную оценку условной апостериорной вероятности полных последовательностей символов без каких-либо явных предположений о форме распределения.

Фреймовая классификация фонем с двунаправленным LSTM и другими архитектурами нейронных сетей

• A. Graves, J. Schmidhuber

• Информатика

  Neural Networks

• 2005

Long Short-Term Memory

• S. Hochreiter, J. Schmidhuber

• Computer Science

  Neural Computation

• 1997

A novel, efficient, gradient based method вводится так называемая долговременная кратковременная память (LSTM), которая может научиться преодолевать минимальные временные задержки, превышающие 1000 шагов дискретного времени, путем обеспечения постоянного потока ошибок через карусели постоянных ошибок в специальных единицах.