Английский текст рукописный: Почему английский рукописный текст пишется печатными буквами | EnglishDom – английский онлайн

Содержание

Почему английский рукописный текст пишется печатными буквами | EnglishDom – английский онлайн

В школах нас приучили, что английский рукописный текст, в отличие от русского, пишется печатными буквами. Не нужно их соединять, не обязательно делать наклон и вырисовывать завитушки. Вопрос, который так и остался без ответа — почему.

Ведь действительно, во многих европейских языках на письме используется каллиграфический почерк. Почему же английский отказался от этого?

На самом деле все не совсем так. Многие носители английского до сих пор используют курсив. По большей части это англичане. В США это распространено намного меньше. Вот можете сравнить две записки.

Слева — актриса Elizabeth Taylor. Она родилась в Лондоне и переехала в США в раннем возрасте. Справа — писатель Johny Cash, рожденный в Америке.

Слева слов соединены курсивом, справа — написаны раздельными буквами

Слева слов соединены курсивом, справа — написаны раздельными буквами

Почему курсив перестали использовать

Исторически печатные буквы появились раньше курсива. Каллиграфические правила придумали для того, чтобы надписи гусиными перьями и затем чернильными ручками выглядели аккуратнее. Чем меньше раз вы касаетесь бумаги, тем меньше риск оставить чернильное пятно. Поэтому курсив позволял писать чище.

Почерк Вильяма Шекспира

Почерк Вильяма Шекспира

Теперь современные ручки не оставляют чернильных пятен. Курсив может разве что немного сэкономить время и позволяет писать чуть быстрее, хоть и зачастую менее разборчиво.

Сегодня используется примесь печатных и рукописных символов. Это не тот курсив, которым писали до появления печатных машинок, но и не на сто процентов печатные буквы. Такой вот баланс между читабельностью и удобством письма.

Пройдите тест на определение уровня английского
Почерк британца Джона Леннона

Почерк британца Джона Леннона

Отказ от курсива — вполне закономерный шаг. Это могло произойти гораздо раньше, еще с распространением печатных машинок. Но во второй половине 20 века с появлением компьютеров и принтеров все больше людей стали переходить на печатный шрифт.

Больше половины американских штатов перестали преподавать курсив в 70-80-х годах, потому что печатные буквы разбирать намного проще, в том числе учителям, которым приходится вычитывать кривой почерк сотен детей.

Почерк Бейонсе

Почерк Бейонсе

Однако есть и те, кто считает курсив важным. В 2016-2018 годах к 14 штатам, где преподавали курсив, добавились еще семь, и теперь это 21 штат из 50.

Почерк Барака Обамы

Почерк Барака Обамы

В Великобритании курсив все еще преподают в школах, поэтому англичане им владеют, хоть и используют все реже. Другие языки, включая русский, не переходят на печатный почерк чисто исторически.

P. S. Кто хорошо учил английский, сможет прочитать текст на картинках.

Читайте также: Почему английский стал международным языком

%d1%80%d0%b0%d1%81%d0%bf%d0%be%d0%b7%d0%bd%d0%b0%d0%b2%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d0%b5%20%d1%80%d1%83%d0%ba%d0%be%d0%bf%d0%b8%d1%81%d0%bd%d0%be%d0%b3%d0%be%20%d1%82%d0%b5%d0%ba%d1%81%d1%82%d0%b0 — со всех языков на все языки

Все языкиАнглийскийРусскийКитайскийНемецкийФранцузскийИспанскийШведскийИтальянскийЛатинскийФинскийКазахскийГреческийУзбекскийВаллийскийАрабскийБелорусскийСуахилиИвритНорвежскийПортугальскийВенгерскийТурецкийИндонезийскийПольскийКомиЭстонскийЛатышскийНидерландскийДатскийАлбанскийХорватскийНауатльАрмянскийУкраинскийЯпонскийСанскритТайскийИрландскийТатарскийСловацкийСловенскийТувинскийУрдуФарерскийИдишМакедонскийКаталанскийБашкирскийЧешскийКорейскийГрузинскийРумынский, МолдавскийЯкутскийКиргизскийТибетскийИсландскийБолгарскийСербскийВьетнамскийАзербайджанскийБаскскийХиндиМаориКечуаАканАймараГаитянскийМонгольскийПалиМайяЛитовскийШорскийКрымскотатарскийЭсперантоИнгушскийСеверносаамскийВерхнелужицкийЧеченскийШумерскийГэльскийОсетинскийЧеркесскийАдыгейскийПерсидскийАйнский языкКхмерскийДревнерусский языкЦерковнославянский (Старославянский)МикенскийКвеньяЮпийскийАфрикаансПапьяментоПенджабскийТагальскийМокшанскийКриВарайскийКурдскийЭльзасскийАбхазскийАрагонскийАрумынскийАстурийскийЭрзянскийКомиМарийскийЧувашскийСефардскийУдмурдскийВепсскийАлтайскийДолганскийКарачаевскийКумыкскийНогайскийОсманскийТофаларскийТуркменскийУйгурскийУрумскийМаньчжурскийБурятскийОрокскийЭвенкийскийГуараниТаджикскийИнупиакМалайскийТвиЛингалаБагобоЙорубаСилезскийЛюксембургскийЧерокиШайенскогоКлингонский

 

Все языкиРусскийАнглийскийДатскийТатарскийНемецкийЛатинскийКазахскийУкраинскийВенгерскийТурецкийТаджикскийПерсидскийИспанскийИвритНорвежскийКитайскийФранцузскийИтальянскийПортугальскийАрабскийПольскийСуахилиНидерландскийХорватскийКаталанскийГалисийскийГрузинскийБелорусскийАлбанскийКурдскийГреческийСловенскийИндонезийскийБолгарскийВьетнамскийМаориТагальскийУрдуИсландскийХиндиИрландскийФарерскийЛатышскийЛитовскийФинскийМонгольскийШведскийТайскийПалиЯпонскийМакедонскийКорейскийЭстонскийРумынский, МолдавскийЧеченскийКарачаевскийСловацкийЧешскийСербскийАрмянскийАзербайджанскийУзбекскийКечуаГаитянскийМайяАймараШорскийЭсперантоКрымскотатарскийОсетинскийАдыгейскийЯкутскийАйнский языкКхмерскийДревнерусский языкЦерковнославянский (Старославянский)ТамильскийКвеньяАварскийАфрикаансПапьяментоМокшанскийЙорубаЭльзасскийИдишАбхазскийЭрзянскийИнгушскийИжорскийМарийскийЧувашскийУдмурдскийВодскийВепсскийАлтайскийКумыкскийТуркменскийУйгурскийУрумскийЭвенкийскийЛожбанБашкирскийМалайскийМальтийскийЛингалаПенджабскийЧерокиЧаморроКлингонскийБаскскийПушту

перевод на английский, синонимы, антонимы, примеры предложений, значение, словосочетания

Другие результаты
В 2012 году Республиканская национальная конвенция заявила о своих планах использования новой технологии — распознавание лиц — чтобы опознавать в толпе людей, потенциальных активистов или нарушителей порядка, и предотвращать правонарушения. In 2012, the Republican National Convention highlighted a new technology it was planning to use, facial recognition, to identify people who were going to be in the crowd who might be activists or troublemakers and to stop them ahead of time.
Я сказал: Какой красивый текст, Хоакин. I said, What beautiful lyrics, Joaquín.
У меня уже был текст, форма — децима — и содержание. I already had the lyrics, I had the form — the Décima — and the content.
Но мы знаем, что распознавание лиц несовершенно и что последовательное определение лиц остаётся сложной задачей. Yet we know facial recognition is not fail proof, and labeling faces consistently remains a challenge.
Найпол два года назад сказал: Уже через два абзаца я понимаю, что текст написан женщиной, и перестаю читать, поскольку не вижу в нём ценности. Naipaul said two years ago, I can read two paragraphs and know immediately if it’s written by a woman, and I just stop reading, because it’s not worthy of me.
Если мы ежедневно посвятим 10–20 минут, сосредоточившись на том, чтобы набрать текст на 10–20 % быстрее, чем наша текущая скорость, мы станем печатать быстрее, особенно если мы также определим, какие ошибки мы допускаем и сфокусируемся на их исправлении. But if we spent 10 to 20 minutes each day fully concentrating on typing 10 to 20 percent faster than our current reliable speed, we would get faster, especially if we also identified what mistakes we’re making and practiced typing those words.
Никакие взаимоотношения — геев, гетеросексуалов или других, считающиеся хотя бы относительно разумными и функциональными, так не выглядят, и тем не менее, дай этому лучшее телевизионное время, добавь макияж, посыпь блёстками, представь это как движение, а не текст, и мы, как культура, настраиваемся на программу и аплодируем. No relationship — gay, straight or anything — that we would regard as remotely healthy or functional looks like that, and yet somehow, you put it on prime time, you slap some makeup on it, throw the glitter on, put it out there as movement, not as text, and we, as a culture, tune in and clap.
Единственный сохранившийся текст на языке, что теперь считается мёртвым. The only existing written example of this seemingly dead language.
Когда вы играете в спектакле, например, у вас есть три, четыре, иногда даже шесть недель, чтобы репетировать с другими актерами, режиссером, реквизитом и всем остальным, так что у вас есть много времени, чтобы выучить текст своей роли, так сказать понять свой персонаж. When you do a play, for example, you have three, four, sometimes even six weeks to rehearse with the other people and the director and the props and everything, so you have a long time to learn your lines, to as it were find the character.
После заголовков шел мелкий текст, напечатанный в две колонки. There were two blocks of dense text under the headings.
Мы задаем и отвечаем на вопросы, мы читаем английский текст и переводим предложения и с английского языка на русский, и с русского на английский язык. We ask and answer the questions, we read English texts and translate sentences both from English into Russian and from Russian into English.
Из этого маленького острова, они один за другим декламировали текст состоящий из 150 слов. From this little island they one by one make their cries and declaim a 150- word test piece.
На английских уроках мы читаем и переводим текст и изучаем новые слова. On the English lessons we read and translate the text and learn new words.
Можно изменять текст столько раз, сколько понадобится, и не нужно будет переписывать весь текст заново, если вы что-то в нем изменили. You can change the text as many times as you want and you don’t need to rewrite everything if you changed something.
Некоторый текст относится к новостям, которые публиковались в конце марта. Some text related to news reports that only went to press at the end of March.
Хор исполнит кантату во славу нашего великого главнокомандующего ее текст вам раздадут на память. The choir will now sing a cantata in praise of our great General and souvenir copies of the music will be distributed.
Он вслух прочитал текст, написанный на листке печатными буквами. Stanno cleared his throat, which had suddenly become very tight, and read aloud the message that was printed neatly on the paper.
Солдат держал дощечку, пока Гавин яростно царапал текст. Gawyn let the man hold the desk while he scribbled furiously.
Эксперты проверили текст записки о самоубийстве, оставленной в машинке на столе у Бассета. They’ve had experts check up on the typewritten note that was in the machine on Basset’s desk.
Полный текст диссертации ещё у машинистки, но вы получите его к пятнице. Full thesis is still at the typist, but you should have it by Friday.
Луис вставил катушку в гнездо и вгляделся в бессмысленный текст. Louis threaded a spool into it and glared at the meaningless script.
Она включила в приложение полный текст маленькой книжки Эндера, но не сообщала, кто ее написал. She included at the end the complete text of Ender’s little book, but did not say that Ender wrote it.
Изменения, которые он предлагает внести в древнюю, священную, ранее неизменную литургию и текст… The changes he is proposing to an ancient, sacred, never previously changed liturgy and text…
Наборный шрифт освободил написанное слово от рутины рукописания и позволил ему развернуть крылья печатных текстов. Movable type freed the written word from the drudgery of hand-scribing and allowed it to take flight in printed texts.
Библиотека конгресса содержит миллионы книг и рукописей . The Library of the Congress contains millions of books and manuscripts.
В ней 22 читальных зала, специальные залы для работы с научной справочной литературой, для детей и молодежи, для современных периодических изданий, справочников, рукописей и для других целей. It has 22 reading-rooms, special halls for scientific reference work, for children and youth, for current periodicals, reference books, manuscripts and for other purposes.
Например, Палата Сената, Скульптурный зал, Палата представителей, Мемориал Джефферсона и Библиотеки Конгресса, в которой содержатся миллионы книг и рукописей. For example, the Senate Chamber, the Statuary Hall, the Hall of Representatives, The Jefferson Memorial and the Library of Congress which holds millions of books and manuscripts.
Она работает редактором рукописей в книжном издательстве, специализирующемся на дешевых любовных романах. She works as a copy editor for a book publisher specializing in paperback romance novels.
Владелец книжного магазина, поставщик редких рукописей, твой любимый кавалер. Bookstore owner, purveyor of rare manuscripts, Your favorite ladies’ man?
Она заморозила весь текст в зале, заблокировала двери и приказала немедленно начать голосование. She froze all the text within the room, locked the doors and decreed that a vote be taken there and then.
В отделе рукописей Гарвардского университета хранится коллекция сэра Уильяма Ротенстайна. In the Sir William Rothenstein collection at Harvard University’s Department of Manuscripts, I found two other Sickert letters with the Joynson Superfine watermark.
До нашего контакта с ними этих людей считали фанатиками принявшими древний текст слишком буквально. These people were considered zealots who took the ancient texts too literally.
Олифант лелеял надежду лично доставить Чарльзу Эгремонту текст показаний Сибил Джерард. Oliphant had entertained the gallant notion of personally delivering to Charles Egremont a transcript of Sybil Gerard’s testimony.
А распознавание лиц не помогло вычислить его ни в одном аэропорту, автобусном или железнодорожном вокзале. And facial recognition hasn’t spotted him in any airport, bus, or train station.
Этот текст был напечатан очень крупно на еще не просохшей бумаге, без всяких комментариев. This was printed in enormous type on paper so fresh that it was still wet, and there had been no time to add a word of comment.
Текст дискуссии записан и будет полностью опубликован во вторник в утренних газетах вместе с комментариями. The discussion has been written up and will be printed in full in Tuesday morning’s newspapers, plus comments pro and con.
Редакторы и рецензенты вернулись после летнего отдыха, и судьба рукописей решалась без промедления. The editors and readers were back from their summer vacations, and manuscripts were being handled quickly.
Как от меня можно ожидать надлежащей защиты, если я не могу получить полный текст. How can I be expected to mount a proper defence if I can’t get a full transcript?
Вот я еду в Вену работать в бывшей Императорской библиотеке с каталогом греческих рукописей. I am going to Vienna now to work on the Catalogue of Greek Manuscripts in what used to be the Emperor’s Library.
Свет лампы слепил Боба и мешал ему прочесть текст на дисплее. The light was set so that Bean couldn’t read it through the dazzle.
Удалённый текст можно прочитать только по краям видимого спектра. The erased ink is visible Only on the edges of the visible spectrum.
Члены КНТ решили, что этот текст будет применяться ко всем регионам, затрагиваемым опустыниванием и засухой. Members of the CST have agreed that this text would be applicable to all regions affected by desertification and drought.
Он забирает свой текст обратно. He’s pushing back on the lyrics.
Текст сообщения начинается с почтового адреса получателя, после чего следует пробел, затем набирается текст. Text messages should be written starting with the recipient’s e-mail address, which must be separated from the text with a space.
Мы лишь хотели обратить внимание всех присутствующих в этом зале на то, что уже есть пересмотренный текст. We just wish to point out to everybody in the room that there is a revised text out.
Если этот текст действительно будет принят, было бы предпочтительным просто включить в пункт 4.1.1.2 соответствующее примечание:. It would be preferable, if this is really going to be adopted, to simply put a note in 4.1.1.2 to the effect:.
Текст легко стирается подобно школьной доске, его можно быстро заменить на новый. Text can be erased very easy, like on blackboard, so you can change it very quickly.
Указывает текст запланированного сообщения. Specifies the audio file which is to be played.
Веб-браузеры использовать HTML теги определить, как отображать текст. Web browsers use the HTML tags to define how to display the text.
Введите текст, который требуется отображать после номера концевой сноски. Enter the text that you want to display after the endnote number.
Введите текст, который должен отображаться как буквицы вместо первых букв абзаца. Enter the text that you want to display as drop caps instead of the first letters of the paragraph.
Введите текст, который должен отображаться в веб-браузере, если выбранный элемент недоступен. Enter the text to display in a web browser when the selected item is unavailable.
Введите символ или текст, который будет отображаться перед номером в списке. Enter a character or the text to display in front of the number in the list.
В подобных случаях работодатели обязаны также вывешивать текст содержания официального сообщения по соответствующему месту работы. In cases like this, the employer is also forced to display the official notice in his workplace.
Введите текст, который должен отображаться при установке курсора мыши на гиперобъекте в браузере. Enter the text that you want to display when the mouse rests on the hotspot in a browser.
Если выполняется вставка поля местозаполнителя, введите текст, который будет отображаться как подсказка, если установить указатель мыши в это поле. If you are inserting a placeholder field, type the text that you want to display as a help tip when you rest the mouse pointer over the field.
С учетом Вашей просьбы быть лаконичными мое устное выступление будет короче, чем первоначальный текст, который был распространен. In the light of your request for brevity, my oral statement has been shortened from the original text, copies of which have been circulated.
Пожалуйста, введите текст сообщения, которое вы хотели бы отправить. Please enter the message you want to send.
Фелисити, запусти распознавание лиц на придорожных камерах по городу. Felicity’s running facial recognition on traffic cameras.
Включи распознавание лиц и анализ на схожесть фигуры. Facial recognition and body shape similarities.

‎App Store: Nebo: заметки и аннотации

Знакомьтесь с Nebo — отмеченный наградами цифровой блокнот! Создавайте красочные заметки, пишите от руки профессиональные отчеты, делайте наброски идей на бесконечном полотне и аннотируйте готовые документы.

Nebo для iPad — ЕДИНСТВЕННОЕ приложение для заметок, использующее весь потенциал и разнообразие рукописного текста наравне с печатным. Теперь с поддержкой Mac M1 — загружайте и используйте Nebo на устройствах с процессором Apple!

Превратите рукописные заметки в профессиональные документы благодаря лучшему в пире распознаванию рукописного ввода и преобразованию письма в текст. Nebo точно распознает любой, даже самый нечитаемый почерк на любом из 66 языков. Забудьте о расшифровке заметок!

** ТЕПЕРЬ ДОСТУПНО: NEBO VIEWER **
Nebo Viewer — удобное сопутствующее приложение, обеспечивающее просмотр (без редактирования) заметок на iPhone. Выполняйте поиск в библиотеке, копируйте и вставляйте содержимое в другие приложения и даже экспортируйте страницы для отправки.

Nebo Viewer доступно в магазине App Store на iPhone. Обратите внимание: вам потребуется доступ к облачной службе синхронизации и бесплатная учетная запись MyScript для доступа к заметкам через Nebo Viewer.

** NEBO НА IPAD: ПОДРОБНОСТИ О ФУНКЦИЯХ **

• Расширьте свои возможности рукописного письма:
— Пишите¹, вводите с клавиатуры или диктуйте в рамках одного документа, предложения и даже слова.

— Преобразуйте рукописный текст и математические формулы в печатный текст и идеальные фигуры.

• Редактируйте с помощью стилуса:
— Используйте простые жесты для редактирования и форматирования, не отвлекаясь от процесса.
— Создавайте заголовки, списки и отметки, добавляйте и удаляйте пробелы и разрывы строк, удаляйте и выделяйте текст.
— Используйте маркер, чтобы выделять или раскрашивать, лассо для выбора и ластик для удаления линий целиком или точного стирания ненужного содержимого.

• Обогатите свои заметки:
— Добавляйте фото, наброски и смарт-объекты, такие как формулы и диаграммы.
— Пишите от руки уравнения и матрицы на нескольких строках, выполняйте простые вычисления и копируйте написанное в формате LaTeX или в виде изображения.

— Нарисованные в Nebo диаграммы остаются редактируемыми при вставке в PowerPoint.

• Пишите и рисуйте свободно:
— Страница свободной формы в Nebo — это бесконечное полотно, идеально подходящее для мозговых штурмов.
— Можно двигаться по странице в любом направлении и менять масштаб для наилучшего вида.
— Используйте «лассо» для выбора и перемещения, копирования, удаления и изменения размера содержимого.

• Повторно используйте содержимое свободной формы на обычных страницах:
— Копируйте содержимое между страницами свободной формы или разделами, а также на обычные страницы и в другие приложения.
— Содержимое со страницы свободной формы остается редактируемым при вставке на обычную страницу.

• Безбумажное управление:
— Организуйте содержимое перетаскиванием.
— Создавайте резервные копии.

** НАБОРЫ ДЛЯ ПРОДУКТИВНОСТИ **
Опробуйте Nebo бесплатно. Когда вы будете готовы поднять ведение заметок на новый уровень, вы сможете приобрести нужные функции в приложении.

Выбирайте один из Наборов для продуктивности, содержащих полезные функции, такие как неограниченное число блокнотов, облачная синхронизация, экспорт нескольких страниц и импорт/аннотирование PDF. Кроме того, можно приобрести Полный набор: максимальная эффективность со скидкой!

Обратите внимание, что функции Наборов для продуктивности несовместимы с функцией «Семейный доступ».

Nebo уважает вашу конфиденциальность и никогда не хранит ваше содержимое на наших серверах без вашего явного согласия.

Вы можете обратиться за поддержкой или запросить новые функции, создав заявку на https://myscri.pt/support

Минимальные и рекомендуемые требования для Nebo: https://myscri.pt/devices

¹Для рукописного ввода в Nebo можно использовать любой совместимы активный или пассивный стилус, включая Apple Pencil. Дополнительную информацию см. по ссылке https://myscri.pt/pens

В iPadOS 14 появилось распознавание рукописного ввода. Как это работает

Система распознавания рукописного ввода в Newton MessagePad в начале 90-х была гордостью и позором Apple Computer. Первые её версии вызывали смех и отбили охоту связываться с «персональными цифровыми ассистентами» у многих. Рукописный ввод вскоре починили, но это уже не было смешно, и об этом почти никто не узнал. 22 июня 2020 года, через 22 года после того, как проект Apple Newton был закрыт навсегда, он вернулся под другим именем. Теперь его зовут Scribble, то есть «мазня» или «каракули», это технология для iPadOS. Уже сейчас, в его раннем черновом варианте, Scribble подходит на роль полноценного способа ввода текста. С недоработками и оговорками – но это только первая бета-версия. У клавиатур с трекпадами и тач-интерфейсом в iPadOS вот-вот появится достойный конкурент.

Пользователи с плохим почерком облегченно вздохнули

Проект Apple Newton был ликвидирован Стивом Джобсом в 1998 году вместе с большим числом проектов, одновременно с сокращением почти половины сотрудников компании. Проект Apple Newton был закрыт вовсе не из-за бесперспективности и не из-за провально низких продаж. И не из-за того, что от Newton «смердело Джоном Скалли», как однажды выразился Стив Джобс. Компания была на грани банкротства, чтобы выжить ей пришлось избавляться даже от интересных и многообещающих направлений. А отношение Джобса к Newton не было однозначно отрицательным.

В благоприятной обстановке Newton можно было бы превратить в изделие массового поражения – это тоже его слова.

В наши дни обстановка благоприятна, с 1993 года, когда Apple объявила «персональный цифровой ассистент с рукописным вводом», возможности искусственного интеллекта выросли на порядок порядков. И в течение нескольких лет, в условиях строжайшей секретности, в Apple работали над его воскрешением в iPadOS.

Этот малыш тоже умел распознавать рукописный текст

Что такое Apple Scribble

Эта технология работает даже в программах, созданных до ее появления. Рукописный текст, даже введенный ужасным почерком, с первого момента распознается безошибочно. Apple Newton требовалось время, чтобы привыкнуть к индивидуальным особенностям хозяина – даже в поздних его инкарнациях. Но даже не это главное: поддержка Scribble встроена во все редактируемые элементы интерфейса, и даже не только в стандартные.

Поддержка Scribble, начиная с iPadOS 14, встроена в UITextInput, протокол, превращающий текстовые элементы в редактируемые.

Все такие элементы, даже от сторонних разработчиков, в iPadOS 14 начинают реагировать на прикосновение кончика электронного карандаша наиболее естетвенным образом. За исключением экранных элементов, созданных запредельно творческими личностями без применения UITextInput. Бета-версия от Apple работает лучше и естественнее чем технологии аналогичного назначения от её друго-врага с незапамятных времен, Microsoft.

Как работает распознавание текста в iPadOS 14

Scribble начинает работать сразу, с первого прикосновения карандаша к экрану внутри редактируемого элемента интерфейса. Элемент включается сам, для это не нужно ни активировать его, ни включать какой-нибудь хитрый режим. Это звучит пугающе – но на практике, как ни странно, эта его особенность работает именно так, как она должна.

В одно мгновение рукописный текст превращается в печатный!

Когда мы что-либо пишем (или рисуем) «физической» ручкой или карандашом, мы ничего и нигде не переключаем и не активируем. С тем лишь отличием, что стереть введенное с помощью Scribble намного проще. Это не единственные таланты Scribble. Превращение небрежно обозначенных геометрических фигур в аккуратные многоугольники – это фантастика. Есть у Scribble и недостатки, но их на удивление немного, и есть все основания надеяться, что к моменту официального выхода iPadOS 14 их исправят.

Apple, до сих пор с маниакальной трепетностью относившаяся к целостности своих интерфейсов, грубо нарушает свои собственные принципы. Очевидно, что клавиатуры с трекпадом и Scribble это настолько разные миры и направления развития, что более несовместимые друг с другом способы ввода текста невозможно даже представить. Но это только на первый взгляд. На самом деле, начиная с iPadOS 13.4, iPad – устройство, которое может быть использовано и почти как компьютер (настольный), и как планшет.

При подключенной к iPad клавиатуре с трекпадом, тач-интерфейс и Scribble доступны, и можно представить себе ситуации, в которых они могут быть полезны. Возможно, совместимость Scribble с клавиатурно-трекпадным режимом стоило бы искусственно ограничить. Пока в этом месте (как мне показалось) с этим не все хорошо. Это показалось не только мне, и в адрес Apple уже отправлено толковое развернутое описание выявленной проблемы.

Новый Apple Pencil

Я не знаю, когда это произойдет, но судя по стремительному росту числа патентов на тему Apple Pencil, этот момент уже близок. Пожалуй, стоит разобраться с самыми интересными из них поподробнее – как-нибудь в другой раз.

Но про одну сверхспособность Apple Pencil будущего (надеюсь, ближайшего) промолчать просто нет сил. Представьте себе ситуацию: в окружающем вас и ваш iPad «материальном мире» находится объект, цвет которого вы хотели бы скопировать в нематериальный мир внутри iPad. Новый яблочный стилус когда-нибудь, научится копировать цвет реальных предметов простым касанием.

Apple Pencil сможет распознавать цвета вокруг пользователя

Патентную заявку Apple, в которой описываются физические и конструктивные принципы такого действия, на прошлой неделе опубликовало американское управление по патентам и товарным знакам. Заявка была подана в начале 2019 года.

рукописный — английский перевод — Rutoen

Рукописный

Hand writing

Очень толстый рукописный отчёт…

A thick, handwritten research journal…

Рукописный вариант, любезно представленный ФАО.

Manuscript courtesy of FAO.

Я могу посмотреть рукописный вариант?

Could I see the manuscript?

Единственная имевшаяся система каталогизации представляла собой рукописный предметный указатель.

A hand written index was the only cataloging system in place.

Думаю, это был очень толстый рукописный отчёт об исследованиях.

It would probably be a thick, handwritten research journal.

Рукописный отдел Бурятского ин та общественных наук СО АН СССР, ф.

Рукописный отдел Бурятского ин та общественных наук СО АН СССР, ф.

Операционная система распознает рукописный текст и конвертирует его в машинный текст.

The operating system recognizes the handwriting and converts it into typewritten text.

(рукописный вариант обозначения долготы гласной надстрочная точка сейчас используется также в печати).

(A hand written variant, a superscript dot for vowel length, is now used in printing as well.

Наконец, отдаю факс и рукописный перевод секретарше, та уносит бумаги за обшитую черным дерматином дверь.

At last, I give the fax letter and the hand written translation to the secretary, she takes it behind the door covered with black fake leather.

Результаты этого проекта изложены в двухтомном издании, рукописный вариант которого был завершен к концу года.

Two volumes have resulted from the project the manuscripts were completed by the end of the year.

Результаты этого проекта изложены в двухтомном издании, рукописный вариант которого был завершен к концу 1995 года.

Two volumes have resulted from the project the manuscripts were completed by the end of 1995.

Ubuntu Title рукописный шрифт OpenType, созданный Энди Фитцсаймоном для использования с операционной системой Убунту и ее производными.

Ubuntu Title is a lower case OpenType font created by Andy Fitzsimon for use with the Ubuntu operating system and its derivatives.

Я тут подумал, мы могли бы написать небольшое приложение которое бы распозновало рукописный текст и прогоняло через систему символьных вычислений.

I was thinking, we could write a little app that would use handwriting recognition, and then run it through a symbolic evaluation engine.

Заявитель представил подтверждающий документ от иракского банка Аль Рафидаин и рукописный документ для внутреннего пользования, показывающий остаток на счету на 31 марта 1990 года.

The claimant submitted a statement from Al Rafidain Bank in Iraq and a hand written internal document showing the balance on 31 March 1990.

46. В качестве документального подтверждения своих заявлений Ирак представил рукописный отрывок списка аккредитивов, которые были даны для закупок в рамках программы создания химического оружия.

46. As supporting documentary evidence for its declarations, Iraq provided a handwritten extract of a list of letters of credit issued for the purpose of purchases for the chemical weapons programme.

545. В качестве подтверждения заявленных ею потерь компания quot Ротари quot представила рукописный перечень местных счетов фактур и транспортных накладных, которые подтверждают полученные компанией суммы.

Rotary provided as evidence of its alleged losses handwritten schedules of site invoices and shipment qualifying certificates, which confirm the amounts received by Rotary.

Заявитель представил подтверждающий документ от иракского банка quot Аль Рафидаин quot и рукописный документ для внутреннего пользования, показывающий остаток на счету на 31 марта 1990 года.

The claimant submitted a statement from Al Rafidain Bank in Iraq and a hand written internal document showing the balance on 31 March 1990.

550. В подтверждение заявленных ею потерь quot Ротари quot представила рукописный перечень платежей, полученных за товары не из СК, с указанием выплаченных сумм и даты платежа.

Rotary provided as evidence of its alleged losses a handwritten schedule of the payments received in respect of non UK goods, indicating the amounts paid and the date of payment.

Этот рукописный текст под названием quot Коалиция в защиту демократических институтов от 1 июня 1993 года quot имел целью поставить заслон на пути путчистов, с тем чтобы они передали власть законному правительству.

This handwritten text, under the title quot The Coalition for the Defense of the Democratic Institutions of 1 June 1993 quot was intended to block the putschists and force them to return power to the legitimate Government.

Как бесплатно конвертировать рукописный текст в печатный-2 Самых простых способа

Существует ли программа для быстрого и эффективного преобразования рукописного текста в печатный (обновлено 2021)? Конечно: PDFelement позволяет

конвертировать рукописи в печатный текст без каких-либо проблем, характерных для других программ. Так что если у вас есть PDFelement, вам не о чем беспокоиться. С помощью этой программы вы сможете сканировать рукописи и превращать их в текст, а также выполнять много других задач, которые существенно упростят процесс вашей работы с PDF-файлами.

Конвертирование рукописного текста в печатный с помощью PDFelement

Шаг 1. Загрузка PDF-документа

Для открытия файла перетащите PDF с рукописью в интерфейс программы. Это один из самых простых способов открыть файл.

Шаг 2. Включение функции распознавания текста

Как правило, рукописные документы обрабатываются в виде отсканированных файлов. После открытия отсканированного PDF-файла на экране появится уведомление с предложением выполнить распознавание текста. Нажмите кнопку «Иструмент»> «OCR», чтобы открыть диалоговое окно распознавания. Выберите режим «Редактируемый текст» и нажмите кнопку «Изменить язык», чтобы выбрать язык рукописного содержимого для выполнения распознавания текста.

Шаг 3. Конвертирование рукописного текста в печатный

После выполнения распознавания файл станет редактируемым. Таким образом, вы можете нажать «Конвертировать»> «В текст» для того, чтобы преобразовать файл на основе рукописного текста в файл с печатным текстом. При необходимости перед преобразованием вы также можете нажать кнопку «Редактировать», чтобы отредактировать содержимое вашего файла. Чтобы узнать больше о том, как редактировать PDF, нажмите здесь.

PDFelement — одна из лучших программ, делающих работу с PDF простой и безопасной. Приложение делает преобразование отсканированной рукописи очень простым процессом. Распознавание рукописей и превращение их в печатный текст — еще одна важная функция, реализованная в PDFelement. Работая в этой программе, вы можете быть уверены в отличном результате. Программа PDFelement отличается простотой использования и является одним из лучших способов выполнения различных задач. PDFelement оснащен множеством функций — от самых простых до продвинутых — которые позволяют существенно облегчить вашу жизнь.

Важно: Рукопись, которую вы собираетесь преобразовать в печатный текст, должна быть написана печатными буквами. Даже Adobe Acrobat не может преобразовывать рукописи в редактируемый текст. Если вам нужно

преобразовать письменные буквы, попробуйте программное обеспечение ICR — Intelligent Character Recognition.

Вам также может понравиться:  Как конвертировать PNG в Word >>


Сканирование рукописного текста в печатный

Преобразование рукописных заметок в текст выглядит очень впечатляюще. Вы можете использовать эту программу, высоко оцененную пользователями со всего мира, для преобразования рукописей в печатный текст. PDFelement делает сложные процессы, связанные с PDF, простыми, надежными и безопасными. Лучшая часть PDFelement заключается в том, что данная программа не требует подключения к интернету для работы в отличие от других программ.

Шаг 1. Подключение сканера

После запуска PDFelement нажмите кнопку «Иструмент» на вкладке «OCR». Затем выберите сканер для подключения. Вы также можете выбрать необходимые настройки и нажать «Сканировать».

Шаг 2. Сканирование рукописного текста в печатный

Отсканированный PDF-файл будет открыт в PDFelement после завершения сканирования. Если в шаге 2 вы выбрали опцию «Распознать текст (OCR)», то текст созданного PDF-файле уже будет доступен для редактирования. Затем вы можете преобразовать файл в текстовый файл с помощью кнопки «В текст» на вкладке «Конвертирование». При необходимости перед преобразованием вы также можете нажать кнопку «Редактировать», чтобы отредактировать содержимое вашего файла. Чтобы узнать больше о том, как редактировать PDF, нажмите здесь.


Лучшая программа для конвертирования рукописного текста в печатный

PDFelement — несомненно, лучшая программа, которую можно использовать для преодоления проблем, возникающих при работе с PDF в других программах. С PDFelement обработка PDF перестает быть сложной задачей. PDFelement гарантирует потрясающие результаты работы. Это одна из лучших программ, представленных на рынке. PDFelement создан командой профессионалов, которые регулярно обновляют программу, поэтому работая в ней, вы можете быть уверены в отличном результате.

PDFelement — это программа, которая способна изменить ваше представление о работе с PDF-файлами. Загрузите программу, чтобы убедиться, что здесь отсутствуют все те сложности, которые возникают при использовании некачественных программ. Стоит однажды попробовать PDFelement, и она станет одной из ваших любимых программ. В случае возникновения каких-либо сложностей вы в любой момент можете связаться с командой разработчиков. Техническая поддержка 24/7 позволяет справиться с ними без труда. Все функции PDFelement доступны даже при загрузке бесплатной версии.

PDFelement обладает интуитивно понятным интерфейсом, поэтому подходит даже для новичков. В программу встроены сотни полезных функций для обработки PDF-файлов. PDFelement позволяет с легкостью открывать даже зашифрованные PDF-файлы. Вы также можете защитить свои файлы, чтобы они не были изменены или испорчены в результате несанкционированного доступа. С PDFelement ваши PDF-файлы всегда в безопасности. Сложно оставаться равнодушным к этой программе — она действительно потрясающая.

  • С помощью этой программы вы можете решать самые распространенные задачи. Среди них удобное открытие, сохранение и печать PDF-файлов.
  • Программу также можно использовать для работы с графическими элементами PDF-файлов: с ее помощью вы можете удалять, перемещать и поворачивать их.
  • Функция распознавания текста в данной программе не имеет аналогов по своему уровню. С ее помощью вы гарантированно сможете преобразовать изображения в редактируемый текст.
  • Данная программа будет особенно полезна для корпоративных пользователей. Приложение позволяет добавлять номера и элементы страниц, включая сквозную нумерацию.

Как легко выполнить распознавание рукописного ввода с помощью глубокого обучения

Хотите распознавать рукописные формы? Этот блог представляет собой исчерпывающий обзор новейших методов распознавания рукописного ввода с использованием глубокого обучения. Мы рассмотрели последние исследования и статьи по состоянию на 2020 год. Мы также создаем устройство для чтения рукописного ввода с нуля.


Nanonets OCR API имеет много интересных вариантов использования. Чтобы узнать больше, поговорите со специалистом по ИИ Nanonets.

Запланировать звонок


Введение

Ожидается, что объем рынка оптического распознавания символов (OCR) составит 13 долларов США.38 миллиардов к 2025 году при росте на 13,7% в годовом исчислении. Этот рост обусловлен быстрой оцифровкой бизнес-процессов с использованием OCR для снижения затрат на рабочую силу и экономии драгоценных человеко-часов. Хотя OCR считается решенной проблемой, есть один ключевой компонент — распознавание рукописного ввода или распознавание рукописного текста (HTR), которое по-прежнему считается сложной задачей. Большая разница в стилях рукописного ввода у разных людей и низкое качество рукописного текста по сравнению с печатным текстом создают значительные препятствия для преобразования его в машиночитаемый текст.Тем не менее, это важная проблема, которую необходимо решить для многих отраслей, таких как здравоохранение, страхование и банковское дело.

Источник: — https://www.semanticscholar.org/paper/Handwriting-recognition-on-form-document-using-and-Darmatasia-Fanany/

Последние достижения в области глубокого обучения, такие как появление архитектур трансформаторов, быстро- отслеживали наш прогресс в распознавании рукописного текста. Распознавание рукописного текста называется интеллектуальным распознаванием символов (ICR) из-за того, что алгоритмы, необходимые для решения ICR, требуют гораздо большего интеллекта, чем решение общего OCR.

В этой статье мы узнаем о задаче распознавания рукописного текста, ее тонкостях и способах ее решения с помощью методов глубокого обучения.


Хотите извлечь данные из рукописных форм? Зайдите в Nanonets и начните создавать модели OCR бесплатно!

Проблемы с распознаванием рукописного ввода
  1. Огромное разнообразие и неоднозначность штрихов от человека к человеку
  2. Стиль рукописного ввода отдельного человека также меняется время от времени и непоследователен
  3. Низкое качество исходного документа / изображения из-за деградация с течением времени
  4. Текст в печатных документах располагается по прямой линии, тогда как людям не нужно писать строку текста по прямой линии на белой бумаге
  5. Курсивный почерк затрудняет разделение и распознавание символов
  6. Рукописный текст может иметь переменное вращение справа, что контрастирует с печатным текстом, где весь текст расположен ровно
  7. Сбор хорошего помеченного набора данных для изучения стоит недешево по сравнению с синтетическими данными

Сценарии использования

Здравоохранение и фармацевтика

Оцифровка рецептов пациента — главная проблема в сфере здравоохранения / фармацевтики.Например, компания «Рош» ежедневно обрабатывает миллионы петабайт медицинских PDF-файлов. Еще одна область, в которой обнаружение рукописного текста имеет ключевое значение, — это набор пациентов и оцифровка форм. Добавив распознавание почерка в свой набор услуг, больницы / фармацевтические учреждения могут значительно улучшить взаимодействие с пользователем.

Страхование

Крупная страховая отрасль получает более 20 миллионов документов в день, и задержка в обработке претензии может серьезно повлиять на компанию.Документ о претензиях может содержать различные стили почерка, и чистая ручная автоматизация обработки претензий полностью замедлит конвейер.

Источник: — https://www.researchgate.net/figure/mages-of-handwritten-bank-cheques- from-different-countries-a-Brazilian-1-b-American_fig2_226705617

Банковское дело

Люди выписывают чеки на регулярной основе, и чеки по-прежнему играют важную роль в большинстве безналичных операций. Во многих развивающихся странах нынешняя процедура обработки чеков требует, чтобы служащий банка считывал и вручную вводил информацию, представленную на чеке, а также проверял такие записи, как подпись и дата.Поскольку в банке каждый день приходится обрабатывать большое количество чеков, система распознавания рукописного текста может сэкономить затраты и часы работы человека

Онлайн-библиотеки

Огромные объемы исторических знаний оцифровываются путем загрузки сканированных изображений для доступ ко всему миру. Но это усилие не очень полезно до тех пор, пока текст в изображениях не будет идентифицирован, который можно индексировать, запрашивать и просматривать. Распознавание почерка играет ключевую роль в оживлении документов средневековья и 20 века, открыток, исследований и т. Д.

Методы

Методы распознавания рукописного ввода можно в общих чертах разделить на два следующих типа:

  1. Онлайн-методы : — Онлайн-методы включают цифровое перо / стилус и имеют доступ к информации о штрихе, местонахождении пера во время текста записывается, как показано на правом рисунке выше. Поскольку они, как правило, содержат много информации о потоке написанного текста, их можно классифицировать с довольно высокой точностью, и разграничение между разными символами в тексте становится намного более четким
  2. Offline методы : — Offline методы вовлекать распознавание текста после того, как он записан, и, следовательно, не будет иметь информации о штрихах / направлениях, задействованных во время письма, с возможным добавлением некоторого фонового шума из источника i.электронная бумага.

В реальном мире не всегда возможно / масштабируемо носить цифровое перо с датчиками для сбора информации о штрихах, и, следовательно, задача распознавания текста в автономном режиме является гораздо более актуальной проблемой. Итак, теперь мы обсудим различные методы решения проблемы распознавания офлайн-текста.

Методы

Первоначальные подходы к решению распознавания рукописного ввода включали методы машинного обучения, такие как скрытые марковские модели (HMM), SVM и т. Д.После предварительной обработки исходного текста выполняется извлечение признаков для определения ключевой информации, такой как петли, точки перегиба, соотношение сторон и т. Д. Отдельного символа. Эти сгенерированные функции теперь передаются классификатору, например, HMM, для получения результатов. Производительность моделей машинного обучения довольно ограничена из-за фазы извлечения функций вручную и их ограниченной способности к обучению. Шаг извлечения функций варьируется для каждого отдельного языка и, следовательно, не масштабируется. С появлением глубокого обучения значительно улучшилась точность распознавания почерка.Давайте обсудим несколько известных исследований в области глубокого обучения для распознавания рукописного ввода

Многомерные рекуррентные нейронные сети

RNN / LSTM, которые, как мы знаем, могут иметь дело с последовательными данными для выявления временных закономерностей и получения результатов. Но они ограничены работой с одномерными данными и, следовательно, не будут напрямую применяться к данным изображений. Для решения этой проблемы авторы в этой статье предложили многомерную структуру RNN / LSTM, как показано на рисунке ниже

Ниже приводится разница между обычной RNN и многомерной RNN.В обычной RNN скрытый уровень говорит, что я получает состояние от предыдущего скрытого слоя во время i-1. В многомерной RNN, например, в двумерной RNN, скрытый слой (i, j) получает состояния от нескольких предыдущих скрытых слоев, то есть (i-1, j) и (i, j-1), и, таким образом, захватывает контекст из обоих высота и ширина изображения, которые имеют решающее значение для получения четкого представления сети о локальном регионе. Это дополнительно расширяется для получения информации не только от предыдущих уровней, но и от будущих уровней, подобно тому, как BI-LSTM получает информацию от t-1 и t + 1.Точно так же скрытый слой 2D MDRNN i теперь может получать информацию (i-1, j), (i, j-1), (i + 1, j), (i, j + 1), таким образом захватывая контекст во всех направлениях

Вся структура сети показана выше. Используется MDLSTM, который представляет собой не что иное, как замену блока RNN блоком LSTM из вышеупомянутого обсуждения MDRNN. Входные данные разделены на блоки размером 3×4, которые теперь передаются в слои MDSTM. Сеть имеет иерархическую структуру, состоящую из уровней MDLSTM, за которыми следуют уровни прямой связи (ANN) в тандеме. Затем окончательный результат преобразуется в 1D-вектор и передается в функцию CTC для генерации выходных данных.

Временная классификация коннекционистов (CTC) — это алгоритм, используемый для решения таких задач, как распознавание речи, распознавание рукописного текста и т. Д.где доступны только входные данные и выходная транскрипция, но отсутствуют детали выравнивания, то есть как конкретная область в звуке для речи или конкретная область в изображениях для рукописного ввода выравнивается по определенному символу. Простая эвристика, такая как присвоение каждому персонажу одной и той же области, не сработает, поскольку количество места, которое занимает каждый персонаж, зависит от почерка от человека к человеку и время от времени.

Для нашего сценария использования распознавания рукописного ввода рассмотрим области входного изображения для конкретного предложения как входные X = [ x 1, x 2,…, x ** T ], а ожидаемый результат будет Y = [ y 1, y 2,…, y ** U ].Предполагается, что по заданному X мы найдем точный Y. Алгоритм CTC работает, принимая входные данные X и предоставляя распределение по всем возможным Y, используя которые мы можем сделать прогноз для окончательного результата.

CTC использует базовый символ, скажем — для различения повторяющихся символов и повторяющихся символов в области ввода. Например, конкретный символ может охватывать несколько областей ввода, и, таким образом, CTC будет выводить один и тот же символ последовательно. Пример: — Ввод james и вывод CTC — jjaammmees.Окончательный результат получается путем сворачивания повторяющихся выходных данных, и, следовательно, мы получаем james. Но теперь, чтобы представить повторяющиеся символы, скажем «l» в приветственном слове, нам нужно иметь разделение, и, таким образом, все выходные данные разделяются дефисом (-). Теперь вывод для hello может быть h-ee-ll-lll-oo, который, если свернуть, станет hello, а не helo. Более подробную информацию о том, как работает CTC, можно увидеть здесь CTC.

При декодировании вывода CTC на основе простой эвристики наивысшей вероятности для каждой позиции мы можем получить результаты, которые могут не иметь никакого смысла в реальном мире.Чтобы решить эту проблему, мы могли бы использовать другой декодер, чтобы улучшить результаты. Давайте обсудим различные типы декодирования

  1. Декодирование наилучшего пути : — Это общее декодирование, которое мы обсуждали до сих пор. В каждой позиции мы берем результат модели и находим результат с наибольшей вероятностью.
  2. Декодирование поиска луча : — Вместо того, чтобы брать один выходной сигнал из сети каждый раз, когда поиск луча предлагает сохранить несколько выходных путей с наивысшими вероятностями и расширить цепочку с новыми выходными сигналами и отбрасывать пути с меньшей вероятностью, чтобы сохранить размер луча постоянным .Результаты, полученные с помощью этого подхода, более точны, чем при использовании жадного подхода.
  3. Поиск по лучу с помощью языковой модели : — Поиск по лучу обеспечивает более точные результаты, чем поиск по сетке, но все же он не решает проблему получения значимых результатов. Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать языковую модель вместе с поиском луча с использованием как вероятностей модели, так и языковой модели для получения окончательных результатов.

Более подробную информацию о создании точных результатов декодирования можно найти в этой статье.

Encoder-Decoder and Attention Networks

Модели Seq2Seq, имеющие сети Encoder-decoder, в последнее время стали популярными для решения задач распознавания речи. машинный перевод и т. д. и, таким образом, были расширены для решения варианта использования распознавания рукописного ввода путем развертывания дополнительного механизма внимания.Давайте обсудим некоторые плодотворные исследования в этой области.

Сканировать, посещать и читать

В этой основополагающей работе «Сканировать, посещать и читать» (SAR) авторы предлагают использовать модель, основанную на внимании, для сквозного распознавание почерка. Основным вкладом исследования является автоматическая транскрипция текста без разделения на строки в качестве этапа предварительной обработки, что позволяет сканировать всю страницу и давать результаты.

SAR использует архитектуру на основе MDLSTM, аналогичную той, которую мы обсуждали выше, с одним небольшим изменением на последнем уровне.После последнего линейного слоя, то есть последнего блока Sum на рисунке выше, карты функций сворачиваются в вертикальном измерении, и для получения выходных данных применяется окончательная функция softmax.

Архитектура SAR состоит из архитектуры MDLSTM, которая действует как средство извлечения признаков. Последний модуль сворачивания с выходом softmax и потерей CTC заменяется модулем внимания и декодером LSTM. Используемая модель внимания представляет собой гибридную комбинацию внимания, основанного на содержании, и внимания на основе местоположения, что более подробно объясняется в следующей статье.Модули декодера LSTM берут предыдущее состояние, предыдущую карту внимания и функции кодера для генерации окончательного выходного символа и вектора состояния для следующего предсказания.

Convolve, Attend and Spell

В этой статье предлагается основанная на внимании модель «последовательность-последовательность» для распознавания рукописных слов. Предлагаемая архитектура состоит из трех основных частей: кодировщика, состоящего из CNN и двунаправленного ГРУ, механизма внимания, предназначенного для сосредоточения внимания на соответствующих функциях, и декодера, образованного однонаправленным ГРУ, способного записать соответствующее слово, персонаж за персонажем.

Кодировщик использует CNN для извлечения визуальных характеристик. Предварительно обученная архитектура VGG-19-BN используется в качестве средства извлечения признаков. Входное изображение преобразуется в карту характеристик X, которая затем преобразуется в X ‘путем разделения всех каналов по столбцам и объединения их для получения последовательной информации. X ‘далее преобразуется в H с помощью двунаправленного GRU. GRU — это нейронная сеть, похожая на LSTM по своей природе и способная собирать временную информацию.

Кроме того, модель внимания используется при прогнозировании выходных данных декодера.В статье рассматриваются два различных типа исследуемых механизмов внимания.

  1. Content-based Attention : — Идея заключается в том, чтобы найти сходство между текущим скрытым состоянием декодера и картой функций из кодировщика. Мы можем найти наиболее коррелированные векторы признаков в карте признаков кодировщика, которые можно использовать для предсказания текущего символа на текущем временном шаге. Более подробную информацию о том, как работает механизм внимания, можно увидеть здесь. Внимание
  2. На основе местоположения Внимание : — Главный недостаток механизмов определения местоположения на основе содержимого заключается в том, что существует неявное предположение, что информация о местоположении встроена в выходные данные кодировщик.В противном случае невозможно различить выводимые символы, которые повторяются из декодера. Например, рассмотрим слово Charmander, символ a повторяется в нем дважды, и без информации о местоположении декодер не сможет предсказать их как отдельные символы. Чтобы облегчить это, прогнозируется текущий символ и его выравнивание с использованием как выходных данных кодировщика, так и предыдущего выравнивания. Более подробную информацию о том, как работает посещаемость на основе местоположения, можно увидеть здесь.

Декодер однонаправленный многослойный ГРУ.На каждом временном шаге t он получает входные данные из предыдущего временного шага и вектор контекста от модуля внимания. Полиномиальное декодирование и сглаживание меток исследуются при обучении для улучшения возможностей обобщения.

Модели трансформаторов

Хотя сети кодировщиков-декодеров довольно хорошо справляются с достижением результатов распознавания рукописного ввода, они имеют узкое место в обучении из-за задействованных уровней LSTM и, следовательно, не могут быть распараллелены. В последнее время преобразователи стали довольно успешными и заменили LSTM в решении различных задач, связанных с языком.Давайте теперь обсудим, как модели на основе трансформаторов могут быть применены для распознавания рукописного ввода.

Обращайте внимание на то, что вы читаете

В этой работе авторы предложили использовать архитектуру на основе трансформатора с использованием слоев многоголового внимания и самовнимания как на визуальной, так и на текстовой стадиях и, таким образом, могут научиться распознавать символы. как языковые зависимости декодируемых последовательностей символов. Поскольку языковые знания встроены в саму модель, нет необходимости в каких-либо дополнительных этапах постобработки с использованием языковой модели и, следовательно, есть возможность предсказывать выходные данные, которые не являются частью словаря.Для этого кодирование текста происходит на уровне символов, а не слов. Поскольку архитектура трансформера позволяет обучать модель параллельно для каждого региона или персонажа, процесс обучения значительно упрощается.

Сетевая архитектура состоит из следующих компонентов

  1. Визуальный кодировщик : — Для извлечения соответствующих функций и применения многоголового визуального самовнимания к разным местам символов
  2. Text Transcriber : — Он выполняет задачу принятия ввод текста, его кодирование, применение самовнимания многоголового языка и взаимное внимание как к визуальным, так и к текстовым функциям.
Visual Encoder

Магистраль Resnet50 используется для дополнительных функций, как показано на рисунке выше. Выходные данные трехмерной карты признаков от Resnet50 Fc передаются в модуль временного кодирования, который меняет форму на 2d, сохраняя ту же ширину и, следовательно, форму (f x h, w). Он подается в полностью связанный слой для уменьшения формы до (f, w), и в результате получается Fc ‘. Кроме того, к Fc ‘добавляется позиционное кодирование TE, чтобы сохранить информацию о местоположении, как упомянуто в документе Transformer, написанном Vaswani.Более подробную информацию о том, как спроектирована архитектура трансформатора, можно увидеть здесь. Выходные данные проходят через полностью связанный слой, чтобы получить окончательную карту объектов с формой (f, w). Окончательный результат проходит через многоглавый модуль внимания с 8 головами, чтобы получить визуально богатую функциональную карту

Text Transcriber

Входной текст проходит через кодировщик, который генерирует вложения на уровне символов. Эти вложения комбинируются с временным расположением аналогично тому, как это делается в Visual Encoder с использованием модуля Temporal Encoder.Затем этот результат передается в модуль самовосприятия с несколькими головками, который аналогичен модулю внимания в визуальном кодировщике. Текстовые функции, генерируемые визуальными элементами из визуального кодировщика, передаются в модуль взаимного внимания, задача которого состоит в том, чтобы выровнять и объединить изученные функции как из изображений, так и из входных текстов. Выходные данные передаются через функцию softmax, чтобы получить окончательный результат.

При оценке тестовых данных транскрипции недоступны. Таким образом, в качестве входных данных передается только начальный токен , а первый предсказанный символ возвращается в систему, которая выводит второй предсказанный символ.Этот процесс вывода повторяется в цикле до тех пор, пока не будет создан символ конца последовательности или пока не будет достигнута максимальная выходная длина N.

Генерация рукописного текста

Рукописный текст Генерация — это задача создания реально выглядящего рукописного текста и, таким образом, может использоваться для дополнения существующих наборов данных. Как мы знаем, глубокое обучение требует большого количества данных для обучения, в то время как получение огромного корпуса помеченных изображений рукописного ввода для разных языков является сложной задачей.Чтобы решить эту проблему, мы можем использовать Generative Adversarial Networks для генерации обучающих данных. Давайте обсудим здесь одну из таких архитектур.

ScrabbleGAN

ScrabbleGAN следует полу-контролируемому подходу для синтеза изображений рукописного текста, которые универсальны как по стилю, так и по лексике. Он может создавать изображения различной длины. Генератор также может управлять результирующим стилем текста, что позволяет нам решить, должен ли текст быть курсивным или указать, насколько толстым / тонким должен быть штрих пера.

Архитектура состоит из полностью сверточного генератора, основанного на BigGAN.Для каждого символа во входных данных выбирается соответствующий фильтр, и все значения объединяются вместе, которые затем умножаются на вектор шума z, который управляет созданным стилем текста. Как можно видеть выше, области, созданные для каждого отдельного символа, перекрываются, что помогает в создании связного рекурсивного текста, а также обеспечивает гибкость при использовании символов разного размера. Например, m занимает большую часть места, в то время как e и t занимают ограниченную площадь. Чтобы сохранить один и тот же стиль для всего слова или предложения, вектор стиля z остается постоянным для всех символов.

Сверточный дискриминатор, основанный на архитектуре BigGAN, используется для определения того, выглядит ли стиль создания изображений поддельным или реальным. Дискриминатор не полагается на аннотации уровня символа и, следовательно, не основан на условном GAN класса. Преимущество этого состоит в том, что нет необходимости в помеченных данных, и, следовательно, данные из невидимого корпуса, которые не являются частью обучающих данных, могут использоваться для обучения дискриминатора. Наряду с дискриминатором распознаватель текста R обучен классифицировать, имеет ли сгенерированный текст реальный смысл или является тарабарщиной.Распознаватель основан на архитектуре CRNN с удаленной повторяющейся головкой, чтобы сделать распознаватель немного слабее и не распознавать текст, даже если он нечеткий. Текст, сгенерированный на выходе R, сравнивается с входным текстом, переданным генератору, и соответствующий штраф добавляется к функции потерь.

Выходы, сгенерированные ScrabbleGAN, показаны ниже.

Наборы данных: —
  1. IAM : — Набор данных IAM содержит около 100 тыс. Изображений слов из английского языка со словами, написанными 657 разными авторами.Наборы для обучения, тестирования и проверки содержат слова, написанные взаимоисключающими авторами Ссылка: — http://www.fki.inf.unibe.ch/databases/iam-handwriting-database
  2. CVL : — Набор данных CVL состоит из семи рукописные документы, написанные примерно 310 участниками, в результате чего было получено около 83 тысяч слов, разделенных на обучающие и тестовые наборы Ссылка: — https://cvl.tuwien.ac.at/research/cvl-databases/an-off-line-database-for -writer-retrieval-writer-identity-and-word-spotting /
  3. RIMES : — Содержит около 60 тысяч изображений французского языка, написанных 1300 авторами, что соответствует примерно 5 письмам, написанным каждым человеком.Ссылка: — http://www.a2ialab.com/doku.php?id=rimes_database:start

Метрики: —

Частота ошибок символов : — Вычисляется как расстояние Левенштейна, которое сумма замен символов (Sc), вставок (Ic) и удалений (Dc), необходимых для преобразования одной строки в другую, деленная на общее количество символов в наземной истине (Nc)

Word Error Rate : — Он вычисляется как сумма замен слов (Sw), вставок (Iw) и удалений (Dw), которые требуются для преобразования одной строки в другую, деленной на общее количество слов в основной истине (Nw)

.

Обучите свою собственную модель распознавания рукописного текста

Теперь давайте посмотрим, как мы можем обучить нашу собственную модель распознавания рукописного текста.Мы будем обучаться на наборе данных IAM, но вы также можете обучить модель на своем собственном наборе данных. Давайте обсудим шаги, необходимые для его настройки.

Data

Чтобы загрузить регистр набора данных IAM отсюда. После регистрации скачайте файл words.tgz отсюда. Он содержит набор данных с изображениями рукописных слов. Также скачайте отсюда файл аннотации words.txt.

Если вы хотите использовать свой собственный набор данных, вам необходимо следовать структуре данных набора данных IAM.

Выше показано, как выглядит структура папок набора данных AIM. Здесь a01, a02 и т. Д. Представляют родительские папки, каждая из которых имеет подпапки данных. В каждой подпапке есть набор изображений, в которых имя папки добавляется в качестве префикса к имени файла.

Кроме того, нам понадобится файл аннотации, в котором будут указаны пути к файлам изображений и соответствующие транскрипции. Рассмотрим, например, изображение выше с обозначением текста, ниже будет представление в словах файла аннотаций.txt

a01-000u-01-00 ok 156 395932 441 100 VBG nominating

  1. a01-000u-01-00 -> идентификатор слова для строки в форме a01-000u
  2. ok / err -> индикатор качества вывода сегментации
  3. 156 -> уровень серого для бинаризации строки, содержащей это слово
  4. 395932 441100 -> ограничивающая рамка вокруг этого слова в формате x, y, w, h
  5. VBG -> грамматический тег для это слово. Здесь глагол Gerund
  6. назначает -> транскрипция для этого слова
Архитектура: —

Мы будем тренировать архитектуру на основе CRNN с потерей CTC.CNN используется для извлечения визуальных характеристик, которые передаются в RNN, а потеря CTC применяется к концу с жадным декодером для получения вывода.

Обучение

Отсюда мы будем использовать код CRNN для обучения нашей модели. Следуйте инструкциям ниже, чтобы подготовить данные

  python checkDirs.py
  

Выполните указанную выше команду, и вы должны увидеть результат, как показано ниже:

[OK] слов /
[OK] слов / a01 / a01-000u /
[OK] слов.txt
[OK] test.png
[OK] words / a01 / a01-000u / a01-000u-00-00.png

Теперь вы готовы начать обучение.

Перейдите в корневой каталог и выполните

  python main.py --train
  
Результаты

После обучения в течение примерно 50 эпох коэффициент ошибок символов (CER) составляет 10,72%, а коэффициент ошибок слов (WER) составляет 26,45%, и, следовательно, точность слов составляет 73,55%. Некоторые из прогнозов можно увидеть на рисунке ниже.

Модель способна точно предсказать персонажей в значительной степени, но в некоторых случаях она страдает, например, ужасно предсказывается так же, как и истории предсказываются как старомодные.Эти проблемы могут быть решены путем использования языковой модели в качестве этапа постобработки вместе с декодером, который может генерировать значимые слова и исправлять простые ошибки.

Резюме

Несмотря на то, что были достигнуты значительные разработки в области технологий, которые помогают лучше распознавать рукописный текст, HTR — далеко не решенная проблема по сравнению с OCR и, следовательно, еще не широко используется в промышленности. Тем не менее, учитывая темпы развития технологий и появление таких моделей, как трансформаторы, мы можем ожидать, что модели HTR скоро станут обычным явлением.

Чтобы получить больше информации по этой теме, вы можете начать отсюда.

Вам могут быть интересны наши последние сообщения на:

Дополнительная литература

Обновление:
‌ Добавлены дополнительные материалы для чтения о распознавании рукописного ввода с использованием глубокого обучения.

2 простых способа бесплатно преобразовать рукописный текст в текст 2021

2021-06-25 11:42:13 • Отправлено по адресу: OCR Solution • Проверенные решения

Есть ли программа для простого и удобного преобразования рукописного ввода в текст ? Конечно, пока используется PDFelement, вы можете конвертировать рукописный ввод в текст без каких-либо проблем, которые могут возникнуть в других программах.Вам не нужно беспокоиться об идее предмета, если у вас в углу есть PDFelement. Он может сканировать рукописный текст в текст и выполнять все функции, чтобы упростить и упростить управление PDF-файлами. Проверьте содержимое, вы можете легко найти пошаговое руководство о том, как преобразовать рукописный текст и отсканировать его в текст.

Часть 1. Преобразование рукописного ввода в текст

Шаг 1. Загрузите PDF-файл

Перетащите рукописный PDF-файл в интерфейс, чтобы убедиться, что файл открыт.Это один из самых простых способов открыть файл. Или вы можете выбрать значок «Открыть файлы», чтобы загрузить файл.

Шаг 2. Включите OCR

Обычно рукописные документы представляют собой отсканированные файлы. Поэтому после открытия отсканированного PDF-файла вы получите уведомление с просьбой выполнить оптическое распознавание текста. Нажмите кнопку «Инструмент»> «OCR», чтобы открыть диалоговое окно OCR. Выберите режим «Редактируемый текст» и нажмите кнопку «Изменить язык», чтобы выбрать язык рукописного текста для выполнения распознавания текста.

Шаг 3. Преобразование рукописного ввода в текст

После выполнения OCR файл уже доступен для редактирования. Таким образом, вы можете нажать кнопку «Преобразовать»> «В текст», чтобы напрямую преобразовать файл рукописного ввода в текстовый файл. Перед преобразованием вы также можете нажать кнопку «Редактировать», чтобы отредактировать контент по своему усмотрению. Узнайте больше о том, как редактировать PDF-файлы здесь.

PDFelement — одна из лучших программ, которая высоко ценится как одна из лучших программ, обеспечивающих простое и безопасное управление PDF-файлами.Это один из способов сделать преобразование отсканированного рукописного текста в текст очень простым процессом. Рукописный ввод текста OCR — это еще один процесс, который также был добавлен в PDFelement. С помощью этой программы вы также будете уверены, что получите лучший результат. Его легко использовать, и вы можете быть уверены, что PDFelement — один из лучших способов выполнить работу. PDFelement — единственная программа, которая облегчит вам жизнь — от простых до расширенных функций.

Примечание : Чтобы преобразовать рукописный ввод в текст, вам нужно написать их формальным шрифтом, таким как печатное слово. Даже Adobe Acrobat не может преобразовать рукописный ввод в текст. Если вы хотите преобразовать неформальный почерк, вы можете попробовать программу ICR — Intelligent Character Recognition.


Часть 2. Сканирование рукописного ввода в текст

Чтобы преобразовать рукописный ввод в текст , один из лучших способов — убедиться, что результат очень интересный. Вы можете использовать эту программу, чтобы превратить рукописный ввод в текст, так как она также гарантирует, что вы получите лучшую программу, получившую высокие оценки пользователей со всего мира.С помощью PDFelement вы также убедитесь, что сложные процессы, связанные с PDF, станут безопасными, надежными и легкими. Лучшая часть PDFelement заключается в том, что для работы ему не требуется подключение к Интернету, в отличие от других программ.

Шаг 1. Подключите сканер

После запуска PDFelement нажмите кнопку «Файл»> «Создать»> «Со сканера» на вкладке «Главная». Затем выберите сканер для подключения. Вы также можете выбрать нужную настройку и нажать «Сканировать».

Шаг 2.Сканирование рукописного ввода в текст

Отсканированный PDF-файл будет открыт непосредственно в PDFelement после завершения сканирования. И если вы выбрали опцию «Распознать текст (OCR)» на шаге 2, то текст в созданном PDF-файле уже доступен для редактирования. Затем вы можете выбрать преобразование файла в файл .txt с помощью кнопки «В текст» на вкладке «Преобразовать». Перед преобразованием вы также можете нажать кнопку «Редактировать», чтобы отредактировать контент по своему усмотрению. Узнайте больше о том, как редактировать PDF-файлы здесь.


Лучшее программное обеспечение для преобразования рукописного ввода в текст

PDFelement, несомненно, лучшая программа, которую можно использовать для решения проблем, связанных с PDF, которые возникают в других программах.С PDFelement вы также можете быть уверены, что управление PDF никогда не будет сложной задачей. С PDFelement вы обязательно получите потрясающие результаты, и это одна из лучших программ на рынке. PDFelement разработан устойчивой командой профессионалов, которые регулярно обновляют программу, чтобы вы с легкостью и с удовольствием получали самые лучшие и самые отличные результаты.

PDFelement — одна из основных программ, которая может изменить способ работы с файлами PDF.Получите программу, чтобы убедиться, что вы преодолеете проблемы, с которыми люди сталкиваются при использовании некачественных программ. Вы сделаете PDFelement одной из самых любимых программ, если однажды будете использовать ее для выполнения работы. Вы также можете связаться с командой разработчиков, если программа доставляет вам неприятности. Благодаря поддержке 24/7 вы получите лучший результат. Всеми функциями PDFelement можно пользоваться, даже если загружена бесплатная версия.

PDFelement имеет интуитивно понятный интерфейс, который гарантирует, что даже начинающие пользователи смогут им воспользоваться.Вы можете быть уверены, что функции программы, которые насчитывают до сотни единиц, могут выполняться над файлами PDF. С PDFelement легко убедиться, что зашифрованные файлы PDF также легко открываются. Вы также можете защитить файлы от несанкционированного доступа, чтобы изменить или повредить их содержимое. С PDFelement ваши PDF-файлы всегда в безопасности. Вы обязательно будете поражены этой программой, она самая лучшая.

  • С помощью этой программы вы можете выполнять самые основные функции.Он включает в себя открытие, позволяющее с легкостью сохранять файлы PDF для печати рекламы.
  • Программа также может использоваться для работы с графическими элементами файлов PDF, и они могут быть удалены, перемещены и повернуты с помощью этой программы.
  • Распознавание текста у программы самое лучшее. Он обеспечивает преобразование изображений в редактируемый текст, пока текст не заблокирован.
  • Для корпоративных пользователей программа самая лучшая. С помощью этой программы вы можете вставлять номера страниц, нумерацию Бейтса и элементы страницы.

Если вы хотите узнать больше полезных видеороликов об этом продукте и других продуктах Wondershare, вы можете изучить больше в сообществе Wondershare Video Community.

Загрузите или купите PDFelement бесплатно прямо сейчас!

Загрузите или купите PDFelement бесплатно прямо сейчас!

Купите PDFelement прямо сейчас!

Купите PDFelement прямо сейчас!


Создайте систему распознавания рукописного текста с помощью TensorFlow | by Harald Scheidl

Минималистичная реализация нейронной сети, которую можно обучить на CPU

Системы автономного распознавания рукописного текста (HTR) расшифровывают текст, содержащийся в отсканированных изображениях, в цифровой текст, пример показан на рис.1. Мы построим нейронную сеть (NN), которая обучается на словах-изображениях из набора данных IAM. Поскольку входной слой (а, следовательно, и все другие слои) может быть небольшим для слов-изображений, NN-обучение возможно на CPU (конечно, GPU будет лучше). Эта реализация — минимум, необходимый для HTR с использованием TF.

Рис. 1: Изображение слова (взято из IAM) и его транскрипция в цифровой текст.
  1. Вам необходимы Python 3, TensorFlow 1.3, numpy и OpenCV.
  2. Получите реализацию с GitHub: либо возьмите версию кода, на которой основана эта статья, либо самую новую версию кода, если вы можете принять некоторые несоответствия между статьей и кодом
  3. Дальнейшие инструкции (как получить набор данных IAM, параметры командной строки,…) можно найти в README

Мы используем NN для нашей задачи.Он состоит из слоев сверточной NN (CNN), рекуррентных слоев NN (RNN) и последнего слоя временной классификации Connectionist (CTC). На рис. 2 показан обзор нашей системы HTR.

Рис. 2: Обзор операций NN (зеленый) и потока данных через NN (розовый).

Мы также можем рассматривать NN более формально как функцию (см. Уравнение 1), которая отображает изображение (или матрицу) M размера W × H в последовательность символов (c1, c2,…) с длиной между 0 и L. Как видите, текст распознается на уровне символов, поэтому слова или тексты, не содержащиеся в обучающих данных, тоже могут быть распознаны (если отдельные символы правильно классифицированы).

Ур. 1: NN, записанный как математическая функция, которая отображает изображение M в последовательность символов (c1, c2,…).

Операции

CNN : входное изображение подается в слои CNN. Эти слои обучены извлекать из изображения соответствующие элементы. Каждый слой состоит из трех операций. Во-первых, операция свертки, которая применяет к входу ядро ​​фильтра размером 5 × 5 в первых двух слоях и 3 × 3 в последних трех слоях. Затем применяется нелинейная функция RELU.Наконец, уровень объединения суммирует области изображения и выводит уменьшенную версию входных данных. В то время как высота изображения уменьшается на 2 в каждом слое, добавляются карты характеристик (каналы), так что выходная карта характеристик (или последовательность) имеет размер 32 × 256.

RNN : последовательность признаков содержит 256 признаков на временной шаг, RNN распространяет соответствующую информацию через эту последовательность. Используется популярная реализация RNN с длительной краткосрочной памятью (LSTM), поскольку она способна распространять информацию на большие расстояния и обеспечивает более надежные обучающие характеристики, чем обычные RNN.Выходная последовательность RNN отображается в матрицу размером 32 × 80. Набор данных IAM состоит из 79 различных символов, кроме того, для операции CTC необходим один дополнительный символ (пустая метка CTC), поэтому имеется 80 записей для каждого из 32 временных шагов.

CTC : во время обучения NN, CTC получает выходную матрицу RNN и основной текст истинности, и он вычисляет значение потерь . При выводе CTC предоставляется только матрица, и он декодирует ее в окончательный текст .И основной текст, и распознанный текст могут иметь длину не более 32 символов.

Данные

Вход : это изображение в оттенках серого размером 128 × 32. Обычно изображения из набора данных не имеют точно такого размера, поэтому мы изменяем его размер (без искажения) до тех пор, пока он не станет шириной 128 или высотой 32. Затем мы копируем изображение в (белое) целевое изображение размер 128х32. Этот процесс показан на рис. 3. Наконец, мы нормализуем оттенки серого изображения, что упрощает задачу для NN.Увеличение данных можно легко интегрировать, скопировав изображение в случайные позиции вместо выравнивания по левому краю или произвольно изменив размер изображения.

Рис. 3: Слева: изображение из набора данных произвольного размера. Он масштабируется под размер целевого изображения 128 × 32, пустая часть целевого изображения заполняется белым цветом.

Выходные данные CNN : Рис. 4 показывает выходные данные уровней CNN, которые представляют собой последовательность длиной 32. Каждая запись содержит 256 функций. Конечно, эти функции дополнительно обрабатываются слоями RNN, однако некоторые функции уже показывают высокую корреляцию с некоторыми высокоуровневыми свойствами входного изображения: есть функции, которые имеют высокую корреляцию с символами (например,г. «E»), или с повторяющимися символами (например, «tt»), или со свойствами символов, такими как циклы (как содержится в написанных от руки «l» или «e»).

Рис. 4: Вверху: 256 характеристик на временной шаг вычисляются уровнями CNN. В центре: входное изображение. Внизу: график 32-го объекта, который имеет высокую корреляцию с появлением символа «e» на изображении.

Выходные данные RNN : Фиг. 5 показывает визуализацию выходной матрицы RNN для изображения, содержащего текст «маленький». Матрица, показанная на самом верхнем графике, содержит оценки для символов, включая пустую метку CTC в качестве последней (80-й) записи.Другие элементы матрицы, сверху вниз, соответствуют следующим символам: «!» # & ’() * +, -. / 0123456789:;? ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz». Можно видеть, что в большинстве случаев символы предсказываются точно в том положении, в котором они появляются на изображении (например, сравните положение «i» на изображении и на графике). Не выравнивается только последний символ «е». Но это нормально, поскольку операция CTC не требует сегментации и не заботится об абсолютных позициях.Из самого нижнего графика, показывающего оценки для символов «l», «i», «t», «e» и пустой метки CTC, текст можно легко декодировать: мы просто берем наиболее вероятный символ из каждого раза -step, это формирует так называемый лучший путь, затем мы отбрасываем повторяющиеся символы и, наконец, все пробелы: «l — ii — tt — l-… -e» → «l — i — tt- -l-… -e »→« маленький ».

Рис. 5: Вверху: выходная матрица слоев RNN. В центре: входное изображение. Внизу: вероятности символов «l», «i», «t», «e» и пустой метки CTC.

Реализация состоит из 4 модулей:

  1. SamplePreprocessor.py: подготавливает изображения из набора данных IAM для NN
  2. DataLoader.py: считывает образцы, помещает их в пакеты и предоставляет интерфейс-итератор для просмотра данных
  3. Model.py: создает модель, как описано выше, загружает и сохраняет модели, управляет сессиями TF и ​​предоставляет интерфейс для обучения и вывода
  4. main.py: объединяет все ранее упомянутые модули

Мы смотрим только на модель.py, поскольку другие исходные файлы связаны с базовым вводом-выводом файла (DataLoader.py) и обработкой изображений (SamplePreprocessor.py).

CNN

Для каждого уровня CNN создайте ядро ​​размером k × k, которое будет использоваться в операции свертки.

Затем передайте результат свертки в операцию RELU, а затем снова на уровень объединения с размером px × py и размером шага sx × sy.

Эти шаги повторяются для всех слоев цикла for.

RNN

Создайте и сложите два слоя RNN по 256 единиц в каждом.

Затем создайте из него двунаправленную RNN, чтобы входная последовательность проходила спереди назад и наоборот. В результате мы получаем две выходные последовательности fw и bw размером 32 × 256, которые мы позже объединяем вдоль оси признаков, чтобы сформировать последовательность размером 32 × 512. Наконец, он отображается на выходную последовательность (или матрицу) размером 32 × 80, которая подается на уровень CTC.

CTC

Для расчета потерь мы передаем в операцию как основной текст, так и матрицу.Основной текст истинности кодируется как разреженный тензор. Длина входных последовательностей должна быть передана обеим операциям CTC.

Теперь у нас есть все входные данные для создания операции потери и операции декодирования.

Обучение

Среднее значение потерь элементов пакета используется для обучения NN: оно подается в оптимизатор, такой как RMSProp.

Улучшение модели

В случае, если вы хотите подавать полные текстовые строки, как показано на рис. 6, вместо изображений слов, вам необходимо увеличить размер ввода NN.

Рис. 6: Полная текстовая строка может быть введена в NN, если ее входной размер увеличен (изображение взято из IAM).

Если вы хотите повысить точность распознавания, вы можете следовать одному из следующих советов:

  • Увеличение данных: увеличьте размер набора данных путем применения дополнительных (случайных) преобразований к входным изображениям
  • Удалите курсивный стиль письма во входных изображениях ( см. DeslantImg)
  • Увеличить размер ввода (если ввод NN достаточно велик, можно использовать полные текстовые строки)
  • Добавить больше слоев CNN
  • Заменить LSTM на 2D-LSTM
  • Декодер: использовать передачу токена или поиск словарного луча декодирование (см. CTCWordBeamSearch) для ограничения вывода словарными словами
  • Коррекция текста: если распознанное слово не содержится в словаре, ищите наиболее похожее

Мы обсудили NN, который может распознавать текст в изображениях.Сеть NN состоит из 5 слоев CNN и 2 слоев RNN и выводит матрицу вероятности символа. Эта матрица используется либо для расчета потерь CTC, либо для декодирования CTC. Предоставляется реализация с использованием TF и ​​представлены некоторые важные части кода. Наконец, были даны советы по повышению точности распознавания.

По представленной модели возникло несколько вопросов:

  1. Как распознать текст в ваших образцах / наборе данных?
  2. Как распознать текст в строках / предложениях?
  3. Как рассчитать показатель достоверности распознанного текста?

Я обсуждаю их в статье FAQ.

Исходный код и данные можно скачать по адресу:

В этих статьях более подробно обсуждаются некоторые аспекты распознавания текста:

Более подробную презентацию можно найти в этих публикациях:

И, наконец, обзор других моих Средние статьи.

Распознавание рукописного ввода — обзор

6 Моделирование языка

Языковые модели имеют множество применений, включая тегирование части речи (PoS), синтаксический анализ, машинный перевод, распознавание рукописного ввода, распознавание речи и поиск информации.Статистическая языковая модель представляет собой распределение вероятностей по последовательностям строк / слов и присваивает вероятность каждой строке на языке. Пусть V — конечный словарь, а V * — набор строк на языке, определенном с помощью V. Например, V = {естественный, язык, понимание} и V * = {естественный, язык, понимание, естественный язык, естественное понимание, понимание языка, естественный язык,…}. Функция распределения вероятностей p для этого языка удовлетворяет следующим условиям:

∑x∈V * p (x) = 1 и p (x) ≥0 для всех x∈V *

Как построить или выучить p ? Один из способов — использовать обучающую выборку примеров предложений, чтобы выучить p , используя оценок максимального правдоподобия .Затем мы можем использовать p для вычисления вероятностей для любого предложения на языке.

Мы используем обозначение x 1 x 2 x n для обозначения предложения длиной n , где x 1 00 — первое слово, x 2 — второе слово и т. д. Построение фразы, по одному слову за раз, рассматривается как случайный процесс. Рассмотрим последовательность случайных величин X1, X2,…, Xn, каждая из которых случайным образом принимает значение из множества V *.Пусть x 1 x 2 x n будет предложением на языке. Если предположить, что слова в предложении x 1 x 2 x n соответствуют случайным величинам X1, X2,…, Xn, наша цель — модель p ( X 1 = x 1 , X 2 = x 2 ,…, X n = x x ) .Эта совместная вероятность слов вычисляется с использованием цепного правила:

(1) p (x1x2… xn) = ∏iq (xi∣x1x2… xi − 1)

Например, p (приложения для поиска информации) = q (информация) × q (поиск ∣ информация) × q (приложения ∣ поиск информации). Мы оцениваем распределение вероятностей q , используя количество вхождений фраз в обучающих данных. Например:

q (приложения∣информационный поиск) = count (информационные поисковые приложения) count (информационный поиск)

Хотя эти числа могут быть легко вычислены в обучающих данных, есть две проблемы.Во-первых, существует слишком много возможных фраз. Во-вторых, очень маловероятно, что обучающие данные предоставят подсчет для надежной оценки вероятностей всех возможных фраз на языке. Марковское предположение используется для преодоления этих проблем. Марковское предположение выполняется в модели, если на значения в любом состоянии влияют только значения непосредственно предшествующих или небольшого числа непосредственно предшествующих состояний. Скрытая марковская модель (HMM) является примером, в котором выполняется предположение Маркова.Используя предположение Маркова, уравнение. (1) переписывается как:

(2) p (x1x2… xn) ≈∏ip (xi∣xi − kx (i − k) + 1x (i − k) + 2… xi − 1), 1≤k

Когда k = 1, значения текущего состояния зависят только от непосредственно предшествующего состояния (он же марковский процесс первого порядка). Аналогично, когда k = 2, значения текущего состояния зависят только от двух непосредственно предшествующих состояний (также известный как марковский процесс второго порядка). Мы аппроксимируем каждый компонент в произведении уравнения. (2) как:

(3) p (xi∣x1x2… xi − 1) ≈q (xi∣xi − kx (i − k) + 1x (i − k) + 2… xi − 1), 1≤ k

Значение k , выбранное в уравнении.(3) определяет тип языковой модели. Например, k = 0 дает модель языка униграммы :

p (x1x2… xn) ≈∏iq (xi)

В модели униграммы вероятность наблюдения данного слова не зависит от контекста. . Последними в данном случае являются слова, предшествующие данному слову. Аналогично, при установке k = 1 и k = 2, биграмм и триграммы создаются языковые модели

p (x1x2… xn) ≈∏iq (xi∣xi − 1) p (x1x2… xn ) ≈∏iq (xi∣xi − 2xi − 1)

Согласно модели биграмм вероятность наблюдения данного слова зависит от непосредственно предшествующего слова.Точно так же в модели триграммы слово зависит от двух непосредственно предшествующих слов.

Проблемы с разреженными данными — серьезная проблема для языкового моделирования. Количество параметров велико, и данные обучения могут не отражать истинное распределение фраз на языке. Кроме того, для многих фраз числитель и знаменатель могут быть очень маленькими или даже нулевыми. Чтобы обойти эти проблемы, значения параметров сглаживаются с использованием методов линейной интерполяции и дисконтирования.Методы линейной интерполяции оценивают значения параметров с помощью линейной комбинации оценок максимального правдоподобия из моделей униграмм, биграмм и триграмм как:

q (xi∣xi − 2xi − 1) = λ1qml (xi∣xi − 2, xi − 1) + λ2qml (xi∣xi − 1) + λ3qml (xi)

, где λ 1 + λ 2 + λ 3 = 1, λ i i для всех i и q мл обозначает оценку параметров методом максимального правдоподобия.Значения λ 1 , λ 2 и λ 3 определяются путем оптимизации функции, домен которой равен ( λ 1 , λ 2 , λ 3 ).

После построения языковой модели, как мы ее оцениваем? Недоумение — одна из таких мер. Концептуально значение недоумения показывает, сколько вариантов выбора доступно для выбора следующего слова x i +1 с учетом частичного предложения x 1 x 2 x i .Следовательно, языковая модель с меньшей степенью сложности считается более сложной по сравнению с моделью с большей степенью сложности. Интуитивно хорошая языковая модель должна назначать более высокие вероятности часто наблюдаемым предложениям и более низкие значения — редко встречающимся.

Распознавание и поиск почерка — Notability

Преобразование рукописного ввода в текст и поиск в Notability.

Рукописный поиск

Инструмент поиска

Notability теперь находит почерк.Вы можете искать почерк во всех своих заметках или в отдельной заметке.

Notability может обрабатывать рукописный текст в ваших заметках, только когда приложение открыто.

Преобразование рукописного текста

  1. Открыть заметку.
  2. Коснитесь / щелкните инструмент «Лазо».
  3. Обведите рукописный ввод, который хотите преобразовать.
  4. Коснитесь / щелкните «Преобразовать в текст».
  5. Коснитесь / щелкните в любом месте преобразованного текста, чтобы отредактировать его.
  6. Нажмите / щелкните «Преобразовать выделение», чтобы превратить рукописный текст в текстовое поле с преобразованным текстом.
  7. Нажмите / щелкните «Копировать текст в буфер обмена», чтобы скопировать текст в буфер обмена вашего устройства.

Какой язык ищет Notability?

Notability использует язык вашего устройства. Например, если ваш iPad настроен на английский язык, Notability будет искать английский в ваших заметках.

Изменение языка распознавания для всех нот

  1. Открытая библиотека Notability.
  2. Коснитесь / щелкните значок шестеренки в нижнем левом углу.
  3. Коснитесь / щелкните «Рукописный ввод».
  4. Коснитесь / щелкните «Язык».
  5. Коснитесь / щелкните нужный язык.

Это изменяет язык распознавания для новых заметок. Это не влияет на существующие заметки.

Изменение языка распознавания отдельной ноты

  1. Открыть заметку.
  2. Коснитесь / щелкните значок с тремя точками в правом верхнем углу.
  3. Коснитесь / щелкните.
  4. Коснитесь / щелкните язык рядом с «Язык рукописного ввода».

Изменение языка распознавания для преобразования рукописного ввода

  1. Преобразуйте рукописный ввод в текст, как описано выше.
  2. Коснитесь / щелкните язык в нижнем левом углу окна преобразования.
  3. Выберите желаемый язык.

Математическое преобразование

Преобразуйте рукописные уравнения в масштабируемые изображения высокого разрешения. Уравнения с цветовой кодировкой сохранят свой исходный цвет.

Math Conversion поддерживает общие математические выражения, элементы и правила, включая:

  • Латинский алфавит
  • Цифры
  • Математические символы и операции
  • Греческие символы
  • Математические термины: sin, cos, tan, mean, median, mod, norm, ceil, cons, sort, sad, var и т. Д.
  • Химические элементы
  • Международные условные единицы (вес, длина, частота, светимость, дозировка, давление и т. Д.)
  • Правила: горизонтальная пара, забор, квадратный корень, дробь, нижний индекс, вертикальная пара, матрица, частичные дроби и т. Д.

Мы поддерживаем LaTeX! После преобразования рукописного ввода в текст вы можете редактировать математические уравнения, изменив лежащий в основе LaTeX.

  • Щелкните правой кнопкой мыши или коснитесь в любом месте преобразованных уравнений, чтобы получить доступ к параметрам редактора LaTeX.
  • При редактировании уравнения вы можете добавить любой LaTeX, какой захотите!

Поддерживаемые языки

Функция распознавания рукописного ввода и поиск доступны на английском, датском, голландском, филиппинском (тагальском), французском, немецком, индонезийском, итальянском, японском, корейском, малайском, норвежском букмоле, польском, португальском, русском, упрощенном китайском, испанском, шведском, тайском языках. , Традиционный китайский, турецкий, украинский, вьетнамский

Распознавание рукописного текста (HTR) с использованием TensorFlow 2.х

Система распознавания рукописного текста (HTR), реализованная с использованием TensorFlow 2.x и обученная на автономных наборах данных HTR Bentham / IAM / Rimes / Saint Gall / Washington. Эта модель нейронной сети распознает текст, содержащийся в изображениях сегментированных строк текста.

Разделение данных (обучение, проверка, тест) было выполнено в соответствии с методологией каждого набора данных. В проекте реализована модель абстракции HTRModel (вдохновленная CTCModel) как способ облегчить разработку систем HTR.

Примечания :

  1. Все ссылок прокомментированы в коде.
  2. Этот проект не предлагает постобработку , такую ​​как статистическая языковая модель.
  3. Ознакомьтесь с презентацией в папке doc .
  4. Для получения дополнительной информации и пошаговой демонстрации ознакомьтесь с учебным курсом на Google Colab / Drive.

Поддерживаемые наборы данных

а. Бентам

г. IAM

г.Иней

г. Святой Галл

e. Вашингтон

Требования

  • Python 3.x
  • OpenCV 4.x
  • править расстояние
  • TensorFlow 2.x

Аргументы командной строки

  • - источник : набор данных / название модели (bentham, iam, rimes, saintgall, Washington)
  • --арх : сеть, которая будет использоваться (puigcerver, bluche, flor)
  • --transform : преобразовать набор данных в файл HDF5
  • --cv2 : визуализировать образец из преобразованного набора данных
  • --kaldi_assets : сохранить все активы для использования с kaldi
  • --image : прогнозирование одиночного изображения с параметром источника
  • --train : модель поезда с использованием аргумента источника
  • - test : оценить и спрогнозировать модель, используя исходный аргумент
  • --norm_accentuation : удалить знаки ударения при оценке
  • --norm_punctuation : удалить знаки препинания при оценке
  • --epochs : количество эпох
  • --batch_size : номер размера каждой партии

Учебник (Google Colab / Drive)

Записная книжка Jupyter доступна для демонстрационного запуска, ознакомьтесь с учебником на Google Colab / Drive.

Образец

Образец

Bentham с параметрами по умолчанию в файле tutorial .

  1. Предварительно обработанное изображение (сетевой ввод)
  2. TE_L: Текст достоверной информации (этикетка)
  3. TE_P: прогнозируемый текст (сетевой вывод)

Цитирование

Если этот проект каким-либо образом помог в вашей исследовательской работе, не стесняйтесь цитировать следующие статьи.

HTR-Flor ++: система распознавания рукописного текста, основанная на конвейере оптических и языковых моделей (здесь)

Цель этой работы — предложить другой конвейер для систем распознавания рукописного текста (HTR) в постобработке, использующий два шага для исправления выходного текста.Первый шаг был направлен на исправление текста на уровне символов (с использованием модели N-грамма). Второй шаг был направлен на исправление текста на уровне слов (с использованием словаря частотности слов). Эксперимент был подтвержден в наборе данных IAM и сравнен с лучшими работами, предложенными в рамках этого сценария данных.

  @inproceedings {10.1145 / 3395027.3419603,
    автор = {Нето, Артур Ф. С. и Безерра, Байрон Л. Д. и Тозелли, Алехандро Х. и Лима, Эстанислау Б.},
    title = {{HTR-Flor ++:} Система распознавания рукописного текста, основанная на конвейере оптических и языковых моделей},
    booktitle = {Материалы симпозиума ACM по разработке документов 2020},
    год = {2020},
    publisher = {Association for Computing Machinery},
    адрес = {Нью-Йорк, Нью-Йорк, США},
    location = {Виртуальное событие, Калифорния, США},
    series = {DocEng '20},
    isbn = {9781450380003},
    url = {https: // doi.org / 10.1145 / 3395027.3419603},
    doi = {10.1145 / 3395027.3419603},
}
  

На пути к обработке естественного языка как коррекции орфографии для автономных систем распознавания рукописного текста (здесь)

Эта работа была направлена ​​на глубокое исследование в области обработки естественного языка (NLP) и привнесение его подходов в область исследований распознавания рукописного текста (HTR). Таким образом, для эксперимента и проверки мы использовали 5 наборов данных (Bentham, IAM, RIMES, Saint Gall и Washington), 3 оптические модели (Bluche, Puigcerver, Flor) и 8 техник коррекции текста при постобработке, включая статистику подходов. и нейронные сети, такие как модели кодировщика-декодера (seq2seq и Transformers).

  @article {10.3390 / app10217711,
    author = {Нето, Артур Ф. С. и Безерра, Байрон Л. Д. и Тозелли, Алехандро Х.},
    title = {Об обработке естественного языка как исправлении орфографии для автономных систем распознавания рукописного текста},
    journal = {Прикладные науки},
    pages = {1-29},
    месяц = ​​{10},
    год = {2020},
    объем = {10},
    число = {21},
    url = {https://doi.org/10.3390/app10217711},
    doi = {10.3390 / app10217711},
}
  

HDSR-Flor: надежная сквозная система для решения проблемы распознавания рукописных цифровых строк в реальных сложных сценариях (здесь)

Цель данной работы — предложить оптическую модель для распознавания рукописных цифровых строк (HDSR) и сравнить ее с современными моделями.Конкурс по HDSR на Международной конференции по границам распознавания почерка (ICFHR) 2014 года использовался в качестве основы для оценки эффективности нашего предложения, показатели, наборы данных и методы распознавания которого были приняты для справедливого сравнения. Кроме того, мы также используем частный набор данных (Brazilian Bank Check — Courtesy Amount Recognition) и 11 различных подходов из самых современных в HDSR, а также 2 оптические модели из самых современных в Распознавание рукописного текста (HTR).

  @ статья {10.1109 / ACCESS.2020.3039003,
    автор = {Нето, Артур Ф. С. и Безерра, Байрон Л. Д. и Лима, Эстанислау Б. и Тозелли, Алехандро Х.},
    title = {{HDSR-Flor:} Надежная сквозная система для решения проблемы распознавания рукописной цифровой строки в реальных сложных сценариях},
    journal = {IEEE Access},
    pages = {208543-208553},
    месяц = ​​{11},
    год = {2020},
    объем = {8},
    isbn = {2169-3536},
    url = {https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3039003},
    doi = {10.1109 / ACCESS.2020.3039003},
}
  

HTR-Flor: Система глубокого обучения для автономного распознавания рукописного текста (здесь)

Цель данной работы — предложить оптическую модель для распознавания рукописного текста (HTR) и сравнить ее с современными моделями. Сравнение производительности было подтверждено в 5 различных наборах данных (Bentham, IAM, RIMES, Saint Gall и Washington). Кроме того, она была признана одной из лучших работ 33-го СИБГРАПИ (2020).

  @inproceedings {10.1109 / SIBGRAPI51738.2020.00016,
    автор = {Нето, Артур Ф. С. и Безерра, Байрон Л. Д. и Тозелли, Алехандро Х. и Лима, Эстанислау Б.},
    title = {{HTR-Flor:} Система глубокого обучения для автономного распознавания рукописного текста},
    booktitle = {2020 33-я конференция СИБГРАПИ по графике, узорам и изображениям (СИБГРАПИ)},
    pages = {54-61},
    месяц = ​​{11},
    год = {2020},
    location = {Ресифи / Порту-де-Галиньяс, PE, Бразилия},
    series = {SIBGRAPI '33},
    publisher = {IEEE Computer Society},
    address = {Лос-Аламитос, Калифорния, США},
    url = {https: // doi.org / 10.1109 / SIBGRAPI51738.2020.00016},
    doi = {10.1109 / SIBGRAPI51738.2020.00016},
}
  

Что такое оптическое распознавание символов? — Когнитивные службы Azure

  • 2 минуты на чтение

В этой статье

Оптическое распознавание символов (OCR) позволяет извлекать печатный или рукописный текст из изображений, таких как фотографии уличных знаков и продуктов, а также из документов — счетов-фактур, счетов, финансовых отчетов, статей и т. Д.Технологии Microsoft OCR поддерживают извлечение печатного текста на нескольких языках. Следуйте краткому руководству, чтобы начать.

Эта документация содержит следующие типы статей:

  • Краткое руководство — это пошаговые инструкции, которые позволяют звонить в службу и получать результаты в короткие сроки.
  • Руководства с практическими рекомендациями содержат инструкции по использованию службы более конкретными или индивидуальными способами.

Читать API

Computer Vision Read API — это новейшая технология распознавания текста в Azure (узнайте, что нового), которая извлекает печатный текст (на нескольких языках), рукописный текст (только на английском языке), цифры и символы валюты из изображений и многостраничных документов PDF.Он оптимизирован для извлечения текста из изображений с большим объемом текста и многостраничных PDF-документов на разных языках. Он поддерживает обнаружение как печатного, так и рукописного текста в одном изображении или документе.

Требования к исходным материалам

Вызов Read принимает изображения и документы в качестве входных данных. К ним предъявляются следующие требования:

  • Поддерживаемые форматы файлов: JPEG, PNG, BMP, PDF и TIFF
  • Для файлов PDF и TIFF обрабатывается до 2000 страниц (только первые две страницы для бесплатного уровня).
  • Размер файла должен быть менее 50 МБ (6 МБ для уровня бесплатного пользования) и размером не менее 50 x 50 пикселей и не более 10000 x 10000 пикселей.

Поддерживаемые языки

Read API поддерживает в общей сложности 73 языка для текста стиля печати. См. Полный список языков, поддерживающих OCR. Рукописное распознавание текста поддерживается исключительно на английском языке.

Основные характеристики

Read API включает следующие функции.

  • Распечатать извлечение текста на 73 языках
  • Извлечение рукописного текста на английском языке
  • Текстовые строки и слова с указанием местоположения и оценки достоверности
  • Идентификация языка не требуется
  • Поддержка смешанного языка, смешанного режима (печатный и рукописный)
  • Выберите страницы и диапазоны страниц из больших многостраничных документов
  • Естественный порядок чтения строк текста
  • Классификация рукописного ввода для строк текста
  • Доступен как контейнер Distroless Docker для локального развертывания

Узнайте, как использовать функции распознавания текста.

Используйте облачный API или разверните локально

Облачные API-интерфейсы Read 3.x являются предпочтительным вариантом для большинства клиентов из-за простоты интеграции и быстрой производительности сразу после установки. Azure и служба компьютерного зрения обеспечивают масштабирование, производительность, безопасность данных и соответствие нормативным требованиям, в то время как вы сосредотачиваетесь на удовлетворении потребностей своих клиентов.

Для локального развертывания контейнер Read Docker (предварительная версия) позволяет развертывать новые возможности OCR в вашей собственной локальной среде.Контейнеры отлично подходят для конкретных требований к безопасности и управлению данными.

Конфиденциальность и безопасность данных

Как и все службы Cognitive Services, разработчики, использующие службу компьютерного зрения, должны знать политику Microsoft в отношении данных клиентов. См. Страницу Cognitive Services в Центре управления безопасностью Microsoft, чтобы узнать больше.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Авторское право © 2021 Es picture - Картинки
top