AI trong nhận dạng chữ viết tay
Nhận dạng chữ viết tay sử dụng AI để biến nét bút hoặc mực quét thành văn bản kỹ thuật số.
Tổng quan
It powers everything from depositing checks with your phone to digitizing centuries-old manuscripts.
Lặn sâu
Nhận dạng chữ viết tay được chia thành hai loại. Nhận dạng ngoại tuyến (hoặc quang học) hoạt động từ một hình ảnh tĩnh, giống như một bức thư được quét, trong đó AI chỉ nhìn thấy mực đã hoàn thành. Nhận dạng trực tuyến ghi lại chữ viết khi nó diễn ra trên bút cảm ứng hoặc màn hình cảm ứng, do đó, mô hình cũng biết thứ tự nét, tốc độ và lực nhấn bút, giúp nó chính xác hơn nhiều. Các hệ thống hiện đại sử dụng mạng thần kinh, thường là CNN để đọc các hình dạng cộng với lớp tái phát hoặc lớp biến áp để mô hình hóa các chuỗi. Một thủ thuật quan trọng là Phân loại tạm thời theo chủ nghĩa kết nối (CTC), cho phép mạng xuất văn bản mà không cần phân đoạn trước mọi chữ cái. Chữ thảo khó nhất vì các chữ cái mờ đi cùng nhau, vì vậy các mô hình học toàn bộ từ và sử dụng ngữ cảnh ngôn ngữ để phân biệt các vòng lặp mơ hồ.
Hiểu biết kỹ thuật
Vì chữ viết tay không có ranh giới rõ ràng nên CNN trước tiên sẽ trích xuất các đặc điểm trực quan từ cửa sổ trượt của hình ảnh, sau đó LSTM hoặc máy biến áp sẽ đọc chúng theo trình tự. Việc mất CTC sẽ căn chỉnh đầu ra có độ dài thay đổi này thành văn bản mà không có nhãn cho mỗi ký tự, thu gọn các dự đoán và khoảng trống lặp lại. Sau đó, mô hình ngôn ngữ sẽ tính điểm lại các ứng viên, do đó 'tne' trở thành 'the' bằng cách sử dụng xác suất của từ, giống như việc kiểm tra chính tả hướng dẫn việc đoán trực quan thô.
Tác động chiến lược
Xây dựng lựa chọn
Thiết kế cấp ứng dụng xác định liệu AI có cải thiện kết quả thực tế hay không.
Nhóm và quy trình làm việc
Tích hợp quy trình làm việc tốt sẽ giúp tăng năng suất mà người dùng có thể tin tưởng.
Rủi ro và an toàn
Các trường hợp sử dụng có phạm vi phù hợp giúp giảm bớt sự mệt mỏi khi thay đổi và rủi ro triển khai.
Tương lai của AI trong nhận dạng chữ viết tay
Mong đợi khả năng nhận dạng trên thiết bị chặt chẽ hơn để ghi chú chuyển đổi thành văn bản ngay lập tức mà không cần gửi mực lên đám mây, cải thiện quyền riêng tư và tốc độ. Các mô hình Transformer được đào tạo trên nhiều tập lệnh sẽ xử lý việc chuyển mã và các ngôn ngữ hiếm tốt hơn. Các nhà sử học đang mở rộng quy mô các nền tảng Nhận dạng Văn bản Viết tay như Transkribus để số hóa các tài liệu lưu trữ từng được cho là không thể đọc được. Và các mô hình đa phương thức đọc chữ viết tay lộn xộn cùng với sơ đồ và toán học sẽ giúp các sổ ghi chép được quét hoàn toàn có thể tìm kiếm được.
Triển khai trong thế giới thực
Ứng dụng ngân hàng đọc số tiền viết tay trên ảnh séc để gửi tiền di động.
Các dịch vụ bưu chính như USPS tự động sắp xếp thư bằng cách đọc mã zip và địa chỉ viết tay.
Các ứng dụng ghi chú như Apple Notes, OneNote và GoodNotes chuyển đổi những nét vẽ nguệch ngoạc bằng bút stylus thành văn bản đánh máy có thể tìm kiếm được.
Các dự án như Transkribus số hóa các bản thảo lịch sử và hồ sơ điều tra dân số vào kho lưu trữ có thể tìm kiếm được.
Rủi ro & lan can
Tự động hóa một quy trình bị hỏng có thể khuếch đại các vấn đề hiện có.
Các nhóm có thể tự động hóa quá mức và loại bỏ sự phán xét cần thiết của con người.
Chất lượng có thể thay đổi nếu kết quả đầu ra không được đánh giá liên tục.
Lộ trình thực hiện
Lập sơ đồ quy trình làm việc hiện tại và xác định bước có mức độ ma sát cao nhất.
Xác định các điểm kiểm tra của con người trước khi tự động hóa hoàn toàn.
Đào tạo người dùng về lời nhắc, đường dẫn leo thang và tiêu chuẩn chất lượng.
Theo dõi kết quả ở cấp độ nhiệm vụ để xác nhận giá trị bền vững.
Tiếp tục khám phá
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Handwriting Recognition quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Hướng dẫn tiếp theo
AI trong việc đọc môi và nhận dạng giọng nói bằng hình ảnh
Câu hỏi thường gặp
What is AI in Handwriting Recognition?
Nhận dạng chữ viết tay sử dụng AI để biến nét bút hoặc mực quét thành văn bản kỹ thuật số. Nó hỗ trợ mọi thứ, từ gửi séc bằng điện thoại của bạn đến số hóa các bản thảo hàng thế kỷ.
Sự khác biệt chính giữa nhận dạng chữ viết tay trực tuyến và ngoại tuyến là gì?
Nhận dạng trực tuyến ghi lại chuyển động, tốc độ và thứ tự nét của bút trong thời gian thực, trong khi nhận dạng ngoại tuyến chỉ có hình ảnh hoàn chỉnh của mực để phân tích.
Tại sao việc nhận dạng chữ viết tay lại đặc biệt khó khăn đối với AI?
Trong chữ thảo, các chữ cái xếp chồng lên nhau không có khoảng cách rõ ràng, vì vậy AI không thể dễ dàng phân chia các ký tự riêng lẻ và phải đọc toàn bộ các từ bằng cách sử dụng ngữ cảnh.
Phân loại theo thời gian kết nối (CTC) cho phép mô hình chữ viết tay làm gì?
CTC cho phép mạng ánh xạ một chuỗi các tính năng hình ảnh có độ dài thay đổi thành văn bản mà không yêu cầu ranh giới chính xác cho mỗi ký tự, thu gọn các lần lặp lại và ký hiệu trống.
Nhiệm vụ thực tế nào phụ thuộc vào nhận dạng chữ viết tay?
Dịch vụ bưu chính sử dụng tính năng nhận dạng chữ viết tay để đọc địa chỉ viết tay và mã zip để thư có thể được sắp xếp tự động ở tốc độ cao.
Trong quy trình nhận dạng chữ viết tay điển hình, mô hình ngôn ngữ đóng vai trò gì?
Sau khi mạng trực quan đề xuất các ký tự thô, một mô hình ngôn ngữ sẽ sử dụng xác suất từ và ngữ cảnh để sửa các dự đoán mơ hồ, chẳng hạn như biến 'tne' thành 'the'.