Медпортал 03online.com осуществляет медконсультации в режиме переписки с врачами на сайте. Здесь вы получаете ответы от реальных практикующих специалистов в своей области. В настоящий момент на сайте можно получить консультацию по 70 направлениям: специалиста COVID-19, аллерголога, анестезиолога-реаниматолога, венеролога, гастроэнтеролога, гематолога, генетика, гепатолога, гериатра, гинеколога, гомеопата, дерматолога, детского гастроэнтеролога, детского гинеколога, детского дерматолога, детского инфекциониста, детского кардиолога, детского лора, детского невролога, детского нефролога, детского офтальмолога, детского психолога, детского пульмонолога, детского ревматолога, детского уролога, детского хирурга, детского эндокринолога, дефектолога, диетолога, иммунолога, инфекциониста, кардиолога, клинического психолога, косметолога, логопеда, лора, маммолога, медицинского юриста, нарколога, невропатолога, нейрохирурга, неонатолога, нефролога, нутрициолога, онколога, онкоуролога, ортопеда-травматолога, офтальмолога, паразитолога, педиатра, пластического хирурга, проктолога, психиатра, психолога, пульмонолога, ревматолога, рентгенолога, репродуктолога, сексолога-андролога, стоматолога, трихолога, уролога, фармацевта, физиотерапевта, фитотерапевта, флеболога, фтизиатра, хирурга, эндокринолога.

Мы отвечаем на 97.23% вопросов.

Оставайтесь с нами и будьте здоровы!

ABBYY FineReader научился распознавать почерк врачей

Москва, 01 апреля 2014 года – компания ABBYY добавила в ABBYY FineReader новые эталоны, позволяющие распознавать медицинский почерк. Благодаря дополнительному модулю MedText пользователям FineReader не придется больше самостоятельно расшифровывать выписанные врачами рецепты или направления на лечение: достаточно отсканировать бумажную версию документа и распознать ее с помощью программы.

«Пользователи давно просят нас добавить возможность распознавания медицинского почерка в программу ABBYY FineReader. И это понятно, ведь все мы знаем, как непросто порой бывает разобрать текст, написанный врачом, –  комментирует Иван Бодягин, директор департамента продуктов для распознавания текстов компании ABBYY. – В 12-ой версии FineReader мы значительно улучшили распознавание сложного арабского языка, и использованные при этом подходы помогли нам в работе с  почерком врачей».

Арабская письменность выглядит для людей, не знающих язык, как сложная последовательность связанных элементов: зачастую визуально довольно сложно выделить в словах отдельные буквы. Поэтому для распознавания арабского языка традиционно применяется подход, при котором распознаются не отдельные символы, а слова целиком. Схожие проблемы обычно возникают и при попытке разобрать почерк врачей, поэтому опыт распознавания языков со сложной письменностью был крайне полезен при создании ABBYY FineReader MedText.

Система распознавания медицинских текстов основана на вероятностных графических моделях (PGM), байесовских сетях (BN) и скрытых марковских моделях (HMM). ABBYY FineReader распознает почерк врача большими блоками. В наиболее сложных случаях программа обрабатывает целые строки как один объект распознавания, превращая изображение в граф вероятностных состояний, из которых потом кристаллизуется осмысленный текст.

При создании модуля MedText компания ABBYY впервые применила новую разработку – Метод детектирования внутренней логики письма. С его помощью можно определить, какие из завитушек в строке соответствуют реальным буквам, а какие были добавлены врачом для красоты.

Настоящим прорывом стала Система расшифровки врачебных сокращений. Вклад в ее создание сделали практически все сотрудники ABBYY, а также пользователи программ компании, когда-либо бравшие больничный или получавшие от врачей рецепты. Все их справки и направления были тщательно проанализированы лингвистами. Благодаря этой работе Система расшифровки врачебных сокращений, применяемая в ABBYY FineReader, позволяет не только перевести рецепт в читаемый текст, но и объясняет пользователю, что же все-таки имел в виду врач.

Сейчас ABBYY работает над мобильной версией ABBYY FineReader MedText, чтобы пользователи могли распознавать выписанные рецепты сразу после выхода из кабинета врача.

C 1 апреля!

О компании ABBYY

Российская компания ABBYY – ведущий мировой разработчик программного обеспечения и поставщик услуг в области распознавания и ввода документов, лингвистики и перевода. Более 30 миллионов пользователей и десятки тысяч организаций по всему миру используют решения ABBYY для автоматизации трудоемких процессов, экономя время и превращая информацию в полезные знания. На российском рынке ABBYY является уникальной компанией, лидирующей одновременно в области лингвистических технологий и услуг.

Штаб-квартира и два офиса продаж группы ABBYY, а также высокотехнологичная лингвистическая компания ABBYY Language Services и издательство ABBYY Press находятся в Москве, другие офисы компании расположены в Австралии, Великобритании, Германии, Канаде, на Кипре, в США, Тайване, Украине и Японии. В 14 международных компаниях, входящих в группу ABBYY, работают свыше 1250 сотрудников и 900 аутсорсеров. Продукты и решения ABBYY доступны пользователям более чем в 150 странах мира благодаря собственной сети партнёров и представителей. Для получения подробной информации посетите сайты компании www.ABBYY.ru, www.ABBYY.com, www.Lingvo.ru, www.ABBYYOnline.ru, www.abbyy-ls.ru, www.abbyypress.ru.

ABBYY, логотип ABBYY, Аби, ABBYY Lingvo, ADRT, FlexiCapture, Lingvo, FormReader, FineReader и DOCFLOW являются зарегистрированными товарными знаками либо товарными знаками ABBYY Software Ltd. Остальные упомянутые товарные знаки являются товарными знаками или зарегистрированными товарными знаками своих законных владельцев.

Pen to Print — Рукописное распознавание текста в App Store

Pen to Print — это первый сканер распознавания текста от руки к тексту, конвертирующий рукописные заметки в цифровой текст, доступный для редактирования, поиска и хранения на любой цифровой платформе.
Используйте этот уникальный сканер OCR для распознавания рукописного ввода и преобразования рукописных документов в цифровой текст, который можно редактировать, искать и сохранять на любом устройстве или в облачной службе.
Рукописные заметки, такие как письма, школьные заметки, дневники, протоколы собраний, списки продуктов, рецепты и т. Д., Теперь можно сканировать и преобразовывать с помощью нашего механизма распознавания рукописного ввода из изображения в текст, доступного для использования на любой цифровой платформе.

Наша уникальная система распознавания рукописного текста (OCR) извлекает рукописные тексты из отсканированных бумажных документов и превращает их в цифровой редактируемый текст. В отличие от других приложений сканера OCR, он разработан специально для распознавания рукописного ввода на отсканированном изображении.

Обновитесь до премиальных планов, чтобы редактировать текст, сохранять его в файлы, копировать, отправлять по электронной почте (себе или другим), добавлять в заметки или делиться сообщениями в приложениях для обмена сообщениями, доступных на вашем устройстве. Затем используйте свой текст в любом текстовом редакторе, таком как Microsoft Word, Google Docs и т.п., или экспортируйте его в приложение для упорядочивания заметок, такое как Evernote, OneNote, Google Keep или подобное.
Мы рекомендуем сначала попробовать распознавание рукописного ввода бесплатно, а уже затем приобретать премиальный план, после того, как мы увидим качество результатов, которые приложение предоставляет при преобразовании рукописного ввода в текст.

Хотя цифровой текст легче редактировать, искать и хранить, почерк на бумаге по-прежнему широко используется, поскольку он быстрый, простой и доступный. Распознавание рукописного ввода (OCR) Pen to Print — отличное решение для тех, кому все еще нравится ощущение пера на бумаге, но которые хотят пользоваться преимуществами цифровых технологий.Это удобно, быстро и доступно.
Идеальное решение для студентов, для учебных заметок, классных заметок и домашних заданий в средней школе, колледже или университете.
Отлично подходит для обмена протоколами собраний, протоколами и другими рукописными документами с несколькими участниками.
Полезный инструмент для секретарей и помощников юриста, позволяющий сэкономить часы набора текста.
Хорошо подходит для архивирования и систематизации документов.

В настоящее время приложение поддерживает только латинский алфавит.
Наша система распознавания рукописного ввода может преобразовывать различные типы почерка в текст: печатные буквы, курсив и обычный шрифт.

Большое количество времени и усилий вложено в это приложение, чтобы обеспечить эффективный и качественный инструмент распознавания текста от руки до текста. Мы надеемся, что вы найдете это приложение полезным и получите удовольствие от его использования. Мы приветствуем все отзывы и всегда рады услышать от наших пользователей.
Если вам нравится наше приложение, мы будем благодарны за его обзор 🙂
Если вы столкнетесь с проблемой, свяжитесь с нами по адресу: [email protected], и мы сможем оказать вам помощь и поддержку.

Для получения дополнительной информации посетите наш веб-сайт: https: // www.pen-to-print.com и подписывайтесь на нас на нашей странице в Facebook: https://www.facebook.com/pen2printOCR/?ref=bookmarks
Посмотрите нашу демонстрацию: https://youtu.be/HZYii8EeCoQ

Скачать Ручка для печати прямо сейчас и начните преобразовывать свои рукописные заметки в цифровой текст!

Годовой план и Ежемесячный план — это автоматически возобновляемые подписки, обеспечивающие неограниченное количество экспорта текста в течение года / месяца соответственно, поэтому:
Оплата будет снята с учетной записи iTunes при подтверждении покупки.Подписка
автоматически продлевается, если автоматическое продление не отключено по крайней мере за 24 часа до окончания текущего периода. С учетной записи
будет взиматься плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода, и будет указана стоимость продления. Подписки
могут управляться пользователем, а автоматическое продление можно отключить, перейдя в настройки учетной записи пользователя после покупки.
Любая неиспользованная часть бесплатного пробного периода, если таковая предлагается, будет аннулирована, когда пользователь приобретает подписку на эту публикацию, если это применимо.
Ознакомьтесь с нашими условиями по адресу: https://www.serendi.me/p2p-terms-and-conditions

Handwriting To Text Recognizer в App Store

Лучшее приложение для распознавания рукописного текста и оптического распознавания символов.
Это абсолютно бесплатно для вас.
Вы можете писать от руки текстовые заметки, список или любую форму текста с бумаги до редактируемого текста на вашем устройстве всего одним щелчком мыши.

ОСОБЕННОСТИ:

— Поддерживает голландский, английский, французский, немецкий, итальянский, португальский и испанский языки.
— Поддержка смешанных или нескольких языков в одном образе.

Подпишитесь, чтобы получить неограниченный доступ к основным функциям приложения.

Стоимость подписки составляет 0,99 доллара США в месяц или 7,99 доллара США в год. Цены равны значению, которое «Матрица ценообразования Apple App Store» определяет как эквивалент цены подписки в долларах США.

— Все цены могут быть изменены без уведомления. Время от времени мы запускаем рекламные цены в качестве стимулов или ограниченных по времени возможностей для соответствующих покупок, сделанных в период действия рекламной акции. Из-за срочного и рекламного характера этих мероприятий мы не можем предложить защиту цен или ретроактивные скидки или возмещение за предыдущие покупки в случае снижения цены или рекламного предложения.

— Оплата будет снята с учетной записи iTunes при подтверждении покупки.

— Подписка автоматически продлевается с той же ценой и сроком, что и исходный пакет «1 месяц» / «1 год», если автоматическое продление не отключено по крайней мере 24 -часов до окончания текущего периода

— С аккаунта будет взиматься плата за продление в течение 24 часов до окончания текущего периода по стоимости выбранного пакета (еженедельный, ежемесячный или годовой пакет)

— Подписки может управляться пользователем, и автоматическое продление может быть отключено, перейдя в настройки учетной записи iTunes пользователя после покупки

— Отмена текущей подписки не допускается в течение активного периода подписки

— Вы можете отменить подписку во время ее бесплатный пробный период через настройку подписки через вашу учетную запись iTunes.Это необходимо сделать за 24 часа до окончания периода подписки, чтобы избежать списания средств. Посетите http://support.apple.com/kb/ht4098 для получения дополнительной информации.

— Вы можете отключить автоматическое продление подписки в настройках своей учетной записи iTunes. Однако вы не можете отменить текущую подписку в течение ее активного периода.

— Любая неиспользованная часть бесплатного пробного периода будет аннулирована, когда пользователь приобретет подписку на Handwriting Reader.

Условия использования, Политика конфиденциальности, Политика подписки:

https: // cruxsolution-Practice-project.firebaseapp.com/privacy.html

https://cruxsolution-practice-project.firebaseapp.com/tos.html

Как преобразовать изображение с рукописным вводом в текст с помощью OCR

Вам нужно оцифровать рукописные заметки, чтобы редактировать или индексировать их? Или вы хотите скопировать текст с картинки рукописной цитаты? Что вам нужно, так это инструмент оптического распознавания символов (OCR).

Инструменты OCR анализируют рукописный или набранный текст на изображениях и преобразуют его в редактируемый текст.В некоторых инструментах даже есть средства проверки правописания, которые оказывают дополнительную помощь в случае неузнаваемых слов.

Мы протестировали шесть лучших инструментов распознавания текста для преобразования рукописного текста в текст.

Доступность: Windows, Mac, Интернет, iOS и Android

Microsoft OneNote — это программа для создания цифровых заметок, которая также служит неплохим приложением для распознавания текста от руки.

Щелкните правой кнопкой мыши импортированное изображение, и вы увидите опцию Копировать текст из изображения . Используйте эту команду для извлечения букв из изображения и преобразования их в текст, который вы можете редактировать.

Этот вариант работает за секунды, а Microsoft OneNote — это бесплатная облачная программа, которую можно использовать на различных устройствах, включая смартфоны, планшеты и компьютеры.

Как и во всех приложениях для распознавания текста от руки, результаты иногда могут быть неоднородными.В целом, впрочем, он работает неплохо, даже если текст труднее читать. Пишите свои записи в верхнем регистре, и вы обнаружите, что это более чем полезный инструмент.

OneNote — потрясающее приложение. OCR — одна из многих малоизвестных функций OneNote, которые стоит попробовать.

Скачать: Microsoft OneNote для iOS | Android (бесплатно)

У Google есть несколько инструментов, которые могут превратить рукописный ввод в текст, и, скорее всего, они у вас уже есть.

Первый — это Google Диск. Откройте приложение на своем телефоне, нажмите значок + в нижнем углу и выберите Сканировать .

Сохраненные PDF-файлы нельзя редактировать на самом Диске, но они доступны для поиска. Если у вас есть рукописные заметки, которые вам просто нужно проиндексировать, это идеальное решение.

Но когда вам действительно нужно преобразовать рукописные заметки в редактируемый текст, вам понадобится сочетание Диска с Документами Google.

Сначала отсканируйте заметку, чтобы создать документ PDF, как и раньше. Затем перейдите на рабочий стол и откройте drive.google.com. Найдите отсканированный файл, щелкните правой кнопкой мыши и выберите Открыть с помощью> Google Docs .

Это открывает PDF-файл как текстовый файл в Документах, и вы можете редактировать или копировать и вставлять текст в другой документ. Он также автоматически сохраняет редактируемую версию на Диске.

Есть третий вариант.Приложение Google Lens (оно входит в состав Google Фото для iOS) позволяет выполнять поиск реальных объектов, направляя на них камеру. Он также работает с текстом. Наведите камеру телефона на напечатанный или рукописный текст и подождите несколько секунд, пока он будет декодирован. Затем нажмите, чтобы завершить поиск.

Благодаря мощи машинного обучения Google предлагает одни из лучших инструментов распознавания текста для рукописного ввода.

Скачать: Google Диск для Android | iOS (бесплатно)

Скачать: Google Lens для Android | iOS (бесплатно)

Доступность: только для настольных ПК

Этот бесплатный инструмент распознает примерно 120 000 слов и позволяет добавлять больше слов в словарь.Обладая точностью до 99 процентов, SimpleOCR даже идентифицирует форматированный текст, и можно также настроить его на игнорирование форматирования.

Используйте функцию удаления пятен или шумный документ , если почерк, который вы конвертируете, неаккуратен.

SimpleOCR — это быстрый инструмент, тем более что вы можете настроить его для дешифрования целых документов, частей или нескольких документов в пакетном режиме.

Однако вышеупомянутый рейтинг точности явно относится к печатному тексту в изображениях и в меньшей степени к рукописным носителям.Сравнивая SimpleOCR с инструментами Microsoft или Google, вы, вероятно, обнаружите, что последний работает лучше.

Скачать: SimpleOCR для рабочего стола (бесплатно)

Наличие: Интернет

Этот простой веб-сайт позволяет вам выполнить процесс загрузки изображения, выбора формата вывода и загрузки готового файла менее чем за минуту.

Для базового использования этого бесплатного сайта регистрация не требуется. Вам просто нужно будет ввести капчу.

Однако во время тестирования фотографии PNG с почерком в формате TXT, Online OCR выдавала случайную тарабарщину, которая вообще не соответствовала почерку, поэтому используйте этот инструмент с долей скептицизма.

Поскольку это дешево и просто в использовании, нет ничего плохого в том, чтобы увидеть, если вы получите лучшие результаты.Одним из возможных преимуществ Online OCR является распознавание многих языков.

Попробуйте: Online OCR (бесплатно)

Наличие: Только для Windows

TopOCR — одна из лучших программ для распознавания рукописного ввода.

Используя исходное изображение, захваченное сканером или цифровой камерой, TopOCR предлагает формат с двумя панелями, в котором исходное изображение отображается слева, а преобразование — справа.Ожидайте, что он будет работать достаточно хорошо, если ваш рукописный текст будет отображаться слева направо. Если в нем есть столбцы, программа, скорее всего, не будет точной.

TopOCR эффективен, поддерживает 11 языков и имеет функцию экспорта в PDF. Бесплатная пробная версия позволяет вам легко проверить, будет ли она работать для ваших нужд, и принять решение о покупке полной программы с разблокированными функциями. Одним из возможных ограничений TopOCR является то, что он работает только на компьютерах с Windows.

Загрузить: TopOCR (Бесплатная пробная версия или 4,99 доллара США за полную программу)

Наличие: Только для Windows

FreeOCR, созданный для платформы Windows, работает с изображениями и PDF-файлами. Время преобразования очень быстрое, но точность оставляет желать лучшего.

Первоначальная технология, на которой работает FreeOCR, никогда не была предназначена для преобразования отсканированного почерка в текст.Однако некоторые пользователи говорят, что после того, как они неоднократно использовали программу для этой цели и тщательно следовали инструкциям в руководствах и форумах пользователей, точность стала лучше.

Загрузка: FreeOCR (бесплатно)

Бесплатные и платные приложения для распознавания текста

Когда вам нужно преобразовать рукописный текст в текст, трудно выйти за рамки того, что может предложить Google. Это не безупречно и в значительной степени зависит от того, насколько ясно ваше письмо, но способно дать очень хорошие результаты.

Один из верных способов добиться лучших результатов — убедиться, что ваш текст легко читается. Ознакомьтесь с этими ресурсами, чтобы улучшить свой почерк и получить советы по этому поводу.

В этом руководстве мы сосредоточились на бесплатных инструментах. Было бы лучше использовать платное приложение? Взгляните на наше сравнение OneNote и OmniPage, чтобы узнать, стоит ли инвестировать в профессиональное программное обеспечение для распознавания текста.

Использование интерфейсов прикладного программирования (API) — важный навык для всех программистов.

Читать далее

Энди — бывший печатный журналист и редактор журнала, который пишет о технологиях уже 15 лет.За это время он внес вклад в бесчисленное количество публикаций и написал работы по копирайтингу для крупных технологических компаний. Он также предоставил экспертные комментарии для средств массовой информации и организовал панели на отраслевых мероприятиях.

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!

Нажмите здесь, чтобы подписаться

У вас проблемы с чтением плохого почерка? Теперь Google Lens может помочь вам понять любой текст одним щелчком мыши!

Компания Google недавно выпустила программное обеспечение, которое может сканировать ваш почерк и преобразовывать его в цифровой текст .Прошли те времена, когда нужно было ждать, пока кто-нибудь поймет их почерк. Независимо от того, насколько плохо написано, приложение может все распознать. Все, что вам нужно сделать, это открыть приложение Google Lens и посмотреть на него напротив рукописного текста. Однако этот шаг оказался революционным для многих пользователей.

Последнее приложение от Google значительно упростит жизнь учителям, студентам, менеджерам, политикам и многим другим. Наконец, люди могут читать и понимать каракули друг друга.Это последнее нововведение имеет хорошее объяснение на официальной странице блога Google .

Также читайте: Qualcomm анонсирует новые чипсеты 5G Snapdragon 768G, обещая обеспечить высокую производительность в играх для смартфонов

Мы запускаем некоторые новые функции в Google Lens, которые помогут вам работать еще более продуктивно, включая копирование написанного текста для отправки прямо на ваш компьютер. #GoogleAI https://t.co/pUHEvBMRfS

— Сундар Пичай (@sundarpichai) 7 мая 2020 г.

Google Lens: как ИИ читает ваш почерк

Это приложение станет большим подспорьем для всех, особенно во время такой пандемии.Теперь вы можете выполнять свою работу во время учебы и учебы дома. Инструмент на базе искусственного интеллекта копирует ваш почерк с вашего ноутбука и наклеивает его на ваш ноутбук. Приложение доступно напрямую для всех устройств Android , в то время как те из вас, кто является владельцем устройств iOS , смогут использовать его, открыв Google App со своих устройств Apple .

Также читайте: после Zoom Facebook запускает видеотелефонию для пользователей WhatsApp Web! Теперь вы можете связаться со всеми в комнатах обмена сообщениями

Графология, как ее называют люди, — это метод, который используется для расшифровки различных форм почерка.Эта технология использует передовые формы алгоритмов машинного обучения. В Лондоне в Лондонском графологическом колледже действует программа для всех таких исследователей, в которой обсуждают многие такие алгоритмы. В целом, завершение проекта Google Lens выводит изучение Graphology на новый уровень.

Сообщите нам, что вы думаете об этом изобретении. Напишите свои предложения в поле для комментариев ниже!

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 искусственному интеллекту Nanonets.

Запланировать звонок

Введение

Ожидается, что объем рынка оптического распознавания символов (OCR) составит 13,38 миллиарда долларов США к 2025 году с ежегодным ростом на 13.7%. 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.

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!

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 в виде прямой линии, тогда как людям не нужно писать строку текста прямой линией на белой бумаге
5. Рукописный 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

Оцифровка рецептов пациента — главная проблема в сфере здравоохранения / фармацевтики.Например, компания «Рош» ежедневно обрабатывает миллионы петабайт медицинских PDF-файлов. Еще одна область, где 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.

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.

Люди регулярно выписывают чеки, 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

Огромные объемы исторических знаний оцифровываются путем загрузки сканированных изображений 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 распознавания рукописного ввода можно в общих чертах разделить на следующие два типа

1. Онлайн-методы : — Онлайн-методы включают цифровое перо / стилус и имеют доступ к информации о штрихах, 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. Автономные методы : — Автономные методы включает распознавание текста после того, как он записан, и, следовательно, не будет иметь информации о штрихах / направлениях, задействованных во время написания, 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.

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

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, 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 вывода

Connectionist Temporal Classification (CTC) — это алгоритм, используемый для решения таких задач, как распознавание речи, распознавание почерка и т. Д.где доступны только входные данные и выходная транскрипция, но отсутствуют детали выравнивания, например, 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, — чтобы различать повторяющиеся символы и повторяющиеся символы 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 трактов с наивысшей каждой вероятностью и расширить цепочку с новыми выходами и отбрасывать тракты 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.

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.

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 разбиения 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.

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, аналогичная LSTM по своей природе, и может захватывать временную информацию.

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

1. Основанное на содержании Внимание : — 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.

Несмотря на то, что сети кодировщиков-декодеров довольно хорошо справляются с получением 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.

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 изучить как распознавание символов, так и 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 самовосприятия к различным местоположениям 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.

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 передается через многоглавый модуль внимания с 8 головами, чтобы получить визуально богатую карту функций

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 на нескольких языках, который аналогичен модулю внимания в визуальном кодировщике. Текстовые функции, сгенерированные 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.

  python checkDirs.py
  

  python main.py --train