
_START_ARTICLE_
تعرف على خط اليد
_START_PARAGRAPH_
التعرّف على خط اليد هو قدرة جهاز الحاسوب على تلقي وتفسير المدخلات المكتوبة بخط اليد من مصادر مثل المستندات الورقية والصور الفوتوغرافية والشاشات اللمسية وغيرها من الأجهزة. قد يتم استشعار صورة النص المكتوب «دون اتصال» من قطعة من الورق عن طريق المسح البصري (التعرف الضوئي على الحروف) أو التعرف الذكي على الكلمات. وبدلاً من ذلك، يمكن استشعار حركات رأس القلم «مع اتصال»، على سبيل المثال بواسطة سطح شاشة حاسوب بميزة القلم، وهي مهمة أسهل عمومًا نظرًا لوجود المزيد من الأدلة المتوفرة._NEWLINE_يستلزم التعرف على الكتابة اليدوية بشكل أساسي التعرف على الحروف البصرية. ومع ذلك، فإن نظام التعرف على الكتابة اليدوية الكامل يعالج أيضًا التنسيق، وينفذ التجزئة الصحيحة إلى أحرف بالإضافة إلى إيجاد الكلمات المتطابقة.
_START_SECTION_
التعرف الغير متصل
_START_PARAGRAPH_
يتضمن التعرف على خط اليد دون اتصال التحويل التلقائي للنص الموجود في صورة ما إلى رموز أحرف قابلة للاستخدام في تطبيقات معالجة النصوص والحاسوب. تعتبر البيانات التي تم الحصول عليها بواسطة هذا النموذج بمثابة تمثيل ثابت من الكتابة اليدوية. من الصعب نسبيا التعرف على خط اليد، لأن كثير من الناس لديهم أنماط مختلفة في الكتابة اليدوية. ولذلك تركز محركات OCR بشكل أساسي على النص المطبوع على الآلة فيما تركز ICR على خط اليد «المكتوب بحروف كبيرة».
_START_SECTION_
استخراج الحروف
_START_PARAGRAPH_
عادةً ما يتضمن التعرف على الأحرف (بدون اتصال) على فحص نموذج أو مستند مكتوب في وقت ما في الماضي. هذا يعني أنه يجب استخراج الأحرف الفردية الموجودة في الصورة الممسوحة ضوئيًا. توجد أدوات قادرة على تنفيذ هذه الخطوة. ولكن هنالك بعض العيوب في هذه الخطوة أكثرها شيوعا الحروف المتصلة. وهذا يسبب مشكلة كبيرة في مرحلة التعرف. ورغم ذلك هنالك العديد من الخوارزميات المتاحة التي تقلل من مشاكل الحروف المتصلة.
_START_SECTION_
التعرف على الحروف
_START_PARAGRAPH_
بعد استخراج الأحرف الفردية، يتم استخدام محرك التعرف لإيجاد حرف الحاسوب المطابق. وتوجد عدة تقنيات مختلفة المتاحة حاليا التعرف والمطابقة.
_START_SECTION_
التقنيات الحديثة
_START_PARAGRAPH_
بينما تركز التقنيات التقليدية على تقسيم الأحرف الفردية من أجل التعرف عليها، تركز التقنيات الحديثة على التعرف على جميع الأحرف في سطر نص مجزأ. وتركز بشكل خاص على تقنيات التعلم الآلي القادرة على تعلم الميزات المرئية، وتجنب هندسة المقاييس المحددة المستخدمة سابقًا. تستخدم الأساليب الحديثة شبكات عصبية لاستخراج ميزات مرئية عبر عدة إطارات متداخلة لصورة خطية تستخدمها RNN لإنتاج احتمالات الأحرف..