El reconocimiento de escritura a mano ( HWR ), también conocido como reconocimiento de texto escrito a mano ( HTR ), es la capacidad de una computadora para recibir e interpretar una entrada manuscrita inteligible de fuentes como documentos en papel , fotografías , pantallas táctiles y otros dispositivos. [1] [2] La imagen del texto escrito puede detectarse "fuera de línea" desde una hoja de papel mediante escaneo óptico ( reconocimiento óptico de caracteres ) o reconocimiento inteligente de palabras . Alternativamente, los movimientos de la punta del lápiz pueden detectarse "en línea", por ejemplo, mediante la superficie de la pantalla de una computadora basada en lápiz, una tarea generalmente más fácil ya que hay más pistas disponibles. Un sistema de reconocimiento de escritura a mano maneja el formato, realiza la segmentación correcta en caracteres y encuentra la mayor cantidad de palabras posibles.
El reconocimiento de escritura a mano sin conexión implica la conversión automática del texto de una imagen en códigos de letras que se pueden utilizar en aplicaciones informáticas y de procesamiento de texto. Los datos obtenidos de esta forma se consideran una representación estática de la escritura a mano. El reconocimiento de escritura a mano sin conexión es comparativamente difícil, ya que cada persona tiene un estilo de escritura diferente. Y, a día de hoy, los motores de OCR se centran principalmente en el texto impreso a máquina y el ICR en el texto "impreso" a mano (escrito en letras mayúsculas).
El reconocimiento de caracteres sin conexión suele implicar el escaneo de un formulario o documento. Esto significa que será necesario extraer los caracteres individuales contenidos en la imagen escaneada. Existen herramientas capaces de realizar este paso. [3] Sin embargo, existen varias imperfecciones comunes en este paso. La más común es cuando los caracteres que están conectados se devuelven como una sola subimagen que contiene ambos caracteres. Esto causa un problema importante en la etapa de reconocimiento. Sin embargo, existen muchos algoritmos disponibles que reducen el riesgo de caracteres conectados.
Una vez extraídos los caracteres individuales, se utiliza un motor de reconocimiento para identificar el carácter informático correspondiente. Actualmente existen varias técnicas de reconocimiento diferentes.
La extracción de características funciona de manera similar a los reconocedores de redes neuronales. Sin embargo, los programadores deben determinar manualmente las propiedades que consideran importantes. Este enfoque le otorga al reconocedor más control sobre las propiedades utilizadas en la identificación. Sin embargo, cualquier sistema que utilice este enfoque requiere sustancialmente más tiempo de desarrollo que una red neuronal porque las propiedades no se aprenden automáticamente.
Mientras que las técnicas tradicionales se centran en la segmentación de caracteres individuales para su reconocimiento, las técnicas modernas se centran en el reconocimiento de todos los caracteres en una línea de texto segmentada. En particular, se centran en técnicas de aprendizaje automático que pueden aprender características visuales, evitando la ingeniería de características limitante utilizada anteriormente. Los métodos de última generación utilizan redes convolucionales para extraer características visuales en varias ventanas superpuestas de una imagen de línea de texto que una red neuronal recurrente utiliza para producir probabilidades de caracteres. [4]
El reconocimiento de escritura a mano en línea implica la conversión automática del texto tal como se escribe en un digitalizador especial o PDA , donde un sensor detecta los movimientos de la punta del lápiz, así como el cambio de lápiz hacia arriba o hacia abajo. Este tipo de datos se conoce como tinta digital y puede considerarse una representación digital de la escritura a mano. La señal obtenida se convierte en códigos de letras que se pueden utilizar en aplicaciones informáticas y de procesamiento de texto.
Los elementos de una interfaz de reconocimiento de escritura a mano en línea generalmente incluyen:
El proceso de reconocimiento de escritura a mano en línea se puede dividir en algunos pasos generales:
El propósito del preprocesamiento es descartar información irrelevante en los datos de entrada, que puede afectar negativamente al reconocimiento. [5] Esto se refiere a la velocidad y precisión. El preprocesamiento generalmente consiste en binarización, normalización, muestreo, suavizado y eliminación de ruido. [6] El segundo paso es la extracción de características. Del campo vectorial bidimensional o superior recibido de los algoritmos de preprocesamiento, se extraen datos de mayor dimensión. El propósito de este paso es resaltar información importante para el modelo de reconocimiento. Estos datos pueden incluir información como la presión del lápiz, la velocidad o los cambios de dirección de escritura. El último gran paso es la clasificación. En este paso, se utilizan varios modelos para asignar las características extraídas a diferentes clases y, de este modo, identificar los caracteres o palabras que representan las características.
A principios de los años 1980 se introdujeron productos comerciales que incorporaban el reconocimiento de escritura a mano como reemplazo de la entrada mediante teclado. Algunos ejemplos incluyen terminales de escritura a mano como Pencept Penpad [7] y el terminal de punto de venta Inforite [8] . Con la llegada del gran mercado de consumo de computadoras personales, se introdujeron varios productos comerciales para reemplazar el teclado y el mouse en una computadora personal con un solo sistema de apuntado/escritura a mano, como los de Pencept, [9] CIC [10] y otros. La primera computadora portátil tipo tableta disponible comercialmente fue GRiDPad de GRiD Systems , lanzada en septiembre de 1989. Su sistema operativo se basaba en MS-DOS .
A principios de los años 90, los fabricantes de hardware, entre ellos NCR , IBM y EO, lanzaron al mercado tabletas que ejecutaban el sistema operativo PenPoint , desarrollado por GO Corp. PenPoint utilizaba reconocimiento de escritura a mano y gestos en todo momento y proporcionaba las funciones a software de terceros. La tableta de IBM fue la primera en utilizar el nombre ThinkPad y utilizó el reconocimiento de escritura a mano de IBM. Este sistema de reconocimiento se trasladó posteriormente a Microsoft Windows para Pen Computing y a Pen de IBM para OS/2. Ninguno de estos sistemas tuvo éxito comercial.
Los avances en electrónica permitieron que la potencia de cálculo necesaria para el reconocimiento de escritura a mano cupiera en un factor de forma más pequeño que las computadoras tipo tableta, y el reconocimiento de escritura a mano se usa a menudo como método de entrada para PDA portátiles . El primer PDA que proporcionaba entrada escrita fue Apple Newton , que expuso al público a la ventaja de una interfaz de usuario optimizada. Sin embargo, el dispositivo no fue un éxito comercial, debido a la poca fiabilidad del software, que intentaba aprender los patrones de escritura del usuario. En el momento del lanzamiento de Newton OS 2.0, en el que el reconocimiento de escritura a mano se mejoró enormemente, incluyendo características únicas que todavía no se encuentran en los sistemas de reconocimiento actuales, como la corrección de errores sin modo, la primera impresión en gran medida negativa ya había sido causada. Después de la discontinuación de Apple Newton , la característica se incorporó en Mac OS X 10.2 y más tarde como Inkwell .
Más tarde, Palm lanzó una exitosa serie de PDA basados en el sistema de reconocimiento de Graffiti . Graffiti mejoró la usabilidad al definir un conjunto de "unistrokes", o formas de un solo trazo, para cada carácter. Esto redujo la posibilidad de entrada errónea, aunque la memorización de los patrones de trazo aumentó la curva de aprendizaje para el usuario. Se descubrió que el reconocimiento de escritura a mano de Graffiti infringía una patente de Xerox, y Palm reemplazó a Graffiti con una versión con licencia del reconocimiento de escritura a mano CIC que, si bien también admitía formas de un solo trazo, era anterior a la patente de Xerox. La sentencia de infracción del tribunal fue revocada en apelación, y luego revocada nuevamente en una apelación posterior. Posteriormente, las partes involucradas negociaron un acuerdo sobre esta y otras patentes.
Una Tablet PC es una computadora portátil con una tableta digitalizadora y un lápiz óptico, que permite al usuario escribir texto a mano en la pantalla de la unidad. El sistema operativo reconoce la escritura a mano y la convierte en texto. Windows Vista y Windows 7 incluyen funciones de personalización que aprenden los patrones de escritura o el vocabulario del usuario en inglés, japonés, chino tradicional, chino simplificado y coreano. Las funciones incluyen un "asistente de personalización" que solicita muestras de la escritura a mano del usuario y las utiliza para volver a entrenar el sistema para un reconocimiento más preciso. Este sistema es distinto del sistema de reconocimiento de escritura a mano menos avanzado empleado en su sistema operativo Windows Mobile para PDA.
Aunque el reconocimiento de escritura a mano es una forma de entrada a la que el público se ha acostumbrado, no se ha generalizado su uso ni en ordenadores de sobremesa ni en portátiles. Todavía se acepta en general que la entrada mediante teclado es más rápida y fiable. A partir de 2006 [actualizar], muchos PDA ofrecen entrada mediante escritura a mano, a veces incluso aceptan la escritura cursiva natural, pero la precisión sigue siendo un problema y algunas personas todavía consideran que incluso un simple teclado en pantalla es más eficiente.
Los primeros programas informáticos podían entender la escritura a mano en letra de imprenta en la que los caracteres estaban separados; sin embargo, la escritura cursiva con caracteres conectados presentaba la paradoja de Sayre , una dificultad relacionada con la segmentación de caracteres. En 1962, Shelia Guberman , que entonces se encontraba en Moscú, escribió el primer programa de reconocimiento de patrones aplicado. [11] Los ejemplos comerciales vinieron de empresas como Communications Intelligence Corporation e IBM.
A principios de los años 90, dos empresas (ParaGraph International y Lexicus) idearon sistemas que podían comprender el reconocimiento de escritura cursiva. ParaGraph tenía su sede en Rusia y fue fundada por el científico informático Stepan Pachikov, mientras que Lexicus fue fundada por Ronjon Nag y Chris Kortge, que eran estudiantes de la Universidad de Stanford. El sistema ParaGraph CalliGrapher se implementó en los sistemas Newton de Apple, y el sistema Lexicus Longhand se comercializó para PenPoint y el sistema operativo Windows. Lexicus fue adquirida por Motorola en 1993 y continuó desarrollando sistemas de reconocimiento de escritura china y texto predictivo para Motorola. ParaGraph fue adquirida en 1997 por SGI y su equipo de reconocimiento de escritura formó una división P&I, que luego fue adquirida de SGI por Vadem . Microsoft adquirió el reconocimiento de escritura a mano CalliGrapher y otras tecnologías de tinta digital desarrolladas por P&I de Vadem en 1999.
Wolfram Mathematica (8.0 o posterior) también proporciona una función de reconocimiento de texto o escritura a mano: TextRecognize.
El reconocimiento de escritura a mano cuenta con una comunidad activa de académicos que lo estudian. Las conferencias más importantes sobre reconocimiento de escritura a mano son la Conferencia Internacional sobre Fronteras en Reconocimiento de Escritura a Mano (ICFHR), que se lleva a cabo en años pares, y la Conferencia Internacional sobre Análisis y Reconocimiento de Documentos (ICDAR), que se lleva a cabo en años impares. Ambas conferencias cuentan con el aval del IEEE y la IAPR . En 2021, las actas de la ICDAR serán publicadas por LNCS , Springer.
Las áreas de investigación activas incluyen:
Desde 2009, las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales de propagación hacia adelante desarrolladas en el grupo de investigación de Jürgen Schmidhuber en el Swiss AI Lab IDSIA han ganado varias competiciones internacionales de escritura a mano. [13] En particular, la memoria a largo plazo bidireccional y multidimensional (LSTM) [14] [15] de Alex Graves et al. ganó tres competiciones de reconocimiento de escritura a mano conectada en la Conferencia Internacional sobre Análisis y Reconocimiento de Documentos (ICDAR) de 2009, sin ningún conocimiento previo sobre los tres idiomas diferentes (francés, árabe, persa ) que se deben aprender. Los recientes métodos de aprendizaje profundo basados en GPU para redes de propagación hacia adelante de Dan Ciresan y colegas en IDSIA ganaron el concurso de reconocimiento de escritura a mano china fuera de línea ICDAR 2011; sus redes neuronales también fueron los primeros reconocedores de patrones artificiales en lograr un rendimiento competitivo para los humanos [16] en el famoso problema de dígitos escritos a mano MNIST [17] de Yann LeCun y colegas en NYU .
Benjamin Graham, de la Universidad de Warwick , ganó un concurso de reconocimiento de escritura china en 2013, con una tasa de error de solo el 2,61 %, utilizando un enfoque de redes neuronales convolucionales que evolucionaron (en 2017) a "redes neuronales convolucionales dispersas". [18] [19]