handwriting-recognition

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    私はDeep Learningを初めて使い、Kerasを使ってそれを学んでいます。私はこのlinkの指示に従って、MNISTデータセットを使用して手書き数字認識分類器を作成しました。匹敵する評価結果を見るという点ではうまくいきました。 Kerasのバックエンドとしてテンソルフローを使用しました。 今、私は手書き数字で画像ファイルを読んで、同じモデルを使って数字を予測したいと思います。私は最初に25

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    エンドツーエンドの訓練可能なオフライン英語手書き認識モデルを作成しようとしています(個々の文字をセグメント化せずに)。私はトレーニングのためにIAM手書きデータベースから単語データセットを使用しています。 私はなどバッチサイズを増やし、学習率を下げる試みたが、損失はありません/重要な全体的な減少で変動を続けている - TensorBoard visualization for cost at ea

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    私は現在、cv2.goodFeaturesToTrack()メソッドを使用しています。しかし、それが返すコーナーはやや曖昧で、実際には私が望むことはしません。文字の輪郭にいくつかの点を置くことになります。ここでは、それは私のカスタムデータセットに働いたかの添付された画像は、次のとおりです。 sample image corners = cv2.goodFeaturesToTrack(crop, 8

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    を使用して、画像内のインクストロークの幅を検索:書き込みを見て を、私はそこにいることを伝えることができます最初の2つと最後のものの明確な違いです。私の目標は、各文字のストロークの厚さの近似値を決定して、薄くて厚いということに基づいてグループ化することです。 これまでのところ、私はstroke width transformを調べてみましたが、私はそれを私の例に翻訳するのに苦労しました。 私は、問

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    私はTesseractを使ってスキャンしたドキュメントからテキストを抽出し、スキャンしたドキュメントからテキストを取り出すことができました。今では、手書きのフォーム(ハードコピー)からテキストを抽出し、そのテキストを使って自分のオンラインフォーム(同じ手書きフォームのソフトコピー)を自動入力したいと考えています。 これを行う方法は誰でも知っていますか? ご協力いただきありがとうございます。

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    TL; DR、アンドロイドアプリケーションでbi-lstm-ctcテンソルフローモデルを使用する方法を知りたい。 私はbi-lstm-ctcテンソルフローモデルのトレーニングに成功しましたが、今ではそれを私の手書き認識アンドロイドアプリケーションに使用したいと考えています。ここで私が使用グラフを定義するコードの一部です: self.inputs = tf.placeholder(tf.float3

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    私は機械学習の新人です。私はスキャンされた文書に手書きの署名の存在を検出する方法を見つけようとしています。 多くの研究をした結果、SVM分類子を使用することが不可欠であることがわかりました。 機械学習がある場合、訓練段階と訓練データセットの必要があります。私は、署名競争のデータセットに手を差し伸べてしまいました。 それでは、画像にセグマントを使用してから、SVMを使用するか よりシンプルです:私は

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    AppleはiOS 11のNotesアプリ(iOS 11 Preview link)で検索可能な手書きを追加しました。これにより、PencilでiPad Proの画面に書き込んだり、入力した場合と同じように、後でそのテキストを見つけることができます。開発者がこれを自分のアプリに追加できるように、APIはありますか?

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    オフライン手書き認識に使用されるX-Y-cutアルゴリズムのアイデアを得たいと思います。 X-Yカットは、自動手書き認識の理由で使用されるヒストグラムに基づく手法です。アルゴリズムの 最初のステップは次のとおりです。 私たちは、入力したテキストが含まれている二値化画像を、使用しています。 各行の黒いピクセルの数を数え、その値をY軸に投影します。 X軸についても同様です。 この段階では、分類技法を適