这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
本文所描述的研究主要关注在线手写体识别系统中的单词识别技术。该在线手写体识别系统使用多组件神经网络(multiple component neural networks, MCNN)作为分类器的可交换部分。作为一种新近的方法，该系统通过将手写文字分割成可单独识别的小片段(通常是字符)来进行识别。于是，识别结果便是每个已识别部分的组合。然后将这些组合词发送给单词识别模块作为输入，以便用一些字典搜索算法来从里面选择最好的一个。所提出的分类器克服了传统的分类器对大量字符类别进行分类时的障碍和困难。此外，所提出的分类器还具有可扩展的能力，可以通过添加或更改组件网络和内置字典的方法来动态地识别另外的字符类别。
手写汉字的一些特点： ①基本笔画变化。印刷体汉字的笔画基本上是横平竖直，折笔（乛、乙、く）的拐角大都是尖锐的钝角、锐角或直角，因而折笔基本上可以看做是由折线段所组成。我国手写汉字的笔画大都不具备上述的特点：横不平、竖不直，直笔画变弯，折笔的拐角变为圆弧，等等，例如，“品”字的三个“口”变成三个圆圈，“阝”变成“”；有时把较短的笔画变为“点”，有时则在起笔或折笔的拐角处增加额外的“笔锋”等。 ②笔画该连的不连，不该连的相连，这种情况十分普遍。它不是由于干扰等客观原因而产生，主要是由于书写者的习惯而造成的。应，笔画的长短及部件的大小也发生变化。以图4.l(a)的钢笔字帖为例，“担、打、报、择”几个字的偏旁“扌”，其竖笔长短不一，“阳、队、陈、陶”的部首“阝”也大小不同，它们在整字中的位置就有差异。方块汉字字形是一种艺术，书写时要求笔画及部件的形态和相互关系，尽量彼此协调，使整字字形结构匀称美观，因此上述笔画与部件的大小、位置变化，客观上是不可避免的。此外，由于书写者文化水平、习惯等的不同，他们所写的字差别就更大。样本属于比较工整的字样，但字形变化仍相当明显。这说明即使是同一个人写的字也有一定的差异。笔画长短、部首大小及位置等的变化，使我们难以仿照印刷体汉字识别的办法事先确定它们的位置，按规定区域提取笔画或部首特征。 a)一种钢笔字帖的字样；
安妮 编译自 苹果机器学习博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在手机、平板和可穿戴设备不断普及的今天，手写识别比以往任何时候都重要。但这并非易事，拿汉字来说，让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。 今天，苹果机器学习博客发表文章《Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters》，介绍了苹果如何在iPhone、iPad和Apple Wat
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
参与 | 鸽子，Shawn 今日，苹果再次更新其博客，这次的内容主打手写识别，而且是对汉字的手写识别。是不是挺好奇的，先来看看这篇论文的简介： 对由30000字符构成的大型汉字字符库进行实时手写汉字识别 随着智能手机、平板电脑和可穿戴设备（如智能手表）的普及，手写识别技术变得愈发重要。但是如果想在这些移动设备上实现汉字手写识别，就必须解决一些特有的问题，因为汉字识别需要有巨大的符号数据库。本论文阐述了我们如何解决这些问题，在iPhone、iPad和Apple Watch（手写模式）上实现了手写汉字的实
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
AI 科技评论按：随着苹果机器学习日记（Apple ML Journal）的开放，苹果分享出的设计自己产品、运用机器学习解决问题的故事也越来越多。近日苹果在上面就放出了一篇关于识别手写中文的文章，介绍
最近，一位日本小哥武田广正（音译）就在1990年的电脑PC-9801上实现了CNN来识别手写字符。
Yann LeCun，生于1960年，是一位机器学习、计算机视觉、机器人、计算神经科学领域的计算机科学家。他被大家所熟知的是在非光学字符识别和利用卷积神经网络（CNN）实现计算视觉方面的工作，是CNN之父。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一。他与Léon Bottou.共同开发了Lush编程语言。
刷脸乘车、刷脸支付、刷脸解锁手机......从钱包到手机，这一次干脆彻底解放。生活中似乎不会再有忘带现金、忘记密码的尴尬，因为没有人出门会忘记”带脸“。现实真魔幻，很快在中国什么都可以刷脸了。然后呢？ AI 技术的曲折发展，宛若一个经历了大起大落、终磨一剑的绝世高手，坚守半世纪终于再次获得尊重。但是，那些招数又能否经得起现实的考验？ 什么是生物识别验证？ 在探讨生物识别验证领域中的 AI 攻防之前，我们先了解一下：什么是生物识别验证。 “验证”表示“满足规定要求”，通常可能出现以下几种情况： W
他所需要做的，只是在脑中将字母“手写”出来，然后系统就会自动识别生成字母，一分钟可写90个字符。
谷歌在Gboard中改进了手写识别功能，使用更快的AI系统，错误比其原来的机器学习模型少20％到40％。
据2015年12月11日出版的《科学》杂志报道，三位分别来自美国麻省理工学院、美国纽约大学和加拿大多伦多大学的科学家开发了一个计算机模型，具有类似人类的、能够从少量事例中学习新知识的能力。 传统的机器
近日，由斯坦福大学、霍华德·休斯医学研究所(HHMI)、布朗大学等机构的科研人员联合研究，该研究首次从脑电信号中解码手写字母的动作，使瘫痪人士意念中的写字动作可以实时转换成屏幕上的文字。
如果要问当下互联网什么最热门？毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？为此特别推荐10款托管在码云上的人工智能开源软件，希望能够给大家带来一点点帮助和启发。 当然，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人。 1、项目名称：智能家居的架构 项目简介： 智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及 google 收购 nest 等，智能家居热度
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
由于深度学习模型近期取得的进展，对于许多主流语言来说，手写字符识别已经是得到解决的问题了。但对于其它语言而言，由于缺乏足够大的、用来训练深度学习模型的标注数据集，这仍然是一个极具挑战性的问题。
4、《笨办法学 Python》：这本书绝对是最简单的学习 Python 的方法，本书的 HTML 在线版是完全免费的。
脑机接口(BCI)可以帮助失去行动或说话能力的患者恢复交流能力。迄今为止，脑机接口研究的一个主要热点是恢复身体肌肉动作技能，例如用触摸和握紧或2D电脑光标点击输入。然而，高度灵巧的行为(如手写或触摸打字)可能需要更快的通信速度。
由于最近在接触一些OCR的工作，所以本期《晓说AI》和大家分享一下我的一些总结，先从基本的概念讲起。如有错误，还请指正，谢你3千遍。如有疑问，欢迎留言，我会第一时间答复。
写电子邮件，编辑短消息，发微博，生活在这样一个现代生活里，每个人似乎都变成了一个写手。但所有的操作都在电子设备上完成，人们越来越不习惯用手来写字了。不过，现在有一款设备，准确滴说，是一个名叫Bond的机器人，它能帮助人们重温手写的感觉。 Bond由MakerBot 3D打印机和万宝龙钢笔组成，利用配套的App应用，用户可以创作感谢便条，节日卡片，或是其他各种形式的通信。机器人会用一支真正的钢笔，并按照你选择的字体写下你所需要的内容。如果你愿意多花一些钱，还可以传真自己的字体，机器人就会写下与你相同的字体。
本次解读nature论文High-performance brain-to-text communication via handwriting。由斯坦福大学医学院、布朗大学和哈佛医学院的专家合作完成。
使用机器学习算法，研究人员可以分解一个人的手写英文文本，以确定这个人来自哪个国家，可以分辨出五个国家：马来西亚，伊朗，中国，印度和孟加拉国。
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
利用脑机接口技术（ BCI）进行意念操控，已经不是什么新鲜事。脑机接口技术也正越来越多地给瘫痪患者带来便利。此前，美国 BrainGate 团队首次实现了人类大脑信号与计算机之间的无线高带宽传输，通过创建一套无线脑机接口设备，瘫痪患者不仅能够借助思维打字，还能在家轻松浏览网络内容。
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道丨公众号 QbitAI 终于，我小学时的梦想有人实现了！ 只需要我拍下自己的笔迹，AI就能帮我誊抄英语作业，画风“完全一致”的那种： 甚至帮别人抄作业也没问题…… 简直吊打一批只能仿手写、价格还动辄几百上千的“作业神器”。 咳咳，划重点： 虽然功能很强大，但这可不是给你们抄英语作业的。（作业就得认真做！） 这是Facebook AI最新出品的“文字风格刷”（TextStyleBrush），它只需要一张笔迹的照片，就能完美还原出一整套文本字迹来。 不仅能移花接木，
场景描述：获得图灵奖的必要条件之一，就是对于计算机领域有着重大的研究突破，和对社会的重要贡献。三位前辈之所以能够让获奖实至名归，也是因为他们不仅在科研上取得了巨大的学术突破，同样在现实场景问题的实践解决上，走在了最前端。
1、变量名严格区分大小写，但内置结构、关键词和用户定制的类名和函数名不区分大小写。
近日，在伦敦举行的深度学习峰会会议上，DeepMind研究科学家Ali Eslami提出了一个非常有趣的项目，名为“人工智能和创造力”。
本文介绍了一种基于深度学习的视频字幕识别和生成方法，包括字符级和单词级两个模块，以及针对视频字幕中字符和单词的识别和生成任务。首先，通过深度学习模型对视频中的字幕进行定位和提取，然后使用字符级和单词级两个模块分别进行字符和单词的识别和生成。实验结果表明，该方法能够有效地识别和生成视频字幕，对于艺术字体、手写字体等难以切分的情况，以及对于视频中的噪声干扰，都具有较高的鲁棒性。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别，转化成计算机和人都能够识读的格式。此间OCR技术是关键一环。OCR技术中，印刷体的文本识别是最成熟的一个，因其开展最早。早在1929年就被欧美国家利用来处理大量的报刊杂志、文件和单据报表等。经过40多年的发展和完善，文本识别技术更加成熟，逐步实现了信息处理的“电子化”。
谷腾堡活字 回忆上次内容 上次回顾了字型编码的进化过程 7-seg 七位数码管 显示数字 14-seg 十四位数码管 显示字母 📷 米字管是数码管的进化版本 效果比较生硬 字符字型编码 后来又是如何显示的呢？🤔 曾经的字形 德国地区有自己独特的扁头笔 📷 写出来的字有自己的风格 日耳曼地区黑体字(Black Letter) 📷 黑体字 谷腾堡 最初 为教皇 印刷 赎罪卷 印刷中 开始使用活字技术 📷 由于需要排版 字符等宽的原则 是最起码的 📷
一个非创意性质的网页，最重要的内容，就是文字。出现了文字，就会出现文字排版、字体选择、字体颜色大小粗细等细节。而这些细节，往往是非常重要的细节。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：前几篇文章中我们介绍了一些机器学习、深度学习入门资源项目合集，本篇则是对继五大卷积神经网络原理介绍之后的实战延续，同样来自fendouai老师。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经网络。
这次出手的，又是谷歌 AI 团队。刚刚，他们为旗下的一款手机输入法 Gboard （不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~）上线了新功能：离线语音识别。目前这一新功能，只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
手写数字识别是很多人入门神经网络时用来练手的一个项目，但就是这么简单的一个项目，最近在 reddit 上又火了一把，因为在 MIT 计算机科学和人工智能实验室，有人挖到了一个「祖师爷」级别的视频……
机器学习如今无处不在，但它通常或多或少是不可见的：它们在后台优化音频或识别人脸。但是这个新系统不仅可见，而且是一个物体：它不是通过处理数字而是通过光的衍射来执行AI类型分析。这是奇怪而独特的，但恰恰证明了人工智能系统看起来可以多么的简单易行。
回顾2021，虚拟与现实的次元壁被不断打破。你或许想象不到，就连输入法，也“闯入”了虚拟世界。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
如今，机器学习无处不在，但多数机器学习系统是隐形的：它们在「黑箱」里优化音频或识别图像中的人脸。但最近 UCLA 的研究人员研发出了一个 3D 打印 AI 分析系统。这一系统不仅看得见，还摸得着。与以往通过调节数字进行分析的系统不同，该系统通过光线的衍射来分析人工智能。这一新奇、独特的研究成果表明：这些「人工智能」系统可以看起来非常简单。
注：国外媒体发表文章对Facebook人工智能实验室负责人伊恩•勒坤(Yann LeCun)进行评述，文章谈及勒坤所研究的卷积神经网络对人工智能产生深远影响，潜力不容小觑。此外还介绍了他开发的书写数字
在刑侦探案的影视剧里，经常能看到有「笔迹鉴定专家」的出现，这些人会通过现场留下的字迹，来初步判定一个人的身份、年龄、心态。
近日，英国皇家学会（Royal Society）发布了一份题为《机器学习：能通过样本进行学习的计算机的力量与希望（Machinelearning: the power and promise of computers that learn by example）》的专题报告。 以机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一，其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。 该报告对机器学习进行了较为全面的概述，其中涉及到机器学习的基本概念、发展历程、应用、创造价值的方式和研究前沿等。
本文授权自知乎作者南慕伦，CMU计算机视觉方向，描述了一个自动化阅卷机器，非常有借鉴意义。文末点击阅读原文查看。
当由于中风、肌萎缩侧索硬化症（ALS）或其他神经系统疾病而导致言语中断时，丧失说话能力可能是毁灭性的。
编辑 | 萝卜皮 传感器内多任务学习不仅是生物视觉的关键优点，也是人工智能的主要目标。然而，传统的硅视觉芯片存在大量时间以及能量开销。此外，训练传统的深度学习模型在边缘设备上既不可扩展也不可负担。 在这里，中科院和香港大学的研究团队提出了一种材料算法协同设计来模拟人类视网膜的学习范例，并且低开销。基于具有有效激子解离和贯穿空间电荷传输特性的瓶刷形半导体 p-NDI，开发了一种基于可穿戴晶体管的动态传感器储层计算系统，该系统在不同任务上表现出优异的可分离性、衰减记忆和回波状态特性。 与忆阻有机二极管上的「读出
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