РОЗПІЗНАВАННЯ РУКОПИСНИХ СИМВОЛІВ ЗА ДОПОМОГОЮ JAVASCRIPT

Антон Станіславович Галушка, Катерина Сергіївна Акбаш

Анотація


Розпізнавання рукописного введення уже давно використовується у портативних електронних пристроях. Станом на сьогодні для цього найчастіше використовуються рекурентні нейронні мережі та аналітичні алгоритми із сімейства $. У статті ми описуємо способи розпізнавання рукописних символів на основі приведення до ламаних ліній та до кривих Без’є. Описаний алгоритм дозволяє значно зменшити частку хибних спрацювань, що вигідно для використання у ігрових проектах.


Повний текст:

PDF

Посилання


Ren G. Recognition of Online Handwriting with Variability on Smart Devices / G. Ren, V. Ganapathy. // ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). – 2019. – pp. 7605–7609.

Feuz S. RNN-Based Handwriting Recognition in Gboard [Електронний ресурс] / S. Feuz, P. Gonnet // Google AI Blog. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://ai.googleblog.com/2019/03/rnn-based-handwriting-recognition-in.html.

Doetsch P. Fast and robust training of recurrent neural networks for offline handwriting recognition / P. Doetsch, M. Kozielski, H. Ney. // 2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition. – 2014. – №14. – pp. 279–284.

Vatavu R. $Q: A super-quick, articulation-invariant stroke-gesture recognizer for low-resource devices [Електронний ресурс] / R. Vatavu, L. Anthony, J. Wobbrock // Proceedings of the ACM Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices and Services. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://faculty.washington.edu/wobbrock/pubs/mobilehci-18.pdf.

Scheidl H. Build a Handwritten Text Recognition System using TensorFlow [Електронний ресурс] / Harald Scheidl // Towards Data Science. – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://towardsdatascience.com/build-a-handwritten-text-recognition-system-using-tensorflow-2326a3487cd5.

Goldberg D. Touch-typing with a stylus / D. Goldberg, C. Richardson. // Proceedings of the INTERACT'93 and CHI'93 conference on Human factors in computing systems. – 1993. – pp. 80–87

Wobbrock J. Gestures without libraries, toolkits or training: A $1 recognizer for user interface prototypes / J. Wobbrock, A. Wilson, Y. Li. // Proceedings of the ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '07). – 2007. – pp. 159–168.

Hershberger J. Speeding up the Douglas-Peucker line-simplification algorithm / J. Hershberger, J. Snoeyink. // University of British Columbia, Department of Computer Science. – 1992. – pp. 134–143.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.