Уже больше 80 лет существуют шрифты, которые похожи на человеческий почерк.
Арабские ученые создали нейросеть, которая имитирует почерк человека
Исследователям из Брауновского университета удалось научить письму робота. Сначала он выводил японские иероглифы, накладывая мазки согласно заданному алгоритму. Робот выполняет эту работу одновременно в двух направлениях: следит за текущим положением пера «локальное» и отвечает за переход на следующий иероглиф «глобальное». Автор алгоритма — Атсунобу Котани.
Еще Аристотель говорил: «Как нет людей, одинаково говорящих, так и нет людей, одинаково пишущих». Наш почерк формируется в среднем к 13-14 годам. Затем свой отпечаток накладывают внешние обстоятельства, например, выбор профессии. Вы удивитесь, как почерк врача сильно отличается от почерка учителя.
Максимально информативную ценность для исследования почерк приобретает в диапазоне 25-45 лет. Влияет на почерк пол и возраст. С возрастом человек теряет навыки мелкой моторики: меняется нажим, появляются остановки, очертания букв становятся угловатыми и неаккуратными. У некоторых людей появляется тремор, и это чётко видит эксперт-криминалист. Сотрудники Институте судебных экспертиз и криминалистики исследовали рукописи, в которых один человек намеренно старался воспроизвести чужую подпись и текст. Даже если мошенник обладает наработанным письменно-двигательным навыком и совершенной системой движения, он всё же привнесёт своё индивидуальное в текст. И это сразу заметит эксперт.
Да, и это эксперт может. Даже если на исследование принесли копию спорной рукописи, эксперт сравнивает подпись с другими росчерками на оригинальных документах. Если он обнаружил абсолютную идентичность двух подписей, это повод засомневаться в оригинальности одной из них. Скорее всего, подпись тщательно скопировали, например, обвели под стеклом или использовали копирку. Да, мы научились приспосабливаться к объективным поза, внешняя обстановка и субъективным обстоятельствам эмоциональное состояние и установка на изменение своего почерка во время письма.
Текст сканируется и преобразуется в тонкую сплошную линию, после чего компьютер разделяет линию сначала на отдельные слова, а затем на буквы. В результате программа получает целый набор из символов и закономерностей их применения, характерных для отдельного человека. Затем алгоритм повторяет почерк человека с помощью отсканированных ранее данных. Если человек писал одну и ту же букву несколько раз, программа выберет наиболее подходящее соединение символов, которое в дальнейшем будет использоваться для написания новых слов аналогичным почерком.
Рукописное письмо всегда индивидуально, в нем отражается возраст, черты характера, состояние психики и даже вид деятельности. Ирина Шандарова, эксперт-почерковед, в интервью программы "Утро. России" рассказала о том, возможно ли подделать подпись и как обезопасить себя от мошенников. Ситуация: вы дали в долг кому-то денег и взяли с него расписку. Приходит время возврата долга, а человек отрицает написание чего-либо. Тогда подлинность расписки устанавливает почерковед. Именно у нас проходит сигнал между мозгом и рукой, так, что она вырисовывает такие-то элементы таким-то образом.
Нейросети Яндекса расшифруют архивные рукописные документы
Распознавание рукописного текста — еще одна ступень в этом направлении, которая откроет новые возможности в реализации полезных фич для бизнеса и пользователей. К примеру, во многих документах, используемых в документообороте компаний, или паспортах до сих пор встречаются поля с рукописным текстом — адрес прописки, личные данные, даты в договоре на какие-либо услуги. И распознаются они заметно хуже печатной или рукопечатной информации. Для тех же банков, которые ежедневно обрабатывают тысячи паспортов и различных документов, наличие такой функции поможет заметно ускорить многие процессы и в целом улучшить качество обслуживания клиентов. Особенности распознавания курсива Курсив удалось «взломать» благодаря смене модели распознавания: перейдя от посимвольного распознавания текста к пониманию контекста вокруг символа. Иными словами, рукописный текст распознается на уровне отдельных слов, их небольших групп или фрагментов. Кстати, изначально такое End-to-end распознавание появилось в наших технологиях для распознавания печатного текста для некоторых непростых языков например, арабского. Сложность обучения модели для распознавания рукописного текста заключалась в требовании большого количества данных, поскольку вариантов рукописного написания — широкое разнообразие — сотни тысяч текстовых фрагментов в 1-3 слова. Также требуется больше времени на разметку корпуса текстов или наличие готовых датасетов с лицензией, разрешающей коммерческое использование. Еще один важный нюанс — для достижения хорошего результата распознавание и языковая модель должны быть плотно интегрированы, поскольку во многих случаях выбор между вариантами результата распознавания может быть определен только из языкового контекста.
Как мы боролись за русский курсив С начала текущего года команда Content AI плотно занялась разработкой технологии по распознаванию русского рукописного текста. Изначально мы решили протестировать ту же архитектуру нейросети, которая уже успешно применялась для распознавания английского рукописного. Результат получился приемлемым для использования в ряде сценариев, но все-таки содержал немалое количество ошибок, поэтому технология особо бы не ускорила работу пользователя по сравнению с ручным вводом данных. Тогда решено было перейти на более современную архитектуру, заодно сменив фреймворк NeoML на PyTorch. И с таким подходом нам удалось добиться существенно лучших результатов.
Подумать только — чтобы научиться писать, нужно понимать, в какой точке нужно опустить кончик ручки, как долго и в каком направлении водить линию, а также где делать остановки. Несмотря на такое разнообразие действий, исследователям из Брауновского университета удалось научить письменности робота, и теперь он может быстро выводить на доске слова на разных языках, и даже копировать несложные картины. Автором внедренного в робота алгоритма является студент по имени Атсунобу Котани. Именно его труд позволил роботу понять, какие именно мазки и в какой очередности нужно делать, чтобы изобразить на доске те или иные иероглифы японского языка. Созданная система обучения состоит из двух моделей: «локальной», где алгоритм следит за текущим положением пера, и «глобальной», где он отвечает за переход на следующую букву. Робот и человеческие навыки Чтобы проверить работоспособность алгоритма, исследователи провели испытание — они написали на доске японское слово, и позволили роботу скопировать его.
Программа воспроизвела слово «Hello», как будто написанное рукой, проанализировав небольшой кусок его текста настолько реалистично, что он не мог не признать этого. My Text In Your Handwriting может имитировать даже характерные дефекты почерка конкретного индивидуума. Загадка: который из нижеследующих трех почерков принадлежит компьютеру, а какой — человеку? Название изображения Название изображения Ответ смотрите внизу текста По словам разработчиков, одним из возможных коммерческих приложений программы может стать автоматизация конфиденциальной банковской корреспонденции с клиентами, придающая сообщениям менее разборчивый и более приватный характер. Другой сферой ее применения могут стать службы доставки цветов и подарков: получать открытки, написанные от руки, чем читать машинописный, пусть и красивый, текст.
Готовый текст можно загрузить в формате SVG. Следует помнить, что инструмент находится в стадии разработки и пока настроен на английский язык. Поэтому у него возникают проблемы с генерацией диакритических знаков, используемых в других языках. Как видно из примера ниже, он вообще не справляется с русскими символами, но текст на английском выглядит довольно хорошо. Однако можно предположить, что он будет развиваться и дальше, поэтому станет более надежным.
Создан робот-каллиграф, способный скопировать почерк человека
Для этого нейросетям будет достаточно ознакомиться лишь с несколькими абзацами «исходного материала». Команде специалистов Университета искусственного интеллекта имени Мухаммеда бен Заида в ОАЭ, как сообщает Bloomberg, уже удалось создать профильную нейросеть и опробовать её в деле. Эту разработку авторам даже удалось запатентовать в юрисдикции США. Пока данной разработкой не могут воспользоваться обычные пользователи.
Люди были смущенный многими из конвертов. Учитывая то, насколько убедительно компьютер генерируется почерк, некоторые из них могут проверить метод, который может помочь в подделке документов, но команда объяснила, как это работает в обоих направлениях и может реально помочь в обнаружении подделок. Старший автор, доктор Габриэль Brostow UCL Computer Science , сказал: «Подделка и судебно-медицинской экспертизы почерка по-прежнему происходит почти полностью вручную, но, принимая новый подход просмотра рукописного текста в качестве текстуры-синтеза, мы можем использовать наше программное обеспечение для характеристики почерка для количественной оценки вероятность того, что было что-то подделано. Просмотров поста: 7.
Все годы учёбы он так или иначе продолжает вырабатывать свой индивидуальный почерк, который может быть и похож на ещё чей-то, но всё-таки неповторим, как рисунок на фалангах пальцев. Криминалисты утверждают, что даже самая искусная подделка почерка будет обнаружена и доказана почерковедческой экспертизой. Исследователям из Брауновского университета удалось научить письму робота. Сначала он выводил японские иероглифы, накладывая мазки согласно заданному алгоритму.
Но на данный момент инструмент еще не вышел на рынок.
Изобретатели отметили, что этот инструмент могут использовать не по назначению и подделывать почерк людей. До этого сообщалось, что Google и Universal Music обсуждают возможность лицензирования музыки, созданной искусственным интеллектом. Google также ведет переговоры с Warner Music.
Как превратить рукопись в печатный текст: 5 лучших приложений
Специалисты Университета искусственного интеллекта имени Мохамеда бен Заида разработали технологию, которая позволяет точно копировать человеческий почерк. Программу протестировали на образцах почерка исторических личностей — Авраама Линкольна, Артура Конан Дойля. Бесплатный генератор рукописного текста в реальном времени! Создавай уникальные лекции, конспекты, домашки, написанные от руки, за пару секунд! Меняй настройки на лету! Как отмечают разработчики, модель способна в точности повторить почерк с учетом его уникальных особенностей. Андроиду оказалось под силу скопировать даже курсив и почерк шестилетнего ребёнка.
Новости по теме
- Следуйте за FT
- Популярное
- Новое на сайте
- App Store: OCR сканер текста и конвертер
- Робота научили копировать почерк
Проверку результатов ЕГЭ ужесточат: искусственный интеллект будет проверять почерк
Ученые создали модель на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая научилась имитировать почерк человека на основе всего лишь нескольких абзацев текста. Realistic handwriting generator. Convert text to handwriting using an in-browser recurrent neural network. Choose from various print and cursive styles. Customize the outputs and download as SVG. Чтобы создать почерк индивидуума, программа анализирует и воспроизводит конкретные варианты характера автора, перо линии текстуры и цвета, межсимвольное лигатур, а также.
Появилась нейросеть, копирующая почерк человека – можно ли подделывать документы
Она предназначена для использования в электрокарах и способна обеспечить запас хода до тысячи километров. Помимо повышенной плотности энергии, она ещё и поддерживает скоростную зарядк... Читать дальше Intel показала как выглядит ИИ с 1,15 млрд нейронов 2 фото Halo Point включает шесть процессорных стоек, каждая размером с микроволновую печь. Внутри расположилось 1152 процессора Loihi 2, построенных на базе чипсета Intel 4 process node и получивших название в честь вулкана на Гавайях.
В результате программа получает целый набор из символов и закономерностей их применения, характерных для отдельного человека. Затем алгоритм повторяет почерк человека с помощью отсканированных ранее данных. Если человек писал одну и ту же букву несколько раз, программа выберет наиболее подходящее соединение символов, которое в дальнейшем будет использоваться для написания новых слов аналогичным почерком. Специальная система определяет степень хаотичности для почерка, чтобы не использовать одни и те же сочетания написания букв.
Однако в скором времени почерк любого человека можно будет копировать с помощью компьютерной программы. Для того чтобы проанализировать почерк человека, системе , разработанной командой исследователей, понадобится всего один абзац текста, написанный определенным человеком. Текст сканируется и преобразуется в тонкую сплошную линию, после чего компьютер разделяет линию сначала на отдельные слова, а затем на буквы.
В результате программа получает целый набор из символов и закономерностей их применения, характерных для отдельного человека.
Для обучения исследователи использовали преобразователь зрения, который представляет собой тип нейронной сети, понимающей контекст и значение систематических данных, таких как слова в предложении. В настоящее время технология может генерировать текст на английском и французском языках, а вот создание рукописного текста на арабском языке оказалось более сложной задачей. Недавно команда получила патент от Ведомства по патентам и товарным знакам США на инструмент, который может помочь людям с травмами писать, не используя ручку. Один из изобретателей, Рао Мухаммад Анвер, доцент кафедры компьютерного зрения, рассказал, что его также можно использовать для разбора непонятного почерка врачей.
Почерк в текст конвертер
О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам. Нейросеть научилась имитировать человеческий почерк: как попробовать. С помощью соответствующих приложений вы можете легко конвертировать написанное от руки в печатный текст — и неважно, используете ли вы планшет, iPhone. Программу протестировали на образцах почерка исторических личностей — Авраама Линкольна, Артура Конан Дойля.
Результаты по запросу «Скопировать почерк услуга» в Москве
Люди были смущенный многими из конвертов. Учитывая то, насколько убедительно компьютер генерируется почерк, некоторые из них могут проверить метод, который может помочь в подделке документов, но команда объяснила, как это работает в обоих направлениях и может реально помочь в обнаружении подделок. Старший автор, доктор Габриэль Brostow UCL Computer Science , сказал: «Подделка и судебно-медицинской экспертизы почерка по-прежнему происходит почти полностью вручную, но, принимая новый подход просмотра рукописного текста в качестве текстуры-синтеза, мы можем использовать наше программное обеспечение для характеристики почерка для количественной оценки вероятность того, что было что-то подделано. Просмотров поста: 7.
Этот инструмент позволяет сканировать школьные заметки, дневники, рецепты, протоколы собраний и другие рукописные документы.
Шаг 1Сканирование документа Запустите приложение на устройстве iOS и отсканируйте рукописный документ. Вы можете сделать новое изображение или загрузить его из галереи камеры. Затем нажмите Cropв правом верхнем углу, чтобы выбрать точный текст для оцифровки. Шаг 2Проверьте текст Пройдитесь по каждой строке выделенного текста. Внесите изменения, нажав Редактировать под каждой строкой.
Теперь документ готов для цифрового преобразования. Шаг 3Конвертировать и делиться Нажмите Преобразовать, чтобы оцифровать рукописный текст. Вы можете сохранить результат на своем устройстве или экспортировать его на различные платформы. Нажмите Скачать чтобы сохранить цифровой текст локально. Опции экспорта и обмена доступны в премиум-версии приложения.
Это алгоритм машинного обучения , построенный на комбинации из двух нейронных сетей , одна из которых генерирует образцы, а другая старается отличить правильные от неправильных. Почерк, формируемый GAN, отражает общий стиль письма — например, наклон, с которым человек пишет буквы, или ширину штрихов. Однако с воссозданием лигатур возникают сложности. Создана нейросеть, имитирующая человеческий почерк Вместо GAN исследователи использовали преобразователь зрения — тип нейронной сети, предназначенный для задач компьютерного зрения.
В результате программа получает целый набор из символов и закономерностей их применения, характерных для отдельного человека. Затем алгоритм повторяет почерк человека с помощью отсканированных ранее данных. Если человек писал одну и ту же букву несколько раз, программа выберет наиболее подходящее соединение символов, которое в дальнейшем будет использоваться для написания новых слов аналогичным почерком.
Специальная система определяет степень хаотичности для почерка, чтобы не использовать одни и те же сочетания написания букв.