डिजिटल इंक की पहचान करना

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.

मशीन लर्निंग एपीआई के एमएल किट की मदद से, आप हाथ से लिखे हुए टेक्स्ट को पहचान सकते हैं और सैकड़ों प्लैटफ़ॉर्म पर डिजिटल प्लैटफ़ॉर्म पर जेस्चर की कैटगरी तय कर सकते हैं. साथ ही, स्केच की कैटगरी तय कर सकते हैं. डिजिटल इंक की पहचान करने वाला एपीआई उसी तकनीक का इस्तेमाल करता है जो Gboard, Google Translate, और झटपट, ड्रॉ! गेम में हैंडराइटिंग की पहचान को बेहतर बनाती है.

डिजिटल इंक की पहचान करके, ये काम किए जा सकते हैं:

  • वर्चुअल कीबोर्ड पर लिखने के बजाय, स्क्रीन पर लिखें. इससे उपयोगकर्ता, उन वर्णों को ड्रॉ कर सकते हैं जो उनके कीबोर्ड पर उपलब्ध नहीं हैं, जैसे लैटिन वर्णमाला के लिए ệ, A या 森.
  • हाथ के जेस्चर का इस्तेमाल करके, बुनियादी टेक्स्ट से जुड़े काम (नेविगेशन, बदलाव करना, चुनना वगैरह) करें.
  • हाथ से बने आकार और इमोजी पहचानें.

डिजिटल इंक की पहचान, स्क्रीन पर उपयोगकर्ता के स्ट्रोक के साथ काम करती है. अगर आपको कैमरे से ली गई इमेज में मौजूद टेक्स्ट को पढ़ना है, तो टेक्स्ट पहचानने वाले एपीआई का इस्तेमाल करें.

डिजिटल इंक की पहचान करने की सुविधा पूरी तरह से ऑफ़लाइन काम करती है और यह Android और iOS पर काम करती है.

iOS Android

मुख्य क्षमताएं

  • हाथ से लिखे हुए टेक्स्ट को यूनिकोड वर्णों के क्रम में बदलता है
  • डिवाइस पर करीब-करीब रीयल-टाइम में चलता है
  • उपयोगकर्ता के हैंडराइटिंग को डिवाइस में ही रखा जाता है. इसके लिए, इंटरनेट कनेक्शन की ज़रूरत नहीं होती
  • 300 से ज़्यादा भाषाओं और 25 से ज़्यादा लिखने के सिस्टम के साथ काम करता है, इस्तेमाल की जा सकने वाली भाषाओं की पूरी सूची देखें
    • -x-gesture एक्सटेंशन की मदद से, इन भाषाओं के लिए जेस्चर (हाव-भाव) की कैटगरी तय की जा सकती है
  • इमोजी और बुनियादी आकारों को पहचानता है
  • यह भाषा के पैक को ज़रूरत के मुताबिक डाइनैमिक तरीके से डाउनलोड करके, डिवाइस के स्टोरेज को कम रखता है

आइडेंटिफ़ायर, इनपुट के तौर पर Ink ऑब्जेक्ट को लेता है. Ink, स्क्रीन पर उपयोगकर्ता के लिखे गए शब्दों का वेक्टर रिप्रज़ेंटेशन है. स्ट्रोक का क्रम, हर एक में टच पॉइंट नाम वाले समय की जानकारी वाले निर्देशांकों की सूची है. स्ट्रोक तब शुरू होता है जब उपयोगकर्ता अपना स्टाइलस या उंगली नीचे रखकर उसे ऊपर उठाता है. Ink को ऐसे आइडेंटिफ़ायर को पास किया जाता है जो आत्मविश्वास के लेवल के साथ, एक या एक से ज़्यादा संभावित पहचान नतीजे दिखाता है.

उदाहरण

अंग्रेज़ी हैंडराइटिंग

नीचे बाईं ओर दी गई इमेज से पता चलता है कि उपयोगकर्ता ने स्क्रीन पर कितना ड्रॉ किया है. दाईं ओर दी गई इमेज उससे जुड़ा Ink ऑब्जेक्ट है. इसमें लाल रंग के बिंदुओं वाला स्ट्रोक होता है जो हर स्ट्रोक में टच पॉइंट को दिखाता है.

    

चार स्ट्रोक हैं. Ink ऑब्जेक्ट के पहले दो स्ट्रोक ऐसे दिखते हैं:

इंक
स्ट्रोक 1 x 392, 391, 389, 287, ...
y 52, 60, 76, 97, ...
t 0, 37, 56, 75, ...
स्ट्रोक 2 x 497, 494, 493, 490, ...
y 167, 165, 165, 165, ...
t 694, 742, 751, 770, ...
...

जब आप यह Ink अंग्रेज़ी भाषा के किसी पहचानकर्ता को भेजते हैं, तो यह पांच या छह वर्णों वाले कई संभावित ट्रांसक्रिप्शन दिखाता है. उनका आत्मविश्वास कम होता है, लेकिन वे

पहचान का नतीजा
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #1 हैंडव
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #2 हैंडव
मान्यता पाने वाला #3 हार्ड
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #4 हंडू
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #5 हैंडवे

हाथ के जेस्चर

जेस्चर क्लासिफ़ायर, इंक स्ट्रोक को नीचे दिए गए नौ जेस्चर वाली क्लास में से किसी एक में बांटते हैं.

हाथ के जेस्चर उदाहरण
arch:above
arch:below
caret:above
caret:below
circle
कॉर्नर:डाउनलेफ़्ट
scribble
strike
verticalbar
writing

इमोजी स्केच

नीचे बाईं ओर दी गई इमेज से पता चलता है कि उपयोगकर्ता ने स्क्रीन पर कितना ड्रॉ किया है. दाईं ओर दी गई इमेज उससे जुड़ा Ink ऑब्जेक्ट है. इसमें लाल रंग के बिंदुओं वाला स्ट्रोक होता है जो हर स्ट्रोक में टच पॉइंट को दिखाता है.

    

Ink ऑब्जेक्ट में छह स्ट्रोक हैं.

           

इंक
स्ट्रोक 1 x 269, 266, 262, 255, ...
y 40, 40, 40, 41, ...
t 0, 36, 56, 75, ...
स्ट्रोक 2 x 179, 182, 183, 185, ... से मेल खाता है
y 157, 158, 159, 160, ...
t 2475, 2522, 2531, 2541, ...
...

जब आप ईमोजी पहचानकर्ता को यह Ink भेजते हैं, तो आपको कुछ पूरे हो जाते हैं, उनका आत्मविश्वास कम हो जाता है:

पहचान का नतीजा
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #1 ISBN (U+1f62d)
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #2 Huddle (U+1f605)
मान्यता पाने वाला #3 😹 (U+1f639)
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #4 <!-- (U+1f604)
मान्यता पाने वाला उम्मीदवार #5 #### (U+1f606)