Brevet FR3150621A1 — publié le 20250103

Appareil de reconnaissance de texte d'écriture manuscrite (1) prenant en charge plusieurs directions d'écriture, comprenant un processeur (2) et une mémoire (6) ; un processeur d'entrée de traits (10) servant à recevoir une pluralité de traits de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne qui sont éclatées en une pluralité de traits ; un opérateur de détermination de la direction d'écriture connecté au processeur d'entrée des traits pour calculer une direction d'écriture des traits de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne en utilisant une coordonnée d'un centre de gravité et une pluralité de seconds moments centraux d'une pluralité de points d'échantillonnage des traits ; un opérateur de tri des traits connecté à l'opérateur de détermination de la direction d'écriture et triant les traits selon la direction d'écriture pour obtenir un ensemble de pistes de tri étiquetés dans la direction x ou un ensemble de pistes de tri étiquetés dans la direction y. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 APPAREIL DE RECONNAISSANCE DE TEXTE MANUSCRIT PRENANT EN CHARGE PLUSIEURS DIRECTIONS D'ÉCRITURE. DOMAINE DE L'INVENTION. L'invention concerne un système de reconnaissance de texte, et en particulier un appareil de reconnaissance de texte manuscrit prenant en charge plusieurs directions d'écriture. CONTEXTE DE L'INVENTION. La plupart des systèmes de reconnaissance de l'écriture manuscrite en ligne sont conçus pour reconnaître des textes dont l'écriture est horizontale. Cependant, les langues telles que le chinois, le japonais et le coréen ont traditionnellement un style d'écriture vertical qui est encore utilisé à certaines occasions aujourd'hui. Il arrive même que le sens d'écriture horizontal et le sens d'écriture vertical soient utilisés en combinaison. Dans le cas des couplets de la Fête du Printemps chinois, le sens d'écriture vertical est utilisé pour les rouleaux de droite et de gauche des couplets, tandis que le sens d'écriture horizontal est utilisé pour le rouleau supérieur des couplets. Il serait donc utile de disposer d'un système de reconnaissance de texte manuscrit en ligne qui prenne en charge à la fois le sens d'écriture horizontal et le sens d'écriture vertical sans obliger l'utilisateur à passer manuellement d'un mode de reconnaissance à l'autre. Bien qu'un modèle de reconnaissance de texte manuscrit superposé des arts antérieurs prenne en charge l'écriture multidirectionnelle, il ne prend pas en charge les textes manuscrits écrits avec des traits dont l'ordre est inversé en même temps. En outre, dans la technologie de reconnaissance optique de texte des arts antérieurs, un classificateur est généralement utilisé pour distinguer les directions d'écriture horizontales et verticales dans les textes d'entrée, puis les directions d'écriture horizontales et verticales sont traitées séparément, par exemple en faisant pivoter le texte écrit verticalement. Toutefois, le procédé ci-dessus rencontrera des difficultés lorsqu'elle sera utilisée pour traiter davantage d'autres directions d'écriture. RESUME DE L'INVENTION. En conséquence, pour améliorer les défauts susmentionnés de l'art antérieur, l'objet de l'invention est de fournir un appareil de reconnaissance de texte manuscrit prenant en charge plusieurs directions d'écriture, dans lequel les avantages de l'invention étant que l'invention peut reconnaître des traits de traits de textes manuscrits écrits dans différentes directions comme une chaîne de caractères, et peut prendre en charge tout texte manuscrit écrit dont les traits sont écrits dans un ordre arbitraire ou inversé. Il convient de noter qu'il n'est pas nécessaire de collecter spécifiquement des textes manuscrits verticaux au cours de la phase d'apprentissage de l'invention, ce qui élimine le coût de la collecte et de l'étiquetage des échantillons de données. L'invention permet d'obtenir une plus grande précision de reconnaissance des textes manuscrits avec différentes directions d'écriture, et fournit les relations correspondantes entre les traits d'entrée et les caractères de sortie. L'invention permet également la reconnaissance de tout texte manuscrit dont les traits sont écrits dans un ordre arbitraire ou inversé. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES. est un schéma fonctionnel structuré montrant les éléments de la phase d'apprentissage du modèle de reconnaissance de l'invention. est un schéma fonctionnel structuré montrant les éléments de la phase de prédiction du modèle de reconnaissance de l'invention. est un diagramme de flux d'étapes montrant la reconnaissance de l'invention. est un diagramme de flux d'étapes montrant la génération des échantillons d'apprentissage de l'invention. est un schéma fonctionnel structuré montrant les éléments de l'appareil de reconnaissance de texte manuscrit de l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Les figures 1 à 5 illustrent un appareil de reconnaissance de texte manuscrit 1 prenant en charge plusieurs directions d'écriture selon l'invention. L'appareil de reconnaissance de texte manuscrit 1 comprend un processeur 2 et une mémoire 6, comme illustré à la . Le processeur 2 est utilisé pour exécuter les opérations requises de l'appareil de reconnaissance de texte manuscrit 1 et la mémoire 6 stocke les données, les programmes et les résultats des opérations connexes de l'appareil de reconnaissance de texte manuscrit 1. Dans l'invention, la reconnaissance des textes manuscrits est modélisée comme un modèle de séquence à séquence. L'entrée du modèle est une séquence de points d'échantillonnage (y compris les coordonnées x, les coordonnées y et les jetons de fin de trait) exprimant les traits des textes manuscrits, tandis que la sortie du modèle est une chaîne de caractères (une séquence de caractères) correspondant aux traits. Les longueurs (nombres) des traits d'entrée et de la chaîne de caractères de sortie ne sont pas fixes. L'invention fournit un modèle de reconnaissance 500 qui est un réseau neuronal basé sur un modèle codeur-décodeur pour la reconnaissance de textes manuscrits. L'appareil de reconnaissance de textes manuscrits 1 comprend en outre les éléments suivants. Un processeur d'entrée de traits 10 sert à recevoir une pluralité de pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 provenant d'un dispositif d'entrée électronique d'écriture manuscrite 600 (en référence à l'étape 100 de la ). Les pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 sont éclatées en une pluralité de traits 81. Chacun des traits 81 comprend une pluralité de points d'échantillonnage 82. Le processeur d'entrée de traits 10 prétraite les traits 81 des pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 dans une phase d'apprentissage et une phase de prédiction du réseau neuronal de l'invention. Un opérateur de détermination de la direction d'écriture 20 est connecté au processeur d'entrée de traits 10 pour calculer une direction d'écriture des pistes de chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 pour l'identification d'une direction d'une chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne (en référence à l'étape 110 de la ). Dans l'invention, le tri des traits 81 est utilisé comme étape de prétraitement pour garantir que les résultats de la reconnaissance sont indépendants de l'ordre des traits 81. Le tri des traits 81 repose sur la direction d'écriture calculée par l'opérateur de détermination de la direction d'écriture 20. La direction d'écriture des pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 est calculée selon le procédé suivant. Les points d'échantillonnage 82 de chacun des traits 81 sont rééchantillonnés avant le calcul de la direction d'écriture afin que les distances entre les deux points adjacents d'un même trait 81 soient approximativement les mêmes. Lors du calcul de la direction d'écriture, le nombre de traits 81 est défini comme m. Le nième trait i 81 des traits 81 est composé de n i points d'échantillonnage 82 qui sont représentés comme (x_(i,1), y_(i,1)), (x_(i,2), y_(i,2)), (x_ (i, n i), y_ (i, n i)). Le nombre total de points d'échantillonnage 82 des traits 81 est n=∑_(i=1) ^mini. Une coordonnée du centre de gravité des points d'échantillonnage 82 des traits 81 est (x ¯, y ¯), dans lesquels x ¯=1/n ∑_(i=1) ^m▒∑_(j=1) ^(n_i) ▒x_ (i, j), y ¯=1/n ∑_(i=1) ^m▒∑_(j=1) ^(n_i) ▒y_ (i, j), j=1, n_i. Les trois seconds moments centraux des points d'échantillonnage 82 des traits 81 sont IX=1/n ∑_(i=1) ^m▒∑_(j=1) ^(n_i) ▒ (x_ (i, j) -x ¯) ^2, I_xy=1/n ∑_(i=1) ^m▒∑_(j=1) ^(n_i) ▒ (x_ (i, j) -x ¯) (y_ (i, j) -y ¯), I_yy=1/n ∑_(i=1) ^m▒∑_(j=1) ^(n_i) ▒ (y_ (i, j) -y ¯) ^2. Un angle θ entre un axe x et une ligne qui minimise la somme des carrés des distances entre chacun des points d'échantillonnage 82 et la ligne est θ_1=1/2 "arctan" ((2I_xy) / (I_xx-I_yy)) or θ_2=θ_1+π/2. La direction d'écriture est l'angle θ=θ_k, dans lequel k= (argmax () ┬(k=1,2) I_xx cos^2 (θ_k) +2I_xy cos (θ_k) sin (θ_k) +I_yy sin^2 (θ_k)). La direction d'écriture calculée (représentée par l'angle θ) est utilisée comme direction d'écriture estimée de la chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne. Un opérateur de tri des traits 30 est connecté à l'opérateur de détermination de la direction d'écriture 20. L'opérateur de tri des traits 30 trie les traits 81 en fonction de la direction d'écriture calculée par l'opérateur de détermination de la direction d'écriture 20, comme illustré à la . La direction d'écriture est représentée par l'angle θ. Lorsque l'angle θ représenté par la direction d'écriture est compris entre -π/4 and π/4, c'est-à-dire qu'une direction indiquée par la direction d'écriture est plus proche d'un axe horizontal (axe x) que d'un axe vertical (axe y) et les pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 ont tendance à avoir une direction d'écriture horizontale, l'opérateur de tri des traits 30 trie les traits 81 dans un ordre allant du trait 81 ayant la plus petite coordonnée x au trait 81 ayant la plus grande coordonnée x (de haut en bas) de manière à obtenir un ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x 31 (en référence à l'étape 120 de la ). Lorsque l'angle θ représenté par la direction d'écriture est compris entre π/4 and 3π/4, c'est-à-dire que la direction indiquée par la direction d'écriture est plus proche de l'axe vertical (axe y) que de l'axe horizontal (axe x), la chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 a tendance à avoir une direction d'écriture verticale, l'opérateur de tri des traits 30 trie les traits 81 dans un ordre allant du trait 81 ayant la plus petite coordonnée y au trait 81 ayant la plus grande coordonnée y (de gauche à droite) de manière à obtenir un ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y 32 (en référence à l'étape 130 de la ). Pour les chaînes de caractères d'écriture manuscrite avec différentes directions d'écriture, les traits 81 appartenant à un seul caractère ont tendance à être regroupés par le tri de l'opérateur de tri des traits 30. Par conséquent, chaque caractère dans les pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 peut être correctement éclaté et reconnu lors de la reconnaissance ultérieure. Un générateur d'échantillons d'apprentissage 40 est connecté à l'opérateur de détermination de la direction d'écriture 20 et à l'opérateur de tri des traits 30. Le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 sert à générer une pluralité d'échantillons d'apprentissage pour l'entraînement du réseau neuronal au cours de la phase d'apprentissage, comme illustré à la . L'invention utilise des échantillons d'apprentissage synthétiques pour réduire le travail de collecte d'échantillons d'écriture manuscrite supplémentaires. Un sélecteur d'angle 43 est relié au générateur d'échantillons d'apprentissage 40. Le sélecteur d'angle 43 sert à fournir un angle d'apprentissage comme direction d'écriture de l'échantillon d'apprentissage. Le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 comprend un corpus 41, une base de données de caractères uniques manuscrits en ligne 42 et une base de données de chaînes de caractères d'apprentissage 45. Le corpus 41 est composé de textes en langage naturel. Le corpus 41 est composé d'une pluralité de textes en langage naturel, qui est un corpus équilibré bien compilé ou un corpus de textes web collectés par un robot d'indexation du web. La base de données de caractères uniques manuscrits en ligne 42 comprend une pluralité d'ensembles de pistes d'écriture manuscrite et chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite comprend une pluralité de traits d'écriture manuscrite correspondant à un caractère unique. En référence à la , lors de la génération de l'échantillon d'apprentissage, l'échantillon d'apprentissage est généré en suivant les étapes suivantes : Étape 200 : le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 sélectionne de manière aléatoire un texte d'une longueur comprise dans une plage déterminée du corpus 41 en tant que texte d'apprentissage. Le texte d'apprentissage est composé d'une chaîne de caractères comprenant une pluralité de caractères. Étape 210 : le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 sélectionne un angle d'apprentissage θ_0 entre -π/4 et π/4 ou entre π/4 et 3π/4 à partir du sélecteur d'angle 43, et établit une ligne de base L avec l'angle d'apprentissage θ_0 comme angle d'inclinaison de la ligne de base L. Lorsque l'angle d'apprentissage θ_0 sélectionné par le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 est compris entre -π/4 et π/4, la ligne de base L est considérée comme une ligne horizontale. Lorsque l'angle d'apprentissage θ_0 sélectionné par le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 est compris entre π/4 et 3π/4, la ligne de base L est considérée comme une ligne verticale. Étape 220 : le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 trouve l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère du texte d'apprentissage dans la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne 42, et déplace l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère vers un point de départ de la ligne de base L. Un centre de l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère est situé au point de départ de la ligne de base L. L'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère est réparti le long d'une direction d'un trait de la ligne de base L. Étape 230 : pour chaque caractère restant du texte d'apprentissage, le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 trouve l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondants dans la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne 42, et déplace chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite correspondants vers une position située après un ensemble de pistes d'écriture manuscrite précédent sur la ligne de base L. Le centre de chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite positionnés sur la ligne de base L est situé sur la ligne de base L. Les distances entre les centres de deux ensembles de pistes d'écriture manuscrite adjacents sur la ligne de base L obéissent à une distribution normale. Étape 240 : le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 déforme légèrement les traits d'écriture de tous les ensembles de pistes d'écriture positionnés sur la ligne de base L afin d'obtenir un ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées. L'ensemble de pistes de la chaîne de caractères simulée est une pluralité de traits d'une pluralité de traits correspondant à la chaîne de caractères du texte d'apprentissage. Étape 250 : la direction d'écriture de la chaîne de caractères simulée est calculée par l'opérateur de détermination de la direction d'écriture 20 (parce que la direction d'écriture de la chaîne de caractères simulée sera légèrement modifiée pour être différente de l'angle d'apprentissage θ_0 pendant la déformation à l'étape précédente 240). Lorsque la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est comprise entre -π/4 et π/4, l'opérateur de tri des traits 30 trie les traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées en fonction des coordonnées x des points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées afin d'obtenir un ensemble de pistes synthétiques horizontales 46. Lorsque la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est comprise entre π/4 et 3π/4, l'opérateur de tri des traits 30 trie les traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées en fonction des coordonnées y des points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées, de manière à obtenir un ensemble de pistes synthétiques verticales 44. La montre que la direction d'écriture est comprise entre -π/4 et π/4, de sorte que l'opérateur de tri des traits 30 trie les traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées en fonction des coordonnées x des points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées afin d'obtenir un ensemble de pistes synthétiques horizontales 46. Étape 260 : l'ensemble de pistes synthétiques horizontales 46 ou l'ensemble de pistes synthétiques verticales 44 obtenu par l'opérateur de tri des traits 30 est utilisé comme échantillon d'apprentissage et est stocké dans la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage 45 par le générateur d'échantillons d'apprentissage 40. Les échantillons d'apprentissage générés par le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 couvrent différentes directions d'écriture, et ces échantillons d'apprentissage ont un contenu textuel significatif et certaines similitudes avec l'écriture humaine. Les échantillons d'apprentissage sont utilisés pour l'entraînement du modèle de reconnaissance 500. En même temps, dans ces échantillons d'apprentissage, une correspondance entre chacun des caractères du texte d'apprentissage et les traits dans chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est déterministe, ce qui est utile pour l'entraînement du modèle de reconnaissance 500 et de certains autres modèles, par exemple, il peut être utilisé à l'attention des réseaux neuronaux artificiels pour générer des alignements plus précis. Dans l'invention, le modèle de reconnaissance 500 peut être n'importe quel modèle de séquence à séquence formé par apprentissage de bout en bout. Dans l'invention, le modèle de reconnaissance 500 est le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50 qui est basé sur un modèle codeur-décodeur. Le modèle de reconnaissance 500 est connecté à l'opérateur de tri des traits 30 ou à la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage 45. Le modèle de reconnaissance 500 est un modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50. Le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50 comprend un encodeur 51 doté d'une interface d'entrée 53, et un décodeur 52 doté d'une interface de sortie 54. L'interface d'entrée 53 est connectée à l'opérateur de tri des traits 30 ou à la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage 45. L'interface d'entrée 53 sert à recevoir des données sur les traits de l'opérateur de tri des traits 30 ou de la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage 45. Les données relatives aux traits comprennent l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x 31 ou l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y 32 de l'opérateur de tri des traits 30, ou les traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales 46 ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales 44 et une chaîne de caractères correspondant aux traits de la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage 45. Le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50 reconnaît et calcule de manière répétée les données relatives aux traits afin d'obtenir une pluralité de chaînes de caractères et de fiabilité possibles (en référence à l'étape 140 de la ). Les chaînes de caractères possibles et leur fiabilité sont stockées dans un ensemble de candidats 70 qui est émis par l'interface de sortie 54 (en référence à l'étape 150 de la ). En référence à la , dans la phase d'apprentissage du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50, les traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales 46 ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales 44 sont utilisés comme valeurs d'entrée du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50. Les caractères de la chaîne de caractères correspondant aux traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales 46 ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales 44 sont utilisés comme valeurs de sortie prévues du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50. Par conséquent, un apprentissage supervisé peut être utilisé pour former le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50 en utilisant l'ensemble de pistes synthétiques horizontales 46 ou l'ensemble de pistes synthétiques verticales 44 et la chaîne de caractères correspondante de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales 46 ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales 44. L'ensemble de pistes synthétiques horizontales 46 ou l'ensemble de pistes synthétiques verticales 44 comporte des pistes d'écriture manuscrite comprenant des traits triés afin de mieux simuler les valeurs d'entrée dans la phase de prédiction du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50. En référence à la , dans la phase de prédiction du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50, l'entrée du modèle de reconnaissance 500 est une séquence de points d'échantillonnage 82 des traits 81. La direction d'écriture des traits est calculée par l'opérateur de détermination de la direction d'écriture 20 et est transmise à l'opérateur de tri des traits 30 pour l'acquisition de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x 31 ou de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y 32, selon que la direction d'écriture est plus proche d'un axe horizontal que d'un axe vertical. Dans la phase de prédiction du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50, les points d'échantillonnage des traits 81 de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x 31 ou de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y 32 sont utilisés comme valeurs d'entrée du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50. Les valeurs de sortie du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50 sont une séquence de caractères (une chaîne de caractères). De préférence, les échantillons d'apprentissage générés par le générateur d'échantillons d'apprentissage 40 sont basés sur des traits de texte écrits dans une direction d'écriture horizontale, une direction d'écriture verticale et d'autres directions d'écriture afin de garantir que le modèle de reconnaissance 500 peut être entraîné par des traits triés à partir de ces traits de texte écrits dans différentes directions d'écriture. Lors d'une phase de tests du modèle de reconnaissance 500, d'autres ensembles de pistes synthétiques horizontales ou verticales peuvent être générés afin d'obtenir une précision de reconnaissance du modèle de reconnaissance 500. SUIVANTS D’AUTRES CARACTERISTIQUES L'appareil de l’invention, dans lequel le modèle de reconnaissance 1 est un modèle de séquence à séquence formé par apprentissage de bout en bout. L'appareil de l’invention, dans lequel le modèle de reconnaissance 1 est un modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 500 basé sur un modèle encodeur-décodeur ; dans une phase de prédiction du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte, les points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x ou de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y sont utilisés comme valeurs d'entrée du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; les valeurs de sortie du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte sont une séquence de caractères. L'appareil de l’invention, comprenant en outre : un générateur d'échantillons d'apprentissage connecté à l'opérateur de détermination de la direction d'écriture et à l'opérateur de triage des traits ; le générateur d'échantillons d'apprentissage sert à générer une pluralité d'échantillons d'apprentissage ; un sélecteur d'angle connecté au générateur d'échantillons d'apprentissage ; le sélecteur d'angle sert à fournir un angle d'apprentissage ; dans lequel le générateur d'échantillons d'apprentissage comprend un corpus, une base de données d'écriture manuscrite à caractère unique en ligne et une base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; le corpus est composé de textes en langage naturel ; la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne comprend une pluralité d'ensembles de pistes d'écriture manuscrite et chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite comprend une pluralité de traits d'écriture manuscrite correspondant à un caractère unique ; dans lequel, lors de la génération de l'échantillon d'apprentissage, le générateur d'échantillon d'apprentissage sélectionne de manière aléatoire un texte d'une longueur comprise dans une plage déterminée du corpus en tant que texte d'apprentissage ; le texte d'apprentissage est composé d'une chaîne de caractères comprenant une pluralité de caractères ; et le générateur d'échantillons d'entraînement sélectionne un angle d'apprentissage entre -π/4 et π/4 ou entre π/4 et 3π/4 à partir du sélecteur d'angle, et établit une ligne de base avec l'angle d'entraînement comme angle d'inclinaison de la ligne de base ; lorsque l'angle d'apprentissage sélectionné par le générateur d'échantillons d'apprentissage est compris entre -π/4 et π/4, la ligne de base est considérée comme une ligne horizontale ; lorsque l'angle d'apprentissage sélectionné par le générateur d'échantillons d'apprentissage est compris entre π/4 et 3π/4, la ligne de base est considérée comme une ligne verticale ; le générateur d'échantillons d'apprentissage trouve l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère du texte d'apprentissage dans la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne, et déplace l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère vers un point de départ de la ligne de base ; un centre de l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère est situé au point de départ de la ligne de base ; l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère est distribué le long d'une direction d'une piste de la ligne de base ; pour chacun des autres caractères du texte d'apprentissage, le générateur d'échantillons d'apprentissage trouve en séquence les ensembles de pistes d'écriture manuscrite correspondants dans la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne, et déplace chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite correspondants vers une position située après un ensemble de pistes d'écriture manuscrite précédent sur la piste de la ligne de base ; un centre de chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite positionnés sur la ligne de base est situé sur la piste de la ligne de base ; les distances entre deux centres de tous les deux ensembles adjacents de pistes d'écriture sur la ligne de base obéissent à une distribution normale ; et le générateur d'échantillons d'apprentissage déforme légèrement les pistes d'écriture de tous les ensembles de pistes d'écriture positionnés sur la ligne de base pour obtenir un ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées ; l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est une pluralité de pistes d'une pluralité de traits correspondant à la chaîne de caractères du texte d'apprentissage ; et la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est calculée par l'opérateur de détermination de la direction d'écriture ; lorsque la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est comprise entre -π/4 et π/4, l'opérateur de tri des traits trie les traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées en fonction des coordonnées x des points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées, de manière à obtenir un ensemble de pistes synthétiques horizontales ; tandis que lorsque la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est comprise entre π/4 et 3π/4, l'opérateur de tri des traits trie les traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées en fonction des coordonnées y des points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées, de manière à obtenir un ensemble de pistes synthétiques verticales ; l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou l'ensemble de pistes synthétiques verticales obtenu par l'opérateur de triage des traits est utilisé comme échantillon d'apprentissage et est stocké dans la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage par le générateur d'échantillons d'apprentissage ; et dans lequel les échantillons d'apprentissage générés par le générateur d'échantillons d'entraînement couvrent diverses directions d'écriture et la correspondance entre chacun des caractères du texte d'apprentissage et les traits dans chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est déterministe ; les échantillons d'apprentissage sont utilisés pour l'apprentissage du modèle de reconnaissance. L'appareil de l’invention, dans lequel le modèle de reconnaissance est un modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; dans la phase d'apprentissage du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte, les traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales sont utilisés comme valeurs d'entrée du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; et les caractères de la chaîne de caractères correspondant aux traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales sont utilisés comme valeurs de sortie attendues du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte. L'appareil de l’invention, dans lequel le modèle de reconnaissance est un modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte comprend un encodeur qui comprend une interface d'entrée, et un décodeur qui comprend une interface de sortie ; l'interface d'entrée est connectée à l'opérateur de tri des traits ou à la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; l'interface d'entrée sert à recevoir des données des traits de l'opérateur de tri des traits ou de la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; les données des traits comprennent l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x ou l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y provenant de l'opérateur de tri des traits, ou les traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales et une chaîne de caractères correspondante provenant de la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte reconnaît et calcule de manière répétée les données de trait pour acquérir une pluralité de chaînes de caractères et de fiabilité possibles ; les chaînes de caractères et la fiabilité possibles sont stockées dans un ensemble de candidats qui est émis par l'interface de sortie. L'appareil de l’invention, dans lequel les points d'échantillonnage de chacun des traits sont rééchantillonnés avant le calcul de la direction d'écriture afin que les distances entre les deux points adjacents d'un même trait soient approximativement les mêmes ; et dans lequel, lors du calcul de la direction d'écriture, le nombre de coups est défini comme m; le ième trait 81 des traits 81 est composé de n_i points d'échantillonnage qui sont représentés comme (x_(i,1),y_(i,1) ),(x_(i,2),y_(i,2) ),…,(x_(i,n_i ),y_(i,n_i ) ); le nombre total de points d'échantillonnage des traits est n=∑_(i=1)^m▒n_i ; une coordonnée du centre de gravité des points d'échantillonnage des traits est (x ¯,y ¯ ), dans lesquels x ¯=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒x_(i,j) ,y ¯=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒y_(i,j) ,j=1,…,n_i; les trois seconds moments centraux des points d'échantillonnage 82 des traits 81 sont I_xx=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒(x_(i,j)-x ¯ )^2 ,I_xy=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒(x_(i,j)-x ¯ ) (y_(i,j)-y ¯ ),I_yy=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒(y_(i,j)-y ¯ )^2 ; un angle θ entre un axe x et une ligne qui minimise la somme des carrés des distances entre chacun des points d'échantillonnage 82 et la ligne est θ_1=1/2 "arctan" ((2I_xy)/(I_xx-I_yy )) or θ_2=θ_1+π/2; et la direction d'écriture est l'angle θ=θ_k, dans lequel k=(argmax()┬(k=1,2) I_xx cos^2 (θ_k )+2I_xy cos(θ_k )sin(θ_k )+I_yy sin^2 (θ_k )). L'appareil de l’invention, dans lequel le corpus est un corpus équilibré ou un corpus de textes web collectés par un robot d'indexation du web. Les éléments de la phase d'apprentissage du modèle de reconnaissance de l'invention sont représentés dans le tableau ci-dessous : 20 Opérateur de détermination de la direction d'écriture 30 Opérateur de tri des traits 40 Générateur d'échantillons d'apprentissage 41 Corpus 42 Base de données de caractères uniques manuscrits en ligne 43 Sélecteur d'angle 44 Ensemble de pistes synthétiques verticales 45 Base de données de chaînes de caractères d'apprentissage 46 Ensemble de pistes synthétiques horizontales 500 Modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte 50 51 Encodeur 52 Décodeur 53 Interface d'entrée 54 Interface de sortie 70 Ensemble de candidats Les éléments de la phase de prédiction du modèle de reconnaissance sont représentés dans le tableau ci-dessous : 600 Dispositif d'entrée électronique d'écriture manuscrite 80 Pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 81 Traits 82 Points d'échantillonnage 83 Points d'échantillonnage 10 Processeur d'entrée de traits 20 Opérateur de détermination de la direction d'écriture 30 Opérateur de tri des traits r 31 Ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x 32 Ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y Le flux d'étapes montrant la reconnaissance selon l'invention est représenté dans le tableau ci-dessous : Étape 100 Le processeur d'entrée de traits 10 reçoit les pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 Étape 110 L'opérateur de détermination de la direction d'écriture 20 calcule la direction d'écriture des pistes de chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne 80 Les traits 81 ont-ils une direction d’écriture horizontale ou une direction d’écriture verticale en fonction de la direction d’écriture ? Direction d’écriture horizontale Étape 120 L’opérateur de tri des traits 30 trie les traits 81 de gauche à droite Direction d’écriture verticale Étape 130 L’opérateur de tri des traits 30 trie les traits 81 de haut en bas Étape 140 Entrée des traits triés 81 dans le modèle de reconnaissance 500 pour la reconnaissance Étape 150 Sortie de l’ensemble de candidats 70 Les éléments de la phase d'apprentissage du modèle de reconnaissance de l'invention sont représentés dans le tableau ci-dessous : L'invention est ainsi décrite, mais il est évident qu'elle peut être modifiée de nombreuses façons. De telles variations ne doivent pas être considérées comme une dérogation à l'esprit et à la portée de l'invention, et toutes les modifications qui seraient évidentes pour un homme de l'art sont destinées à être incluses dans la portée des revendications suivantes. Un appareil de reconnaissance de texte manuscrit (1) prenant en charge plusieurs directions d'écriture, comprenant : un processeur (2) et une mémoire (6) ; le processeur étant utilisé pour exécuter les opérations requises de l'appareil de reconnaissance de texte manuscrit (1) et la mémoire stockant les données, les programmes et les résultats d'opérations connexes de l'appareil de reconnaissance de texte manuscrit ; un processeur d'entrée de traits (10) servant à recevoir une pluralité de pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne provenant d'un dispositif d'entrée électronique d'écriture manuscrite ; les pistes de chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne étant éclatées en une pluralité de traits (81) ; chacun des traits comprenant une pluralité de points d'échantillonnage ; un opérateur de détermination de la direction d'écriture (30) connecté au processeur d'entrée des traits pour calculer une direction d'écriture des pistes de chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne pour la reconnaissance (1) d'une direction d'une chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne ; la direction d'écriture est représentée par un angle θ qui est calculé en utilisant une coordonnée d'un centre de gravité et une pluralité de seconds moments centraux des points d'échantillonnage des traits ; - un opérateur de tri des traits connecté à l'opérateur de détermination de la direction d'écriture ; l'opérateur de tri des traits trie les traits en fonction de la direction d'écriture calculée par l'opérateur de détermination de la direction d'écriture ; dans lequel, lorsque l'angle θ représenté par la direction d'écriture est compris entre -π/4 et π/4, c'est-à-dire qu'une direction indiquée par la direction d'écriture est plus proche d'un axe horizontal que d'un axe vertical et que la chaîne de caractères d'écriture manuscrite en ligne a tendance à avoir une direction d'écriture horizontale, l'opérateur de tri des traits trie les traits selon un ordre allant du trait ayant la plus petite coordonnée x au trait ayant la plus grande coordonnée x, de manière à obtenir un ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x ; tandis que lorsque l'angle θ représenté par la direction d'écriture est compris entre π/4 et 3π/4, c'est-à-dire que la direction indiquée par la direction d'écriture est plus proche de l'axe vertical que de l'axe horizontal et que les chaînes de caractères d'écriture manuscrite en ligne ont tendance à avoir une direction d'écriture verticale, l'opérateur de tri des traits trie les traits dans un ordre allant du trait ayant la plus petite coordonnée y au trait ayant la plus grande coordonnée y, de manière à obtenir un ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y ; - dans lequel les traits appartenant à un seul caractère ont tendance à être regroupés par tri de l'opérateur de tri des traits ; et - dans lequel l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x ou l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y est transmis à un modèle de reconnaissance (500) en vue de la reconnaissance. L'appareil de la revendication 1, dans lequel le modèle de reconnaissance est un modèle de séquence à séquence formé par apprentissage de bout en bout. L'appareil de la revendication 1, dans lequel le modèle de reconnaissance (1) est un modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte (500) basé sur un modèle encodeur-décodeur ; dans une phase de prédiction du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte, les points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x ou de l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y sont utilisés comme valeurs d'entrée du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; les valeurs de sortie du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte sont une séquence de caractères. L'appareil de la revendication 1, comprenant en outre : - un générateur d'échantillons d'apprentissage connecté à l'opérateur de détermination de la direction d'écriture et à l'opérateur de triage des traits ; le générateur d'échantillons d'apprentissage sert à générer une pluralité d'échantillons d’apprentissage ; - un sélecteur d'angle connecté au générateur d'échantillons d'apprentissage ; le sélecteur d'angle sert à fournir un angle d’apprentissage ; - dans lequel le générateur d'échantillons d'apprentissage comprend un corpus, une base de données d'écriture manuscrite à caractère unique en ligne et une base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; le corpus est composé de textes en langage naturel ; la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne comprend une pluralité d'ensembles de pistes d'écriture manuscrite et chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite comprend une pluralité de traits d'écriture manuscrite correspondant à un caractère unique ; - dans lequel, lors de la génération de l'échantillon d'apprentissage, le générateur d'échantillon d'apprentissage sélectionne de manière aléatoire un texte d'une longueur comprise dans une plage déterminée du corpus en tant que texte d'apprentissage ; le texte d'apprentissage est composé d'une chaîne de caractères comprenant une pluralité de caractères ; et le générateur d'échantillons d'entraînement sélectionne un angle d'apprentissage entre -π/4 et π/4 ou entre π/4 et 3π/4 à partir du sélecteur d'angle, et établit une ligne de base avec l'angle d'entraînement comme angle d'inclinaison de la ligne de base ; lorsque l'angle d'apprentissage sélectionné par le générateur d'échantillons d'apprentissage est compris entre -π/4 et π/4, la ligne de base est considérée comme une ligne horizontale ; lorsque l'angle d'apprentissage sélectionné par le générateur d'échantillons d'apprentissage est compris entre π/4 et 3π/4, la ligne de base est considérée comme une ligne verticale ; le générateur d'échantillons d'apprentissage trouve l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère du texte d'apprentissage dans la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne, et déplace l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère vers un point de départ de la ligne de base ; un centre de l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère est situé au point de départ de la ligne de base ; l'ensemble de pistes d'écriture manuscrite correspondant au 1er caractère est distribué le long d'une direction d'une piste de la ligne de base ; pour chacun des autres caractères du texte d'apprentissage, le générateur d'échantillons d'apprentissage trouve en séquence les ensembles de pistes d'écriture manuscrite correspondants dans la base de données de caractères uniques manuscrits en ligne, et déplace chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite correspondants vers une position située après un ensemble de pistes d'écriture manuscrite précédent sur la piste de la ligne de base ; un centre de chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite positionnés sur la ligne de base est situé sur la piste de la ligne de base ; les distances entre deux centres de tous les deux ensembles adjacents de pistes d'écriture sur la ligne de base obéissent à une distribution normale ; et le générateur d'échantillons d'apprentissage déforme légèrement les pistes d'écriture de tous les ensembles de pistes d'écriture positionnés sur la ligne de base pour obtenir un ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées ; l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est une pluralité de pistes d'une pluralité de traits correspondant à la chaîne de caractères du texte d'apprentissage ; et la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est calculée par l'opérateur de détermination de la direction d'écriture ; lorsque la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est comprise entre -π/4 et π/4, l'opérateur de tri des traits trie les traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées en fonction des coordonnées x des points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées, de manière à obtenir un ensemble de pistes synthétiques horizontales ; tandis que lorsque la direction d'écriture de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est comprise entre π/4 et 3π/4, l'opérateur de tri des traits trie les traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées en fonction des coordonnées y des points d'échantillonnage des traits de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées, de manière à obtenir un ensemble de pistes synthétiques verticales ; l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou l'ensemble de pistes synthétiques verticales obtenu par l'opérateur de triage des traits est utilisé comme échantillon d'apprentissage et est stocké dans la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage par le générateur d'échantillons d'apprentissage ; et - dans lequel les échantillons d'apprentissage générés par le générateur d'échantillons d'entraînement couvrent diverses directions d'écriture et la correspondance entre chacun des caractères du texte d'apprentissage et les traits dans chacun des ensembles de pistes d'écriture manuscrite de l'ensemble de pistes de chaînes de caractères simulées est déterministe ; les échantillons d'apprentissage sont utilisés pour l'apprentissage du modèle de reconnaissance. L'appareil de la revendication 4, dans lequel le modèle de reconnaissance est un modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; dans la phase d'apprentissage du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte, les traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales sont utilisés comme valeurs d'entrée du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; et les caractères de la chaîne de caractères correspondant aux traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales sont utilisés comme valeurs de sortie attendues du modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte. L'appareil de la revendication 4, dans lequel le modèle de reconnaissance est un modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte ; le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte comprend un encodeur qui comprend une interface d'entrée, et un décodeur qui comprend une interface de sortie ; l'interface d'entrée est connectée à l'opérateur de tri des traits ou à la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; l'interface d'entrée sert à recevoir des données des traits de l'opérateur de tri des traits ou de la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; les données des traits comprennent l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction x ou l'ensemble de traits de tri étiquetés dans la direction y provenant de l'opérateur de tri des traits, ou les traits de l'ensemble de pistes synthétiques horizontales ou de l'ensemble de pistes synthétiques verticales et une chaîne de caractères correspondante provenant de la base de données de chaînes de caractères d'apprentissage ; le modèle de réseau neuronal de reconnaissance de texte reconnaît et calcule de manière répétée les données de trait pour acquérir une pluralité de chaînes de caractères et de fiabilité possibles ; les chaînes de caractères et la fiabilité possibles sont stockées dans un ensemble de candidats qui est émis par l'interface de sortie. L'appareil de la revendication 1, dans lequel les points d'échantillonnage de chacun des traits sont rééchantillonnés avant le calcul de la direction d'écriture afin que les distances entre les deux points adjacents d'un même trait soient approximativement les mêmes ; et - dans lequel, lors du calcul de la direction d'écriture, le nombre de coups est défini comme m; le nième trait 81 des traits 81 est composé de n i points d'échantillonnage qui sont représentés comme (x_(i,1),y_(i,1) ),(x_(i,2),y_(i,2) ),…,(x_(i,n_i ),y_(i,n_i ) ); le nombre total de points d'échantillonnage des traits est n=∑_(i=1)^m▒n_i ; une coordonnée du centre de gravité des points d'échantillonnage des traits est (x ¯,y ¯ ), dans lesquels x ¯=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒x_(i,j) ,y ¯=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒y_(i,j) ,j=1,…,n_i; les trois seconds moments centraux des points d'échantillonnage 82 des traits 81 sont I_xx=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒(x_(i,j)-x ¯ )^2 ,I_xy=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒(x_(i,j)-x ¯ ) (y_(i,j)-y ¯ ),I_yy=1/n ∑_(i=1)^m▒∑_(j=1)^(n_i)▒(y_(i,j)-y ¯ )^2 ; un angle θ entre un axe x et une ligne qui minimise la somme des carrés des distances entre chacun des points d'échantillonnage 82 et la ligne est θ_1=1/2 "arctan" ((2I_xy)/(I_xx-I_yy )) or θ_2=θ_1+π/2; et la direction d'écriture est l'angle θ=θ_k, dans lequel k=(argmax()┬(k=1,2) I_xx cos^2 (θ_k )+2I_xy cos(θ_k )sin(θ_k )+I_yy sin^2 (θ_k )). L'appareil de la revendication 4, dans lequel le corpus est un corpus équilibré ou un corpus de textes web collectés par un robot d'indexation du web.