FR 3142587 A1 20240531 FR 2309559 A 20230911 Le système de reconnaissance de textes manuscrits basé sur un réseau neuronal comprend un processeur d'entrée de traits (10) pour recevoir des pistes (80) de textes manuscrits en ligne, une base de données de chaînes pour stocker une grande quantité de pistes ; un réseau neuronal de reconnaissance de mots ; et un post-processeur connecté à la base de données de chaînes et à l'interface de sortie du réseau neuronal de reconnaissance de mots ; Le système de reconnaissance de textes manuscrits basé sur un réseau neuronal permet d'obtenir des taux de confiance plus élevés. Certains langages naturels fréquemment utilisés dans le monde entier peuvent être reconnus avec une plus grande précision (y compris les langues écrites de droite à gauche et de gauche à droite). Les relations d'association entre les traits d'entrée et les chaînes de caractères (90) peuvent être fournies. Le système de reconnaissance de textes manuscrits basé sur un réseau neuronal peut prendre en charge tous les traits dont l'ordre d'écriture est irrégulier. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 SYSTÈME DE RECONNAISSANCE DE L'ÉCRITURE MANUSCRITE BASÉ SUR UN RÉSEAU NEURONAL. DOMAINE DE L'INVENTION. L'invention concerne la reconnaissance de texte par réseaux neuronaux, et en particulier un système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal. CONTEXTE DE L'INVENTION. La technologie de reconnaissance de l'écriture manuscrite en ligne est une technologie qui convertit les traits des écritures manuscrites en chaînes de caractères. Par rapport à la reconnaissance de textes imprimés, l'écriture manuscrite doit tenir compte des habitudes d'écriture des rédacteurs et est donc plus difficile à reconnaître. En revanche, par rapport à la reconnaissance de l'écriture manuscrite hors ligne, la reconnaissance de l'écriture manuscrite en ligne présente l'avantage d'avoir des messages sur la séquence temporelle des traits et moins de bruits de fond, ce qui lui confère une plus grande précision. Il existe deux méthodes de reconnaissance de l'écriture manuscrite. La première est basée sur la séparation et le décodage. Dans un premier temps, les traits sont séparés en fonction de l'ordre d'écriture, puis un classificateur dynamique est utilisé pour décider d'une méthode optimale de séparation des traits et d'un résultat de reconnaissance correspondant. Cette méthode est utilisée dans les moyens dits MyScript et Google. L'avantage de cette méthode est qu'elle permet d'obtenir une association précise des traits et du caractère correspondant aux traits. La deuxième méthode est basée sur un réseau neuronal à circulation bidirectionnelle et sur la classification temporelle connexionniste (CTC). Cette méthode est adaptée par Samsung et Google. L'avantage de cette méthode est qu'elle peut être exécutée facilement, car un entraînement de bout en bout peut être utilisé pour l'entraînement des modèles. Cependant, dans l'art antérieur susmentionné, les taux de reconnaissance sont faibles et de nombreux langages naturels utilisés dans le monde entier ne peuvent pas être reconnus avec précision (y compris les langages qui s'écrivent de droite à gauche), et les textes écrits dans un ordre irrégulier ne peuvent pas être reconnus. RÉSUMÉ DE L'INVENTION. En conséquence, l'objet de l'invention est de fournir un système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, dans lequel l'invention permet d'obtenir des taux de confiance plus élevés. Les langages naturels fréquemment utilisés dans le monde entier peuvent être reconnus avec une plus grande précision (y compris les langages écrits de droite à gauche et de gauche à droite). Les relations d'association entre les traits d'entrée et les chaînes de caractères peuvent être fournies dans l'invention. L'invention peut prendre en charge tous les traits avec des ordres d'écriture irréguliers. En utilisation réelle, l'invention peut être équipée d'une gamme de reconnaissance de texte pour prendre en charge l'application de corpus ouverts ou fermés. L'invention pourrait également être utilisée pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite à la main sur des téléphones portables ou des tablettes électroniques. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS. La est une vue schématique montrant la structure des éléments de l'invention. La est une vue schématique montrant l'application de l'invention au stade de la formation. La est un schéma fonctionnel illustrant un exemple de chaîne de caractères selon l'invention. La est une vue schématique de l'application au stade de la prédiction. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION Les figures 1 à 4 illustrent la structure de l'invention. Dans l'invention, une séquence de points d'échantillonnage (y compris les coordonnées x, les coordonnées y et les jetons de fin de trait) exprime les traits des écritures manuelles, tandis que les sorties sont une série de chaînes de caractères correspondant aux traits. Les longueurs des traits d'entrée et des chaînes de caractères ne sont pas fixes. Dans l'invention, une structure de codage et de décodage basée sur l'attention est adaptée. Une APP 20 de téléphonie mobile sert à recevoir les codes de cryptage 61 des portes 2 à ouvrir, les plages horaires 62 d'ouverture des portes, et les codes de cryptage 63 de l'utilisateur ou l’image du porteur du téléphone mobile 64. Au code de cryptage de l’utilisateur est dédié à un téléphone mobile 1 spécifique, c'est-à-dire que le code de cryptage de l'utilisateur spécifique est dédié à un téléphone mobile 1 spécifique. L'invention comprend les éléments suivants : Un processeur d'entrée de traits 10 sert à recevoir des pistes 80 de l'écriture manuscrite en ligne, l'écriture manuscrite correspondant à des chaînes de caractères. Les pistes 80 sont divisées en plusieurs traits 81. Dans une phase d'apprentissage et une phase de prédiction d'un réseau neuronal, le processeur d'entrée de traits 10 prétraite les traits 81. Lors de la phase d'apprentissage, ces traits 81 correspondent à des chaînes de caractères connues 90. Chaque chaîne de caractères 90 est formée d'au moins un caractère 91. La piste d'écriture 80 et la chaîne de caractères 90 correspondante constituent un échantillon de chaîne de caractères 100 (voir ). Le prétraitement du processeur d'entrée de traits 10 comprend les moyens suivants : Déterminer les séquences des traits : Détermination d'un cadre rectangulaire extérieur pour chaque trait 81 qui est un cadre rectangulaire minimum pour contenir le trait 81. Sur la base du côté gauche du cadre de chaque trait 81, une séquence pour les cadres de tous les traits 81 est déterminée en fonction du côté gauche des cadres des traits 81. Estimation de la hauteur du trait : Lorsque la longueur d'un trait 81 est approximativement égale à la largeur d'un cadre contenant le trait 81, la largeur du cadre est utilisée comme taille du trait 81 ; dans le cas contraire, la hauteur du cadre est utilisée comme taille du trait. Le rapport de ces tailles est utilisé pour estimer la hauteur de la ligne formée par la chaîne de caractères. Effectuer un rééchantillonnage : Chaque trait 81 est formé d'une pluralité de points d'échantillonnage 83. Si la distance entre un point d'échantillonnage 83 et un point d'échantillonnage précédent 83 est inférieure à un temps prédéterminé de la hauteur de la ligne d'estimation, le point d'échantillonnage 83 est supprimé. Si trois points d'échantillonnage continus 83 sont reliés pour être proches d'une ligne droite, un point d'échantillonnage central 83 des trois points d'échantillonnage 83 est supprimé. Par conséquent, le nombre de points d'échantillonnage 83 est considérablement réduit. Normalisation des coordonnées : Les coordonnées de chaque point d'échantillonnage 83 sont divisées par la hauteur estimée de la ligne. Lors de la phase d'apprentissage, tous les traits 81 des pistes 80 sont prétraités par le processeur d'entrée de traits 10 et utilisés comme entrées d'un réseau neuronal, et les chaînes de caractères 90 correspondant aux pistes 80 sont utilisées comme sorties du réseau neuronal lors de la phase d'apprentissage. Une base de données de chaînes de caractères 20 est connectée au processeur d'entrée de traits 10 pour stocker une grande quantité de pistes 80. Lors de la phase d'apprentissage, la base de données de chaînes 20 sert à stocker les pistes 80 et les chaînes de caractères 90 correspondantes, qui constituent des échantillons de chaînes 100. Chaque trait 81 est exprimé par une pluralité de points d'échantillonnage 83. En se référant aux Figures. 2, 3 et 6, le dispositif dans le Cloud 10 comprend en outre : En ce sens, un premier point d'échantillonnage 83 de chaque trait 81 est exprimé par une coordonnée (0, 0), et chacun des autres points d'échantillonnage 83 est exprimé par un vecteur de déplacement par rapport à un premier point d'échantillonnage 83. Un point d'échantillonnage final 83 de chaque trait 81 est terminé par un jeton de fin. Pour améliorer la capacité de reconnaissance du système, le nombre d'échantillons de chaînes est augmenté par des moyens d'expansion des données, l'invention prévoyant une unité de génération d'échantillons de chaînes 30, connectée à un corpus et à une base de données d'échantillons d'écriture 35, ainsi qu'au processeur d'entrée de traits 10. La base de données de corpus et d'échantillons d'écriture 35 stocke divers caractères, mots et échantillons de traits 81 relatifs à des langues spécifiques. L'unité de génération d'échantillons de chaînes 30 sélectionne un grand nombre de chaînes de caractères 90 et les traits 81 correspondants dans la base de données de corpus et d'échantillons d'écriture 35, et génère des pistes d'écriture correspondantes 80 des chaînes de caractères 90 de manière à former un grand nombre d'échantillons de chaînes 100 qui sont traités par le processeur d'entrée de traits 10, puis stockés dans la base de données de chaînes 20 pour être utilisés dans l'apprentissage des réseaux neuronaux. Il existe plusieurs façons de générer les pistes d'écriture 80 par l'unité de génération d'échantillons de chaînes 30, y compris les façons suivantes : (1) La méthode de composition de texte rend les chaînes de caractères 90 et enregistre les positions de chaque chaîne de caractères/mot de la chaîne de caractères 90 ; elle recherche ensuite les traits 81 de la chaîne de caractères/mot dans le corpus et la base de données d'échantillons d'écriture 35 pour acquérir la séquence de traits normalisée et l'estimation de la hauteur de ligne, qui sont ensuite introduits dans le processeur d'entrée de traits 10 pour le rééchantillonnage et la normalisation des coordonnées afin d'obtenir l'échantillon de chaîne correspondant 100. En outre, les caractères, mots, lignes, etc. de la chaîne de caractères 90 peuvent être classés, puis les traits 81 des caractères, mots, lignes de la même classification sont transformés par affinité afin d'obtenir une grande variété de pistes 80 différentes, ce qui permet d'obtenir davantage d'échantillons de chaînes 100 à utiliser pour l'entraînement du réseau neuronal. (2) Pour les lignes formées par des textes contenant des chaînes de caractères 90 en cours de tokenisation, un modèle de traduction d'une chaîne de caractères vers les pistes d'écriture correspondantes est formé de manière à générer des échantillons de chaînes correspondantes 100. L'unité de génération d'échantillons de chaînes 30 stocke les échantillons de chaînes 100 dans la base de données de chaînes 20. Un réseau neuronal de reconnaissance de mots 40 comprend un encodeur 41, un décodeur 42, une interface d'entrée 43 dans l'encodeur 41 et une interface de sortie 44 dans le décodeur 42. L'interface d'entrée 43 est connectée à la base de données de chaînes de caractères 20 pour recevoir les traits 81 dans la piste d'écriture de la chaîne de caractères 80. Le codeur 41 sert à trouver une matrice de contexte à partir des traits 81 et d'un état initial utilisé par le décodeur 42. Le décodeur 42 reçoit la matrice de contexte et les états initiaux. En outre, l'interface de sortie 44 sert à sortir des parties des chaînes de caractères prédites et des confiances de ces parties, en ce sens que, dans la sortie du décodeur 43, la chaîne de caractères prédite est sortie partie par partie, c'est-à-dire qu'à chaque opération du décodeur 43, seule une partie de la chaîne de caractères prédite et sa confiance sont sorties, puis cette partie et la confiance sont renvoyées à l'entrée du décodeur 43 pour générer une autre partie de la chaîne de caractères et la confiance de celle-ci. Cette nouvelle partie comprend la première partie de la chaîne de caractères introduite dans les décodeurs. Ces processus sont exécutés à nouveau jusqu'à ce qu'une condition déterminée soit atteinte, la condition pouvant être le temps de fonctionnement, ou qu'une confiance déterminée soit atteinte. Le processus est répété à plusieurs reprises, et plusieurs chaînes de caractères générées 90 et les confiances correspondantes sont acquises et stockées dans une unité candidate de sortie 70 qui est émise par l'interface de sortie. En référence à la , lors de la phase d'apprentissage, chaque trait 81 de la piste 80 est transmis au réseau neuronal de reconnaissance de mots 40 à partir de l'interface d'entrée 43, et les chaînes de caractères 90 correspondant à la piste 80 sont utilisées comme sortie prédite du réseau neuronal de reconnaissance de mots 40. (1) Un moyen dit NFKD (Normalization Form KD) d'Unicode est exécuté, principalement, le même caractère exprimé par différentes formes est normalisé comme les mêmes codes de programme. (2) L'ordre des chaînes exprimées par Unicode est transformé en ordre visuel (de gauche à droite) à partir de l'ordre logique afin que tous les textes de la chaîne aient le même ordre (de gauche à droite, par exemple). Dans l'état prédit, on peut prédire que le résultat prédit est également normalisé. Par conséquent, la chaîne de caractères reconnue 90 doit être exécutée avec la normalisation NKFC de l'Unicode et l'ordre des codes de l'Unicode doit être reconverti de l'ordre visuel à l'ordre logique. Par exemple, si au moins un caractère d'une chaîne de caractères est disposé dans un ordre qui n'est pas identique à l'ordre de l'ensemble de la chaîne de caractères, au moins un caractère est réarrangé pour que son ordre soit identique à l'ordre de l'ensemble de la chaîne de caractères, de sorte qu'au cours de la phase d'apprentissage, le réseau neuronal puisse facilement reconnaître l'ensemble de la chaîne de caractères. Dans l'invention, le codeur 41 comprend un réseau neuronal de circulation (CNN) LSTM (mémoire à long et à court terme) à deux couches multiples et un réseau neuronal entièrement connecté (FNN). Les traits 81 introduits dans le codeur 41 doivent être introduits dans le réseau neuronal LSTM multicouche et bidirectionnel. La sortie du CNN est une matrice de contexte (qui est une matrice liée aux textes), la matrice de contexte est réalisée avec une mise en commun de la moyenne globale et est ensuite introduite dans le FNN. La matrice de contexte est mise en commun avec la moyenne globale, puis introduite dans le réseau FNN. La sortie du réseau FNN est une étape initiale qui est introduite dans le décodeur 42. Les entrées du décodeur 42 comprennent un caractère d'entrée, un état de décodage, un vecteur de convergence et la matrice de contexte. Le décodeur 42 effectue une opération récursive. Lors de la première étape, les données initiales du caractère d'entrée sont des données par défaut, la valeur initiale du vecteur de convergence est un vecteur zéro, la valeur initiale de l'état de décodage est la sortie de l'étape initiale du codeur 41, et la matrice de contexte est émise par le codeur 41. Les sorties du décodeur 42 sont un nouveau caractère (dans la chaîne de caractères, ce nouveau caractère se trouve à côté du caractère entré dans le décodeur) et sa confiance, un nouvel état de décodage et un nouveau vecteur de convergence. Le nouveau caractère est utilisé comme nouveau caractère d'entrée du décodeur. Le nouveau caractère, le nouvel état de décodage et le nouveau vecteur de convergence sont récurrents à l'entrée du décodeur 42 afin de décoder à nouveau. L'opération de décodage est répétée jusqu'à ce qu'une condition déterminée soit atteinte, la condition déterminée étant fixée en fonction, par exemple, de la confiance, des durées d'opération ou du nombre de caractères, etc. Dans l'invention, la dimension du vecteur de convergence est liée au nombre de points d'échantillonnage 83 pour enregistrer lesquels des points d'échantillonnage ont des caractères de sortie correspondants. La valeur initiale de chaque dimension du vecteur de convergence est fixée à zéro. Si des caractères ont été trouvés, les valeurs du vecteur de convergence correspondant à ce caractère sont fixées à 1. Par conséquent, grâce à la matrice de convergence, tous les points d'échantillonnage 83 peuvent être trouvés et plus aucun caractère n'est généré lors de la reconnaissance par le réseau neuronal. Une fonction de perte peut être définie dans le décodeur 42, qui est une combinaison linéaire d'une pluralité de fonctions définies ci-dessus. En fonctionnement, une fonction de perte significative doit être définie pour l'étalonnage de l'entropie croisée de la distribution confidentielle et pour ajuster la covalence du vecteur de convergence de sorte qu'à la fin de l'opération, la valeur des composants du vecteur de convergence soit de 1. Lorsque le trait 81 d'un caractère est décodé, la fonction de perte sert à faire en sorte que la valeur du composant du vecteur de convergence correspondant au trait 81 soit de 1. Par conséquent, dans l'étape de prédiction, par variation des valeurs du vecteur de convergence, le processeur d'entrée de trait 10 correspondant au caractère de sortie peut être déterminé. Dans la phase de prédiction, le décodeur 42 utilise la recherche en faisceau pour construire des lignes candidates une par une. Chaque ligne candidate comprend la chaîne de caractères, la confiance, l'état de décodage, le vecteur de convergence et une pile d'analyse prédictive qui sont enregistrés. La pile d'analyse prédictive est une pile contenant une série de symboles grammaticaux dans la méthode d'analyse prédictive. Les symboles grammaticaux sont liés à la structure grammaticale de la chaîne de caractères à prédire. Lorsque l'on souhaite fournir des caractères candidats pour un caractère suivant de la chaîne de caractères 90, des confidences correspondant à chaque caractère candidat sont également générées. Lorsqu'il est nécessaire de produire des relations entre un trait 81 et un caractère apparenté dans la chaîne de caractères 90, un historique du vecteur de convergence est également généré et enregistré. Après une opération récursive, le décodeur 42 effectue les opérations suivantes sur la chaîne de caractères candidats non complète 90 : (1) Faire fonctionner le décodeur 42 pour acquérir des caractères candidats pour un caractère suivant dans la chaîne de caractères 90 et une confiance correspondante pour chaque caractère candidat et mettre à jour l'état du décodage et le vecteur de convergence. (2) Lorsque des caractères candidats pour un caractère suivant d'une chaîne de caractères 90 sortent de l'interface de sortie 44, ils sont ensuite transmis à une unité d'ajustement de la confiance 60 installée entre l'interface de sortie 44 et un post-processeur 50. Un calcul N-gramme est utilisé pour obtenir la probabilité de chaque caractère de la chaîne de caractères 90 afin d'ajuster la confiance d'un prochain caractère à générer par le décodeur. (3) Pour chaque caractère candidat au caractère suivant, la confiance dans la combinaison du caractère candidat avec la chaîne de caractères générée 90 et la pile d'analyse prédictive sont calculées. (a) Si le caractère candidat est un symbole de fin et que la pile d'analyse de prédiction est nulle (aucun composant), on considère que la chaîne de caractères actuelle 90 est une chaîne de caractères complète. (b) Si le caractère candidat n'est pas un symbole de fin et que la pile d'analyse de prédiction n'est pas défectueuse, on considère que la chaîne de caractères actuelle 90 n'est pas complète. Cette chaîne de caractères 90 générée est alors utilisée dans le processus suivant, c'est-à-dire qu'elle est renvoyée au décodeur 42 pour la suite des opérations. Au début de l'opération de décodage suivante, le décodeur 42 ne retient que plusieurs lignes candidates (qui font partie de la chaîne de caractères 90) ayant un degré de confiance plus élevé. Lorsque les lignes candidates émises par le décodeur 42 ont atteint un nombre déterminé, le décodeur 42 s'arrête. À ce moment, les lignes candidates sont des chaînes de caractères possibles 90. Les chaînes de caractères 90 et leur degré de confiance sont stockés dans le candidat final 70, qui est ensuite émis par l'interface de sortie 44. En référence à la , dans l'état de prédiction, les traits 81 d'une chaîne de caractères de la piste d'écriture 80 à reconnaître sont traités par le processeur d'entrée de traits 10. Les données traitées sont ensuite transmises au réseau neuronal de reconnaissance de mots 40 à partir de la base de données de chaînes de caractères 20 en vue de la reconnaissance. Le résultat de la reconnaissance est traité par le processeur suivant 50, puis les résultats sont stockés dans l'unité de candidat final 70, qui contient les chaînes de caractères possibles 90 de la chaîne de caractères de la piste d'écriture manuscrite 80 et la confiance de celles-ci. L'invention est décrite ainsi, mais il est évident qu'elle peut être modifiée de nombreuses façons. De telles variantes ne doivent pas être considérées comme une s'écartant de l'esprit et de la portée de l'invention, et toutes les modifications qui seraient évidentes pour un homme du métier sont destinées à être incluses dans la portée des revendications qui suivent. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, comprenant : un processeur d'entrée de traits (10) pour recevoir des pistes (80) de textes manuscrits en ligne, les textes manuscrits correspondant à des chaînes de caractères ; les pistes (80) sont divisées en plusieurs traits (81) ; dans une phase de formation et une phase de prédiction d'un réseau neuronal, le processeur d'entrée de traits (10) prétraite les traits ; dans la phase de formation, ces traits correspondent à une chaîne de caractères qui est une chaîne de caractères connue ; une chaîne de caractères (90) est formée d'au moins un caractère (91) ; la piste d'écriture et la chaîne de caractères correspondante sont formées en tant qu'échantillon de chaîne de caractères ; une base de données de chaînes de caractères (20) connectée au processeur d'entrée des traits pour stocker un grand nombre de pistes (80) ; lors de la phase d'apprentissage, la base de données de chaînes de caractères sert à stocker les pistes et les chaînes de caractères correspondantes qui sont formées en tant qu'échantillons de chaînes de caractères ; un réseau neuronal de reconnaissance de mots (40) comprenant un codeur, un décodeur, une interface d'entrée dans le codeur et une interface de sortie dans le décodeur ; l'interface d'entrée est connectée à la base de données des chaînes de caractères pour recevoir les traits des pistes ; le codeur sert à trouver une matrice de contexte à partir des traits et d'un état initial utilisé par le décodeur ; le décodeur reçoit la matrice de contexte et les états initiaux ; en outre, l'interface de sortie sert à sortir des parties des chaînes de caractères prédites et des confiances de ces parties, en ce sens que, dans la sortie du décodeur, la chaîne de caractères prédite est sortie partie par partie, c'est-à-dire qu'à chaque opération du décodeur, seule une partie de la chaîne de caractères prédite et sa confiance sont sorties, puis cette partie et la confiance sont renvoyées à l'entrée du décodeur pour générer une autre partie de la chaîne de caractères et la confiance de celle-ci ; cette autre partie comprend la première partie de la chaîne de caractères introduite dans les décodeurs ; ces processus sont répétés jusqu'à ce qu'une condition déterminée soit atteinte ; - dans lequel, au cours de la phase d'apprentissage, chaque trait de la piste est entré dans le réseau neuronal de reconnaissance de mots à partir de l'interface d'entrée, et les chaînes de caractères correspondant à la piste sont utilisées comme sortie prédite du réseau neuronal de reconnaissance de mots ; et - dans lequel un lecteur de la carte est placé sur la porte et connecté à l’appareil dans le Cloud ; le lecteur de carte servant à lire le code QR dans le téléphone mobile et transfère le code QR au dispositif dans le Cloud pour décodage ; et - un post-processeur connecté à la base de données des chaînes de caractères et à l'interface de sortie du réseau neuronal de reconnaissance de mots ; les chaînes de caractères de l'unité candidate sont normalisées dans le post-processeur pour être utilisées comme sorties du réseau neuronal de reconnaissance de mots. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel le prétraitement du processeur d'entrée du trait comprend les moyens suivants : - détermination d'un cadre rectangulaire extérieur pour chaque trait, qui est un cadre rectangulaire minimal pour contenir le trait ; base du côté gauche du cadre de chaque trait, une séquence pour les cadres de tous les traits étant déterminée en fonction du côté gauche des cadres des traits ; - lorsque la longueur d'un trait est approximativement égale à la largeur d'un cadre contenant le trait, la largeur du cadre est utilisée comme taille du trait, sinon, la hauteur du cadre est utilisée comme taille du trait ; un rapport défini de ces tailles est utilisé comme estimation de la hauteur de ligne de la ligne formée par la chaîne de caractères ; - chaque trait est formé par une pluralité de points d'échantillonnage ; si la distance entre un point d'échantillonnage et un point d'échantillonnage précédent est inférieure à un temps prédéterminé de la hauteur de la ligne d'estimation, le point d'échantillonnage est supprimé ; si trois points d'échantillonnage continus sont reliés pour être proches d'une ligne droite, un point d'échantillonnage central des trois points d'échantillonnage est supprimé ; en conséquence, le nombre de points d'échantillonnage est considérablement réduit ; et - normalisation des coordonnées ; les coordonnées de chaque point d'échantillonnage sont divisées par la hauteur estimée de la ligne. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, comprenant en outre : une unité de génération d'échantillons de chaînes, connectée à une base de données de corpus et d'échantillons d'écriture et au processeur d'entrée de traits ; la base de données de corpus et d'échantillons d'écriture stocke divers caractères, mots et échantillons de traits relatifs à des langues spécifiques ; l'unité de génération d'échantillons de chaînes sélectionne un grand nombre de chaînes de caractères et les traits correspondants dans la base de données de corpus et d'échantillons d'écriture ; et génère des pistes d'écriture correspondantes de chaînes de caractères de manière à former un grand nombre d'échantillons de chaînes qui sont traités par le processeur d'entrée de traits et ensuite stockés dans la base de données de chaînes pour être utilisés dans l'entraînement des réseaux neuronaux. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel la façon de générer les pistes d'écriture manuscrite par l'unité de génération d'échantillons de chaînes, comprend des façons dont : - la méthode de composition de texte rend les chaînes de caractères et enregistre les positions de chaque chaîne de caractères/mot de la chaîne de caractères ; elle recherche ensuite les traits de la chaîne de caractères/mot dans le corpus et la base de données d'échantillons d'écriture manuscrite pour obtenir la séquence de traits normalisée et l'estimation de la hauteur de ligne, qui sont ensuite introduits dans le processeur d'entrée de traits pour le rééchantillonnage et la normalisation des coordonnées afin d'obtenir l'échantillon de chaîne de caractères correspondant ; - dans laquelle les caractères, mots, lignes, etc. de la chaîne de caractères sont classés, puis les traits des caractères, mots, lignes de la même classification sont soumis à une transformation affine afin d'obtenir une grande variété de pistes différentes, ce qui permet d'obtenir davantage d'échantillons de chaînes de caractères à utiliser pour l'apprentissage du réseau neuronal. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel la manière de générer les pistes d'écriture manuscrite par l'unité de génération d'échantillons de chaînes, comprend des façons dont : - pour les lignes formées par des textes contenant des chaînes de caractères en cours de tokenisation, un modèle de traduction d'une chaîne de caractères vers une piste d'écriture correspondante est formé de manière à générer des échantillons de chaînes correspondants ; et l'unité de génération d'échantillons de chaînes stocke les échantillons de chaînes dans la base de données de chaînes. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel le post-processeur décompose par équivalence canonique et de compatibilité décomposition dite NFKD (Normalization Form KD) d'Unicode, principalement, le même caractère exprimé par différentes formes étant normalisé comme les mêmes codes de programme. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel, le post-processeur effectue les opérations suivantes : l'ordre des caractères exprimés par Unicode est modifié en ordre visuel à partir de l'ordre logique de manière à ce que tous les textes des chaînes aient le même ordre ; à l'état prédit, il peut prédire que le résultat prédit est également normalisé ; et par conséquent, une chaîne de caractères reconnue est exécutée avec la normalisation NKFC d'Unicode et l'ordre des codes d'Unicode est reconverti en ordre logique à partir de l'ordre visuel. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 1, dans lequel le codeur comprend un réseau neuronal de circulation dit (CNN) LSTM (mémoire à long et à court terme) à deux couches multiples et un réseau neuronal entièrement connecté (FNN) ; les traits entrés dans le codeur doivent être entrés dans le CNN LSTM à deux couches multiples ; la sortie du CNN est une matrice de contexte, la matrice de contexte est réalisée avec une mise en commun de la moyenne globale, puis est entrée dans le FNN ; la sortie du FNN est un état initial entrant dans le décodeur. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 8, dans lequel chaque course est exprimée par une pluralité de points d'échantillonnage, en ce sens, un premier point d'échantillonnage de chaque course est exprimé par une coordonnée (0, 0), et que chacun des autres points d’échantillonnage est exprimé par un vecteur de déplacement par rapport à un point d'échantillonnage antérieur ; un point d'échantillonnage final de chaque course est terminé par un jeton de fin ; - les entrées du décodeur comprennent un caractère d'entrée, un état de décodage, un vecteur de convergence et la matrice de contexte ; le décodeur effectue une opération récursive, dans la première étape, les données initiales pour le caractère d'entrée sont des données par défaut, la valeur initiale du vecteur de convergence est un vecteur zéro, la valeur initiale de l'état de décodage est la sortie de l'étape initiale du codeur, et la matrice de contexte est émise par le codeur ; les sorties du décodeur sont un nouveau caractère et la confiance de celle-ci, un nouvel état de décodage et un nouveau vecteur de convergence, dans la chaîne de caractères, ce nouveau caractère est à côté du caractère d'entrée du décodeur ; le nouveau caractère est utilisé comme nouveau caractère d'entrée du décodeur ; le nouveau caractère, le nouvel état de décodage et le nouveau vecteur de convergence sont récursifs à l'entrée du décodeur afin de décoder à nouveau ; l'opération de décodage est effectuée à nouveau jusqu'à ce qu'une condition définie soit atteinte ; la dimension du vecteur de convergence est liée au nombre de points d'échantillonnage pour enregistrer lesquels des points d'échantillonnage ayant des caractères de sortie correspondants ; la valeur initiale de chaque dimension du vecteur de convergence est fixée à zéro ; si des caractères ont été trouvés, les valeurs du vecteur de convergence correspondant à ce caractère sont fixées à 1 ; par conséquent, grâce à la matrice de convergence, tous les points d'échantillonnage sont trouvés et plus aucun caractère n'est généré lors de la reconnaissance par le réseau neuronal. Système de reconnaissance de l'écriture manuscrite basé sur un réseau neuronal, tel que revendiqué dans la revendication 9, dans lequel iune fonction de perte est définie dans le décodeur pour calibrer l'entropie croisée de la distribution confidentielle et pour ajuster la covalence du vecteur de convergence de sorte qu'à la fin de l'opération, la valeur des composantes du vecteur de convergence soit 1 ; lorsque le trait d'un caractère est décodé, la fonction de perte sert à faire en sorte que la valeur de la composante du vecteur de convergence correspondant au trait soit 1 ; ainsi, dans l'étape de prédiction, par variation des valeurs du vecteur de convergence, le processeur d'entrée du trait correspondant au caractère de sortie est déterminé ; - dans l'étape de prédiction, le décodeur utilise la recherche en faisceau pour construire des lignes candidates une par une ; chaque ligne candidate comprend la chaîne de caractères, la confiance, l'état de décodage, le vecteur de convergence et une pile d'analyse prédictive qui sont enregistrés ; la pile d'analyse prédictive est une pile contenant une série de symboles de grammaire dans la méthode d'analyse prédictive ; les symboles grammaticaux sont liés à la structure grammaticale de la chaîne de caractères à prédire ; et lorsqu'il est nécessaire de fournir certains caractères candidats pour un caractère suivant de la chaîne de caractères, des confiances correspondant à chaque caractère candidat sont également générées ; lorsqu'il est nécessaire de produire des relations entre un trait et un caractère apparenté de la chaîne de caractères, un historique du vecteur de convergence est également généré et enregistré ; - dans lequel, après l'opération récursive, le décodeur effectue les opérations suivantes sur la chaîne de caractères candidate non complète : - (1) faire fonctionner le décodeur pour acquérir des caractères candidats pour un caractère suivant dans la chaîne de caractères et une confiance correspondante pour chaque caractère candidat, et mettre à jour l'état du décodage et le vecteur de convergence ; - (2) lorsque les caractères candidats pour le caractère suivant d'une chaîne de caractères émise par l'interface de sortie sont transmis à une unité d'ajustement de la confiance installée entre l'interface de sortie et un post-processeur ; un calcul de N-grammes est utilisé pour obtenir la probabilité de chaque caractère de la chaîne de caractères afin d'ajuster la confiance d'un caractère suivant à générer par le décodeur ; - (3) pour chaque caractère candidat au caractère suivant, la confiance dans la combinaison du caractère candidat avec la chaîne de caractères générée et la pile d'analyse prédictive sont calculées ; - (a) si le caractère candidat est un symbole de fin et que la pile d'analyse de prédiction est nulle (aucun composant), on considère que la chaîne de caractères actuelle est une chaîne de caractères complète ; et - (b) si le caractère candidat n'est pas un symbole de fin et que la pile d'analyse de prédiction n'est pas défectueuse, on considère que la chaîne de caractères actuelle n'est pas complète ; cette chaîne de caractères générée est alors utilisée dans le processus suivant, c'est-à-dire qu'elle est renvoyée au décodeur pour la suite des opérations ; - au début de l'opération de décodage suivante, le décodeur ne retient que plusieurs lignes candidates ayant un degré de confiance plus élevé ; lorsque les lignes candidates émises par le décodeur ont atteint un nombre déterminé, le décodeur s'arrête ; à ce moment-là, les lignes candidates sont des chaînes de caractères possibles ; les chaînes de caractères et leur degré de confiance sont stockés dans le candidat final, qui est ensuite émis par l'interface de sortie.