安妮 编译自 苹果机器学习博客
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
在手机、平板和可穿戴设备不断普及的今天，手写识别比以往任何时候都重要。但这并非易事，拿汉字来说，让移动设备识别大量手写汉字字符还是个挑战。
今天，苹果机器学习博客发表文章《Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters》，介绍了苹果如何在iPhone、iPad和Apple Watch的Scribble模式中解决上述问题。
这套基于深度学习的识别系统，能准确处理多达3万个字符。为了提高准确性，苹果研究人员还特别注意了数据的收集环境、典型字体和训练方案。他们发现，这套系统还能支持更大的字符库。
苹果研究人员的实验表明，只要训练数据集的数量够大质量够好，准确率只会随着字符量的增加缓慢下降。量子位将这篇博客中的要点翻译整理，与大家分享——
手写识别能够提高用户在移动设备上的体验，尤其适用于汉字这种相对复杂文字的使用者。由于汉字数量和书写样式多，手写识别确实是个大挑战。
系统结构我们采用的是CNN通用架构，类似于之前在MNIST上手写识别实验中的架构。系统结构如图所示：
△ 典型的CNN架构
出于性能原因，我们将输入设定为一个中等分辨率的图像（48x48像素），这是普通手写汉字的大小。之后我们将它输入至特征提取层，交替进行卷积和子采样。最后一个特征提取层通过全连接层输出。
从一个卷积层到下一个卷积层，我们选择了kernel的大小和特征映射的数量得出粗粒度特征。通过用2x2 kernel，我们对最大池化层进行了采样，每个输出层都有一个节点。
下图展示了使用CNN的运行结果，其中“Hz-1”指的是一级字符库(3755个字符)，“CR(n)”表示输入法界面排序为n的可能字符的准确度。除了常见的“最可能字”（top-1）和top-10的准确性外，我们也特意提到了top-4的准确性，因为输入法界面一开始会显示4个可能汉字，而top-4的准确性是用户体验提升的重要指标。
△ 在CASIA在线数据库3755个字符上的运行结果
除此以外，我们对在iOS设备内部收集的额外训练数据感兴趣。此数据涵盖了更多字体样式，并包含每个字符大量的训练实例。在同一个有3775个字符测试集的训练结果如下：
这次训练准确度有些许提高，总体来说，在测试集中出现的大多数汉字书写风格已经在CASIA训练集中得到了很好覆盖，也表明折叠训练数据不会使准确性下降，附加样式在对底层模型没有负影响。
扩展至3万字我们想为用户提供从印刷体到草书等各种可能的输入字体。为了尽可能多涵盖不同的汉字书写风格，我们从中国几个地区找到了一些书法家的数据。让我们惊讶的是，大多数用户表示没有见过这些罕见的汉字。
因此，我们又收集了不同年龄段、性别和不同教育背景的用户数据，发现了各种各样的书写风格。下图显示了样例中“花”字在楷书、草书和“随便画几笔”风格下的样本。
事实上，在日常生活中，用户输入经常是“随便画几笔”，出现一种非常不相似的曲线变化。有时也会让系统混淆成其他字符。下图展示了我们在数据中观察到的一些具体例子。需要注意的是，有足够的训练数据能区分像Figure 7这样的草书变化很重要。
用这种方法，我们收集了大量汉字，将可识别字符从3755增加到大约3万。
△ 30000个字符在CASIA在线数据库的结果
为了解系统如何支持30000个手写字符识别，我们还在许多不同测试集上对其进行评估，这些测试集支持所有字体的字符。平均测试结果如下：
△ 不同字体的30000个字符在多个内部测试集的平均结果
当然，上面两张图的结果不能直接比较，因为它们属于不同的测试集上。但我们能发现，top-1和top-4的准确性相当，top-4达到了95.1%的准确率，结果尚好。
综上所述，我们在嵌入式设备上构建了覆盖3万个字符的高精度手写识别系统。只要有足够数量和质量的训练数据，识别准确度就不会大幅降低。未来，我们能精确识别的汉字字符还会更多。
如果还想了解具体的技术细节。可移步谷歌机器学习官方博客，地址：
https://machinelearning.apple.com/2017/09/12/handwriting.html#7
— 完 —
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