Avances en el reconocimiento de escritura a mano con modelos de lenguaje visual

El uso de tabletas con pantallas táctiles y lápices se está volviendo más común. Una característica importante de esta tecnología es la capacidad de convertir notas escritas a mano en texto. Esta funcionalidad beneficia actividades como buscar, organizar contenido y habilitar asistencia de IA.

Hoy en día, los Modelos de visión-lenguaje (VLMs) han surgido como la opción preferida para entender imágenes. Son muy buenos en diferentes tareas, gracias a su fuerte rendimiento y a la comodidad de tener un solo método para entrenar, afinar y usarlos. Sin embargo, cuando se trata de reconocer escritura a mano, los VLMs tienen problemas si simplemente tratamos la entrada escrita a mano como imágenes y usamos métodos tradicionales de reconocimiento óptico de caracteres (OCR).

Este artículo profundiza en el Reconocimiento de escritura a mano en línea utilizando VLMs y va más allá del uso básico de OCR. Introducimos una nueva forma de representar la entrada manuscrita que incluye tanto una secuencia de trazos con información temporal como una representación visual en forma de imagen. Nuestros hallazgos muestran que este nuevo método funciona tan bien como o incluso mejor que los modelos líderes específicamente diseñados para el reconocimiento de escritura a mano. Demostramos que nuestro enfoque funciona bien con varios VLMs y a través de diferentes conjuntos de datos de escritura a mano. Es importante destacar que se puede usar con VLMs existentes sin cambios estructurales, lo que lo hace adaptable para afinar o usar parámetros de manera eficiente.

#La Necesidad Creciente de Reconocimiento de Escritura a Mano

Las herramientas digitales para escribir están creciendo rápidamente. La gente quiere una transición suave de notas manuscritas a texto escrito. El éxito de esta transición depende en gran medida de la efectividad de los sistemas de reconocimiento de escritura a mano.

A lo largo de los años, los métodos de reconocimiento de escritura a mano han cambiado significativamente. Las técnicas han pasado de modelos más antiguos que segmentaban y decodificaban la escritura a mano a métodos más nuevos como RNNs y modelos Transformer. A pesar de los avances, reconocer escritura a mano sigue siendo un desafío, especialmente al tratar con escenarios complejos como notas de página completa o expresiones matemáticas con datos de entrenamiento limitados.

#¿Por qué Elegir Modelos de Visión-Lenguaje?

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y los VLMs han mostrado resultados excepcionales en muchas tareas y tipos de datos. Pueden mejorar el reconocimiento de escritura a mano gracias a su gran tamaño y la fortaleza de sus capacidades de procesamiento del lenguaje subyacente. Además, su diseño sencillo permite entrenar un solo modelo de extremo a extremo utilizando herramientas comunes, a diferencia de los métodos de reconocimiento tradicionales en múltiples pasos. Otra ventaja es la capacidad de combinar diferentes tareas de escritura a mano, lo que amplía su funcionalidad.

#Abordando el Reconocimiento con Modelos de Visión-Lenguaje

Para usar efectivamente los VLMs para el reconocimiento de escritura a mano, necesitamos una forma adecuada de representar la Tinta Digital. Un método simple sería convertir la entrada manuscrita en una imagen y aplicar OCR. Sin embargo, este enfoque se queda corto en comparación con modelos especializados que entienden la naturaleza ordenada temporalmente de la entrada escrita a mano.

Nuestro enfoque está en crear una representación de tinta compatible con VLMs que funcione de manera similar a los modelos avanzados específicos para tareas. Creemos que nuestro método de usar representaciones basadas en trazos con VLMs para el reconocimiento de escritura a mano es el primero de su tipo.

Investigamos dos formas principales de representar tinta digital: como imágenes y como secuencias de puntos ordenados temporalmente. Al determinar el mejor método para renderizar la tinta en una imagen y convertir las secuencias de puntos en un formato adecuado para VLMs, encontramos formas de combinar estas representaciones para obtener resultados óptimos.

Nuestros resultados indican que podemos obtener un reconocimiento de alta calidad al representar la entrada manuscrita como texto. A diferencia de otras formas de datos, agregar una nueva representación para la escritura a mano no requiere hacer cambios en los modelos existentes. Esta capacidad nos permite agregar habilidades de reconocimiento de escritura a mano a VLMs preentrenados a través de ajustes finos o ajuste de parámetros eficientes, lo que ayuda a mantener las funciones originales del modelo. Nuestros hallazgos se mantienen a través de múltiples tipos de modelos y varios conjuntos de datos para el reconocimiento de escritura a mano.

#Contribuciones Clave

Nuestras contribuciones principales incluyen:

1. Presentamos una forma de representar la entrada manuscrita que integra tanto representaciones visuales como textuales ordenadas temporalmente, lo que la hace adecuada para VLMs.
2. Demostramos que esta representación dual es crucial para igualar el rendimiento de modelos avanzados de reconocimiento de escritura a mano. Hasta donde sabemos, esta investigación es la primera en evaluar representaciones basadas en trazos para el reconocimiento de escritura a mano en línea dentro de VLMs.
3. Mostramos que nuestra representación funciona de manera efectiva en escenarios de ajuste fino o ajuste de parámetros eficientes sin necesidad de ajustes en la estructura del modelo o vocabulario.
4. Realizamos estudios exhaustivos para identificar las mejores formas de representar tinta digital tanto como imágenes como secuencias textuales.

Este estudio enfatiza el reconocimiento de escritura a mano en línea, que incorpora tanto datos espaciales como temporales. Definimos un trazo como una serie de puntos marcados por coordenadas y detalles temporales.

Nuestro modelo toma la entrada de estos trazos y produce el texto correspondiente. Utilizamos dos arquitecturas VLM específicas: PaLI y PaLM-E, que se basan en el marco del modelo transformer. Cada una tiene métodos distintos para conectar representaciones de imagen y texto.

#La Importancia de la Representación en Tareas de Escritura

Representar la entrada manuscrita como secuencias de trazos con coordenadas x e y y datos de tiempo es crucial. Nuestra investigación indica que la forma en que representamos esta tinta influye directamente en la calidad del reconocimiento.

Tenemos diferentes estrategias para muestreo temporal que ayudan a proporcionar uniformidad entre varios dispositivos. Ajustar el tiempo de muestreo puede alterar significativamente la longitud de la secuencia. Si los intervalos entre puntos son demasiado grandes, se pueden perder detalles importantes.

#Muestreo Temporal y Normalización de Escala

Para normalizar la frecuencia de muestreo entre dispositivos, muestreamos puntos en intervalos consistentes para cada trazo. Elegir un delta de tiempo apropiado es esencial, ya que intervalos más grandes pueden provocar la pérdida de detalles críticos de escritura.

Después de muestrear de nuevo, estandarizamos las coordenadas para que todos los puntos encajen dentro de un rango definido, lo que reduce la longitud de la secuencia. Al enfocarnos en cambios relativos en las coordenadas a intervalos de tiempo fijos, podemos representar la tinta de manera más eficiente.

#Discretización y Tokenización

Para representar cada punto de la tinta, redondeamos las coordenadas x e y al valor entero más cercano. También utilizamos un formato único de separación para distinguir entre trazos separados. Este método permite una representación efectiva sin necesidad de ajustes en el diccionario de tokens del modelo, agilizando el proceso.

#Representación de Imágenes

Convertir la entrada manuscrita en imágenes ayuda a transmitir diferentes aspectos de la escritura. Una forma sencilla es renderizar trazos en negro sobre un fondo blanco, o incluir información temporal dentro de diferentes canales de imagen. Sin embargo, dadas las variaciones en tamaño y forma de la escritura a mano, tenemos que considerar varios enfoques para estandarizar estas imágenes.

Para nuestros estudios, utilizamos ViT (Vision Transformer) como nuestro principal codificador visual. Codificamos información de velocidad en los canales de color de la imagen y organizamos la tinta de entrada a través de múltiples líneas.

#Opciones de Renderizado

Podemos usar diferentes aspectos en el renderizado de la representación visual, como la dirección y el orden de los trazos. Al normalizar la información temporal de la tinta, podemos mejorar cómo el modelo percibe la velocidad de escritura. Incorporar estas características de velocidad y distancia en las imágenes le da al sistema un contexto crucial sobre el proceso de escritura.

Además, dado que las muestras manuscritas pueden variar en relación de aspecto, renderizarlas a través de múltiples líneas dentro de una imagen de tamaño fijo puede llevar a una mejor legibilidad. Nuestros experimentos determinaron que un renderizado de dos líneas proporciona los mejores resultados según nuestras observaciones del conjunto de datos.

#Representación Objetivo

La forma en que representamos la etiqueta para la escritura que debe predecirse también puede afectar los resultados del reconocimiento. Para el reconocimiento de texto, usar letras separadas por espacios ayuda a mapear componentes visuales de manera efectiva a los tokens de salida. Para expresiones matemáticas, evitar la separación por espacios ayuda al modelo a beneficiarse del conocimiento sintáctico adquirido durante el entrenamiento.

#Configuración de Entrenamiento y Evaluación

Preparamos dos tipos de modelo para el entrenamiento, PaLI y PaLM-E, afinándolos para diferentes pasos y tamaños de lote. Fueron entrenados en una mezcla de conjuntos de datos públicos, lo que ayudó a mejorar su eficiencia.

La evaluación se centró en la Tasa de Error de Caracteres (CER) estándar para medir el rendimiento. Calculamos esto en tres ejecuciones para cada método probado. Al analizar los resultados de una variedad de modelos entrenados, podemos identificar las fortalezas y debilidades de nuestro enfoque.

#Comparación de Métodos

Comparamos nuestros resultados utilizando VLMs contra modelos OCR tradicionales y un enfoque basado en transformers. El análisis reveló que nuestros VLMs igualaron o superaron el rendimiento de los métodos líderes actuales en reconocimiento de escritura a mano en línea.

En particular, los mejores resultados en varios conjuntos de datos se lograron con nuestro enfoque VLM. Sin embargo, para algunos casos específicos donde los datos tenían características únicas, como la escritura vietnamita, los modelos personalizados existentes funcionaron mejor.

#Estudios de Ablación

Para refinar aún más nuestros métodos, realizamos una serie de estudios de ablación. Esto involucró analizar el rendimiento de PaLI en diferentes escenarios para identificar qué factores en la representación tuvieron el mayor efecto en el reconocimiento de escritura a mano.

#Pruebas de Entrada Multimodal

Al experimentar con representaciones de secuencia e imagen, encontramos que combinar estas entradas mejoró el rendimiento general. Esto fue especialmente beneficioso cuando la representación de texto de la tinta superó lo que el modelo podía procesar a la vez.

Cuando usamos solo tinta o solo representación de imagen, el rendimiento fue notablemente inferior, destacando la naturaleza complementaria de estos formatos.

#Opciones de Tokenización

También examinamos varios métodos de tokenización para ver cómo influenciaban el reconocimiento. Nuestros hallazgos indicaron que usar una representación de texto o tokens separados producía resultados similares a expandir el vocabulario, siempre que la secuencia total de tinta se mantuviera manejable para el modelo.

#Métodos de Renderizado

Al estudiar diferentes opciones de renderizado de color para imágenes, evaluamos cómo cada método impactaba la calidad del reconocimiento. Notamos que renderizar con información de tiempo y distancia en los canales de color condujo a mejores resultados que simplemente usar un enfoque negro sobre blanco.

#Contexto Más Amplio y Trabajo Relacionado

La historia del reconocimiento de escritura a mano en línea pinta un panorama de desarrollo continuo en la tecnología. Los primeros métodos dependían de características geométricas, mientras que los sistemas más nuevos aprovechan el aprendizaje profundo para reconocer patrones en dibujos en bruto. Abordar la alineación de la entrada y el texto objetivo ha sido un desafío en este campo.

Los recientes avances en modelos de lenguaje grandes muestran un gran potencial para combinar diferentes tipos de datos, como imágenes y texto, para mejorar su utilidad en diversas aplicaciones. Modelos como PaLI y PaLM-E ilustran avances significativos en la integración efectiva de componentes visuales y lingüísticos.

#Conclusión

Esta investigación destaca una dirección prometedora para el reconocimiento de escritura a mano utilizando VLMs. Nuestro enfoque de representación dual facilita resultados de alta calidad en varios conjuntos de datos, permitiendo la adición eficiente de capacidades de escritura a mano a modelos existentes.

A través de nuestros esfuerzos, hemos mostrado cómo combinar secuencias de tinta e imágenes puede llevar a un mejor rendimiento de reconocimiento, particularmente en escenarios donde la representación de texto podría estar limitada por la longitud del contexto. La adaptabilidad de nuestro método abre avenidas para una mayor exploración en diferentes tareas de escritura a mano dentro de modelos de lenguaje grandes.

La capacidad de mejorar la funcionalidad de los VLMs existentes sin necesidad de rediseños sustanciales muestra un gran potencial para futuras mejoras. A medida que continuamos refinando estos sistemas, el potencial para aplicaciones prácticas en educación, productividad y campos creativos se vuelve cada vez más tangible.