HANDWRITING RECOGNITION - 日本語 への翻訳

• 手書き認識

英語 での Handwriting recognition の使用例とその 日本語 への翻訳

Although an improvement in some areas, the Newton's handwriting recognition was only 85 percent effective, resulting in ridicule and poor sales.
いくつかの分野の改善はあったものの、ニュートンの手書き認識は85％しか効果がなかったため、嘲笑と売り上げは貧弱でした。

Various fields such as medical, education, and insurance have started using this handwriting recognition system.
この手書き文字認識システムは、医療・教育・保険などの様々な分野で採用され始めている。

Commercial products incorporating handwriting recognition as a replacement for keyboard input were introduced in the early 1980s.
キーボード入力の代替として手書き文字認識を採用した商用製品は1980年代初めごろに登場した。

Windows Vista Input Panel- The handwriting recognition results are shown as small text bubbles under the writing surface.
WindowsVistaの入力パネル-手書き認識の結果は、手書き入力領域の下部のテキストの小さな吹き出しで示されます。

As devices with handwriting input function, such as iPad and smart phones, have been released one after another, handwriting recognition technology has drawn much attention.
IPad、スマートフォンなど、手書き入力が可能なデバイスが次々に発表され、手書き文字認識技術が注目されている。

The Ink and Handwriting Services feature, a new feature in Windows® 7 and Windows Server® 2008 R2 consists of the Ink Support feature and the Handwriting Recognition feature.
インクと手書きサービスは、Windows®7およびWindowsServer®2008R2に導入された新しい機能であり、インクサポート機能および手書き認識機能から構成されています。

We would like to thank everyone who worked with us on this, particularly Jonas Jongejan and Brenda Fogg from the Creative Lab team, Julia Elliott and Walter Reade from the Kaggle team, and the handwriting recognition team.
特にCreativeLabチームのJonasJongejanandBrendaFogg、KaggleチームのJuliaElliottとWalterReade、そして手書き認識チームの皆さんに感謝します。

Samsung's Galaxy Note line has been improving its text-recognition for years, and apps like Evernote offer excellent handwriting recognition.
サムスンの「GalaxyNote」シリーズでは何年もかけて文字認識の改善が行われ、Evernoteのようなアプリでは優秀な手書き認識機能が提供されている。

The biggest conferences for handwriting recognition are the International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition(ICFHR), held in even-numbered years, and the International Conference on Document Analysis and Recognition(ICDAR), held in odd-numbered years.
この分野で最大の国際会議としてICFHR(InternationalConferenceonFrontiersinHandwritingRecognition)が偶数年に開催され、ICDAR(InternationalConferenceonDocumentAnalysisandRecognition)が奇数年に開催されている。

Text-based searches, fraud detection, spam detection, handwriting recognition, image search, speech recognition, Street View detection, and translation are all tasks that can be performed through deep learning.
テキスト・ベース検索、詐欺検知、スパム検知、手書き文字認識、画像検索、会話音声認識、ストリートビュー検知、翻訳はすべてディープラーニングによって実現しているものだ。

Thirty years ago, handwriting recognition was considered to be at the forefront of AI research, and a global competition was underway to increase the level of pattern recognition technology that measures its success.
年前には、文字認識がAI研究の最先端と考えられており、これに代表されるパターン認識技術の高度化が世界的な競争となっていました。

Microsoft was tinkering with neural networks nearly a decade before Google's cat videos, to improve the handwriting recognition on tablet PCs, Microsoft researcher John Platt recently told WIRED.
マイクロソフトはタブレットでの手書き文字認識を改良するために、「グーグルの猫のヴィデオ」のほぼ10年も前から神経回路に取り組んできたと、マイクロソフトの研究者、ジョン・プラットは先日『WIRED』に語った。

Notes sketched directly on your device are editable, and Evernote's handwriting recognition means that you can easily find text inside your sketches and scribbles.
端末で直接書いたり描いたりしたノートは編集可能です。加えて、Evernoteの手書き文字認識技術により手書きの文字を検索することもできます。

Advance handwriting recognition and digital ink management technology to enable truly natural human-machine interfaces(HMI) Provide the best handwriting recognition system for the largest scope of languages(currently 99 languages and 11 different scripts) Develop next-generation capabilities that expand what is possible with digital writing.
研究所|MyScript手書き認識およびデジタルインク活用のテクノロジーを進歩させ、真に自然なHMI(ヒューマンマシンインターフェイス)を実現させる広範囲の言語(現在99言語および11種類の書体)に対して最高の手書き認識システムを提供するデジタルライティング(デジタルの手書き)でできることを拡大するような次世代の機能を開発する。

Among other successes, LSTM achieved record results in natural language text compression,[9] unsegmented connected handwriting recognition[10] and won the ICDAR handwriting competition(2009).
その他の成功の中で、LSTMは自然言語テキスト圧縮[11]と分割されていないつながった手書き文字認識[12]で新記録を達成し、IDCAR（英語版）手書き文字認識大会（2009年）で優勝した。

The first Message Pad was derided for its poor handwriting recognition and short AAA-fueled battery life, but the initial set of 5,000 units at MacWorld Boston in August 1993 sold out within hours at $800 apiece.
手書き認識のお粗末さと単4電池による駆動時間の短さを馬鹿にされた初代MessagePadだったが、1993年8月の『MacWorldBoston』では、最初の5,000台が1台800ドルの値段で、数時間のうちに売り切れた。

The open-source project, called OCRopus, has several goals, including developing a high-level, easy-to-use handwriting recognition system that can convert handwritten documents to computer text, assisting in the creation of electronic libraries, analyzing historical documents, and helping vision-impaired people access information.
オープンソースプロジェクトOCRopusは、手書き文字をテキストデータに変換する高品質で使いやすい手書き文字認識システムの開発、電子図書館構築の支援、歴史的文書の分析、視覚障害者による情報アクセスの支援などを目標としている。

Main hall in front of the ground, scattered do not see the handwriting of the monument,"Chi Jian temple," the amount of the door has been broken into two sections today, but the handwriting recognition still remains clear.
地面の正面に本堂、2つのセクションに分かれ、現在壊れている"とチー建寺は、"ドアの量は、記念碑の手書き文字が表示されない散乱が、手書き文字認識はまだ明確なままです。

Because the handwriting recognition algorithm works“online”(i.e. with access to the dynamics of the pen movement), rather than“offline”(i.e. with access only to a bitmap of pen markings), it can recognize run-on discretely-written characters with relatively high accuracy, without a writer-dependent training phase.
手書き文字認識アルゴリズムは「オフライン」（すなわち、ペンの記入のビットマップのみに対するアクセス）ではなく「オンライン」（すなわちペン移動の運動に対するアクセス）で機能することから、書き手依存の訓練段階なしで、継続的に離散的に書き込まれた文字を比較的に高精度で認識し得る。

Because the handwriting recognition algorithm works"online"(i.e. with access to the dynamics of the pen movement), rather than"offline"(i.e. with access only to a bitmap of pen markings), it can recognize run-on discretely-wntten characters with relatively high accuracy, without a writer-dependent training phase.
手書き文字認識アルゴリズムは「オフライン」（すなわち、ペンの記入のビットマップのみに対するアクセス）ではなく「オンライン」（すなわちペン移動の運動に対するアクセス）で機能することから、書き手依存の訓練段階なしで、継続的に離散的に書き込まれた文字を比較的に高精度で認識し得る。