简评：苹果官方手写识别团队的技术文章，讲解了如何用机器学习的方法实现中文的手写识别。
以下「 我们」都代表「 苹果手写识别团队」。
因为手机，平板电脑和可穿戴设备如智能手表的流行，手写识别比以往任何时候都更重要。在移动设备上支持中文手写识别所需的大型字符库，成了嵌入式设备独特的挑战。
本文介绍了我们如何应对这些挑战，以实现 iPhone，iPad 和 Apple Watch（Scribble 模式）上的实时性能。我们的识别系统，基于深度学习，可以准确处理最多 30000 个字符的集合。为了达到可接受的准确度，我们特别注意数据的不同收集条件，写作风格的差异和对应的机器训练方案。我们发现，在合适的条件下，更多的汉字识别是可以实现的。我们的实验表明，只要我们使用足够的质量和足够数量的训练数据，字符库的增加以及准确性的保证都是可以做到的。
介绍
手写识别可以增强移动设备的用户体验，特别是对于中文输入。中文手写识别是独一无二的挑战，因为其底层字符库量级大。英文字母的手写通常涉及 100 个符号以下，但中国汉字国家标准 GB18030 - 2005 中的一组 Hànzì 字符就包含 27533 个条目，并且大多数中文还使用了不同字体。
为了让识别更容易实现，通常将重点放在有限数量的字符中，这些字符是日常使用率较高的常用字符。因此，标准 GB2312-80 集仅包括 6763 个条目（分别为 1 级常用字符 3755 个，2 级常用字符 3008 个）。中国科学院自动化研究所建立的流行常用 CASIA 字符集共包含大约 7356 个条目。SCUT-COUCH 数据库具有类似的常用字符数[8]。
上述这些集合倾向于反映普遍中文输入的常用字符。然而，放在个别用户身上，「常用」通常因人而异。大多数人至少要用到几个「不常用」的字符，例如与他们相关的专有名称。因此，中文手写识别算法的理想状态至少要达到 GB18030-2005 的水平（27533 个）。
经过选型，最终 CNN 成为了我们团队的的选择方案。但是，这种方法需要将 CNN 扩展到约 30000 个字符，同时还要保持嵌入式设备的实时性能。本文重点介绍了我们面对汉字识别准确性，角色覆盖率和写作风格方面所遇到的挑战。
系统配置
我们采取类似 CNN 的系统配置，整个系统配置如图 1 所示。
输入端数据是手写的中文字符，48 X 48 像素分辨率（出于性能考虑）。输入数据传递至多个层级完成交替卷积和采样，经过最后一个特征层后然后输出。
从一个卷积层到下一个卷积层，我们筛选了内核的大小和特征图的数量，以便导出越来越粗糙的粒度的特征。我们通过使用 2×2 内核的最大池层[9]进行二次采样。最后一个特征层通常包含大约 1000 个小特征图。输出层每个类都有一个节点，例如 GB2312-80 的Hànzìlevel-1 有 3755 个节点，而扩展到全部库接近 30000 节点。
作为基准，我们评估了以前描述的 CASN 基准任务的 CNN 实现模型[6]。虽然这个任务只涵盖Hànzì 常用一级字符，但在文献中有许多关于字符精度的参考结果可以直接使用（例如[7]和[14]）。我们使用基于 CASIA-OLHWDB，DB1.0-1.2，作为训练和测试数据集[6]，[7]，产生大约一百万个训练样本。
要注意一点，考虑到我们的产品重点，目的是不要对 CASIA 的最高准确度进行调整。相反，我们的优先事项是模型大小，评估速度和用户体验。因此，我们选择了一种紧凑的系统，可以实现横跨多种字体风格，并兼顾非标准笔划顺序。
表 1 显示了使用图 1 的 CNN 的结果，其中缩写「Hz-1」是指 Hànzì 一级常用库（3755个字符），CR（n）表示第 n 层字符识别精度。
表 1 中的系统仅针对 CASIA 数据进行训练，不包括任何其他培训数据。我们也有兴趣提取 iOS 设备上内部收集的其他培训数据。这些数据涵盖了更多种类的风格（参见下一节），并且包含每个字符更多样的的训练实例。表 2 是我们的增强训练的结果，也是测试上面的 3755 个字符。
尽管产生了更大的占用空间（15MB），但精度提高了（第 4 层提高了2%）。
这表明：测试结果已经能够覆盖到绝大多数手写的字体；附加字体样式对底层无影响。
扩展到 30 K 个字符
常用字符只是理想状态，不同用户常用的字符并不相同，所以大量用户都需要远大于 3755 个 字符的库，然而选择哪个库并不是很容易。从 GB2312-80 定义的简体中文到繁体中文定义的 Big5，Big5E 和 CNS 11643-92，这个跨度太大了。最近又出现了新的 HKSCS-2008，额外又增加了 4568 个字符，甚至更符合 GB18030 - 2000 的标准。
我们希望能够让用户便捷的使用简体中文、繁体中文、常用的姓名，诗歌和常见的标记，视觉符号和表情符号来完成日常通信。我们还希望能够支持拉丁文脚本来用于偶尔的产品或商品名称。最终，我们遵循 Unicode 作为现行的国际字符编码标准，因为它几乎涵盖了所有上述标准。
因此，我们的字符识别系统集中在 GB18030-2005，HKSCS-2008，Big5E，核心 ASCII 的集合，以及一系列视觉符号和表情符号，总共约 30000 个字符，我们觉得这些已经能够满足几乎所有汉字输入的要求了。
选择底层字符库存后，对用户实际使用的写作风格进行抽样至关重要。虽然有很多识别关键元素（参见[13]），但实际情况依然有很多误差，例如，（i）使用 U+2EBF 草字头（艹）很难识别，因为有的用户把草字头写成两个「十」，或着（ii）草书 U+56DB「四」这个字和对 U+306E「の」经常混淆。
渲染的字体也可能导致混淆，因为某些用户期望特定字符以特定样式呈现。书写速度快但字形不一边忍的草书，往往会增加歧义，例如 U +38B（王）与 U+4E94（五）之间。最后，国际化有时会引发意想不到的冲突：例如，U+4E8C（二）当被草写时，可能与拉丁字符「2」和「Z」混淆。
对此，我们的逻辑是为用户提供全部的无约束的书写体备选，从印刷体到草书[5]。为了尽可能覆盖多的字体，我们向中国的手写者寻求数据，我们惊讶的发现世界上竟然有如此多的不同的中文字体。我们收集了不同年龄、性别、教育背景的参与数据。所得到的手写数据在许多方面都是独一无二。值得一提的是，iOS 设备有个非常大的优点，采样清晰。
比如用 U+82B1「花」这个字来举例，就有好多种不同的写作风格：
事实上，在日常生活中，用户总是写的又快又乱，导致字体千变万化。同一个字可能认成两个字，同样的，不同的字可能识别成同一个字。
根据前面讨论的指导原则，我们收集数千万个字符的实例用于我们的训练数据。将上一节中的 3755 个字符系统与表 3 作比较后，在同一测试集上，我们将可识别字符数从 3755 增加到约 30000 个。
注意，表 3 的模型大小和表 2 相同，因为它们同样是使用了 Hz-1 的库，但是精确度有所下降，这是我们预期到的，因为要考虑到覆盖范围的大大增加，以及不同类型字体的混淆，比如「二」和「Z」。
比较表 2 和表 3，我们可以发现，覆盖率提高了 10 倍，但是储存空间没有变，精确度也只下降了一点。实际上，随着模型大小的增加，错误的数量增加的并不多。因此构建一个覆盖 3 万字符的高精度的汉字识别系统是可行和实用的。
为了了解系统在整个 30000 字符中的运行情况，我们进行了不同的测试，这些测试包含了各种情况，最后得出一个平均的结果。
当然，表 3 和表 4 是不能直接比较的，因为他们是在不同测试集上获取的。尽管如此，它们都展现了在前 4 层的识别精度上，都处于同一个较高的水准。
讨论
由于存在各种来源的新增内容，Unicode 中的 CJK 字符总数（目前约为75,000 [12]）可能会增加。诚然，这些增加的字符可能都很罕见（例如，用于历史名称或诗歌）。不过，对于特定的人来说都是有价值的。
那么未来我们如何处理更大的字符库呢？根据本文探讨的实验学习曲线[2]，我们可以以此推断，未来不同的类型的字体，不同的数据量产生的结果。
举个例子，表 3 比表 1 的数据量大十倍，而精准度下降少于 2%，由此我们可以推断出 100000 个字符的量级和相应增加的训练数据，使用相同的架构，第一层精度会在 84% 左右，而第十层的精度会在 97%，这是可以预期到的。
综上所述，在嵌入式设备上构建一个覆盖 30000 个字符的汉字手写识别系统是切实可行的。此外，在训练数据够多，数据质量高的情况下，随着字符库存的增加，精准度会有所细微的下降。这些结论对于未来构建更大的字符库是有很大意义的。
参考
[1] D.C. Ciresan, U. Meier, L.M. Gambardella, and J. Schmidhuber, Convolutional Neural Network Committees For Handwritten Character Classification, in 11th Int. Conf. Document Analysis Recognition (ICDAR 2011), Beijing, China, Sept. 2011.
[2] C. Cortes, L.D. Jackel, S.A. Jolla, V. Vapnik, and J.S. Denker, Learning Curves: Asymptotic Values and Rate of Convergence, in Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 1993), Denver, pp. 327–334, Dec. 1993.
[3] G.E. Hinton and K.J. Lang, Shape Recognition and Illusory Conjunctions, in Proc. 9th Int. Joint Conf. Artificial Intelligence, Los Angeles, CA, pp. 252–259, 1985.
[4] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, Gradient– based Learning Applied to Document Recognition, Proc. IEEE, Vol. 86, No. 11, pp. 2278–2324, Nov. 1998.
[5] C.-L. Liu, S. Jaeger, and M. Nakagawa, Online Recognition of Chinese Characters: The State-of-the-Art, IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intelligence, Vol. 26, No. 2, pp. 198–213, Feb. 2004.
[6] C.-L. Liu, F. Yin, D.-H. Wang, and Q.-F. Wang, CASIA Online and Offline Chinese Handwriting Databases, in Proc. 11th Int. Conf. Document Analysis Recognition (ICDAR 2011), Beijing, China, Sept. 2011.
[7] C.-L. Liu, F. Yin, Q.-F. Wang, and D.-H.Wang, ICDAR 2011 Chinese Handwriting Recognition Competition,in 11th Int. Conf. Document Analysis Recognition (ICDAR 2011), Beijing, China, Sept. 2011.
[8] Y. Li, L. Jin , X. Zhu, T. Long, SCUT-COUCH2008: A Comprehensive Online Unconstrained Chinese Handwriting Dataset (ICFHR 2008), Montreal, pp. 165–170, Aug. 2008.
[9] K. Jarrett, K. Kavukcuoglu, M. Ranzato, and Y. LeCun, What is the Best Multi-stage Architecture for Object Recognition?, in Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision (ICCV09), Kyoto, Japan, Sept. 2009.
[10] U. Meier, D.C. Ciresan, L.M. Gambardella, and J. Schmidhuber, Better Digit Recognition with a Committee of Simple Neural Nets, in 11th Int. Conf. Document Analysis Recognition (ICDAR 2011), Beijing, China, Sept. 2011.
[11] P.Y. Simard, D. Steinkraus, and J.C. Platt, Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis, in 7th Int. Conf. Document Analysis Recognition (ICDAR 2003), Edinburgh, Scotland, Aug. 2003.
[12] Unicode, Chinese and Japanese,http://www.unicode.org/faq/han_cjk.html, 2015.
[13] F.F. Wang, Chinese Cursive Script: An Introduction to Handwriting in Chinese, Far Eastern Publications Series, New Haven, CT: Yale University Press, 1958.
[14] F. Yin, Q.-F. Wang, X.-Y. Xhang, and C.-L. Liu, ICDAR2013 Chinese Handwriting Recognition Competition, in 11th Int. Conf. Document Analysis Recognition (ICDAR 2013), Washington DC, USA, Sept. 2013.
英文原文：Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters - Apple
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