Читать «Секреты сканирования на ПК» онлайн - страница 13

Целостное целенаправленное адаптивное распознавание

Распознавание печатного материала осуществляется на основе так называемой технологии «целостного целенаправленного адаптивного распознавания», которая базируется на трех принципах:

• Целостность.

• Адаптивность.

• Целенаправленность.

В соответствии с этими принципами OCR-система сначала выдвигает гипотезу относительно объекта распознавания (символе, части символа или нескольких склеенных символах), а затем подтверждает или опровергает ее, пытаясь последовательно обнаружить все структурные элементы и связывающие их отношения, при этом в каждом структурном элементе можно выделить определенные части, имеющие значение для человеческого восприятия:

• отрезки дуги кольца точки.

Целостность

Распознаваемый объект воспринимается OCR-системой в качестве целого посредством «значимых» элементов и отношений между ними.

Целенаправленность

Процесс распознавания проходит через выдвижение гипотез и целенаправленной их проверке. Это означает, что OCR-система проводит поиск, учитывает предыдущий контекст и на основе этого распознает даже разорванные и искаженные печатные символы.

Адаптивность

Под адаптивностью подразумевается способность OCR-системы к самообучению. Следуя этому принципу, OCR-система подстраивается к распознаваемому материалу на базе полученного «положительного» опыта.

В итоге в рабочей среде OCR-системы появляется распознанный текст, который можно корректировать и сохранять в том или ином формате.

Глава 19.

Системы распознавания текстов в офисе

Основное назначение пакетов оптического распознавания символов (Optical Character Recognition, OCR) состоит в анализе растровой информации (отсканированного символа) и присвоении точечному изображению символа фиксированного электронного значения. Грубо говоря, OCR-система определяет, какой букве соответствует та или иная картинка.

Отечественные разработчики программного обеспечения действительно преуспели в сфере систем распознавания. Между тем проблемы, которые встают перед разработчиками подобных систем, весьма нетривиальны. В зависимости от качества отсканированного изображения приходится разделять склеившиеся символы, домысливать творения матричного принтера, разбивать (фрагментировать) текст на блоки, догадываться о значении не пропечатавшихся символов, настраиваться (через систему обучения) на «почерк» печатающего устройства или пишущей машинки, узнавать широкую гамму шрифтов, начертаний и других параметров символов. Кроме того, современные системы оптического распознавания должны уметь сохранять форматирование исходных документов, присваивать в нужном месте атрибут абзаца, сохранять таблицы, оставлять в покое графику (нераспознаваемые картинки)…

И это лишь малая толика всех задач OCR— пакетов. Из не решенных на сегодняшний день проблем остается уверенное распознавание «вольных» рукописных текстов или декоративных шрифтов. По сложности эта задача приближается к речевому распознаванию. Тем не менее Cognitive Forms (Cognitive Technologies) и FineReader 4.0 Forms (ABBYY) уже уверенно распознают машинописные записи в формулярах (анкетах, декларациях и т.д.). Не так давно появились примеры решений для автоматизации форм, вручную заполняемых пользователями в специально отведенных блоках для букв. Отчасти это напоминает строку для индекса на почтовых конвертах (только без пунктиров), однако распознавание при этом заметно сложнее из-за многообразия индивидуальных «граффити», далеких от принципов классической каллиграфии. Этот класс систем — тема для отдельного разговора, так как они достаточно специфичны и сложны.