Файл: Технологии распознавания текстов (Задачи распознания текста).pdf

Таблица 1. Повышение качества распознавания с помощью адаптивной бинаризации

Как видно из таблицы, применение адаптивной бинаризации позволяет существенно повысить точность распознавания. С точки зрения технического исполнения, идея AB , являющейся частью усовершенствованного алгоритма MDA , заключается в использовании обратной связи для оценки качества преобразования того или иного участка.

2.2 Распознавание символов. Классификаторы

Деление строки на слова и слов на буквы в программном ядре ABBYY FineReader выполняется так называемой процедурой линейного деления. Процедура завершается по достижении конца строки и передаёт для дальнейшей обработки список гипотез, выдвинутых относительно возможных вариантов деления. При этом каждой гипотезе приписывается определённый вес; по смыслу эта величина соответствует численному выражению уверенности. Соответствующий каждой из гипотез набор графических объектов уровня «символ» поступает на вход механизма распознавания символов. Последний представляет собой комбинацию ряда элементарных распознавателей, называемых классификаторами.

Рисунок 2. Примерная схема работы классификатора

Как показано, по окончании обработки классификатор порождает список гипотез относительно принадлежности очередного изображения к тому или иному классу, либо – в том случае, когда входные данные уже представляют собой список – соответствующим образом изменяет веса имеющихся гипотез, подтверждает или опровергает их. Выходной список всегда ранжирован по весу (уверенности).

Одной из важнейших характеристик классификатора является среднее положение правильной гипотезы. Это обусловлено особенностями процедур контекстной и словарной проверки, обычно задействуемых на этапах дальнейшей обработки списков гипотез. Упомянутые процедуры существенно увеличивают общую точность распознавания, однако лишь в том случае, если правильный вариант в списке расположен не слишком глубоко. Для оценки среднего положения правильного варианта могут быть использованы различные критерии, например, точность по первым трем вариантам распознавания , т.е. процент символов, для которых правильная гипотеза оказалась не ниже третьего места в выходном списке.

Кроме того, среди важных характеристик классификатора называют точность по первому варианту распознавания, быстродействие, простоту реализации, а также устойчивость к различным искажениям, встречающимся в реальных документах (разорванные, залитые, сильно изменившие свою форму символы).

Таблица 2. Типы классификаторов

Растровый классификатор. Принцип действия основан на прямом сравнении изображения символа с эталоном. Степень несходства при этом вычисляется как количество несовпадающих пикселей. Для обеспечения приемлемой точности растрового классификатора требуется предварительная обработка изображения: нормализация размера, наклона и толщины штриха. Эталон для каждого класса обычно получают, усредняя изображения символов обучающей выборки.

Этот классификатор прост в реализации, работает быстро, устойчив к случайным дефектам изображения, однако имеет относительно невысокую точность. Широко используется в современных системах распознавания символов. В системе ABBYY FineReader на начальном этапе распознавания для быстрого порождения предварительного списка гипотез задействована одна из разновидностей растрового классификатора. Точность этого распознавателя2, оцененная по первым трём позициям списка, составляет 99,29% , точность по первому варианту 97,57%.

Признаковый классификатор. Принцип действия: изображению ставится в соответствие N-мерный вектор признаков. Собственно классификация заключается в сравнении его с набором эталонных векторов той же размерности. Тип и количество признаков в немалой степени определяют качество распознавания. Формирование вектора (вычисление его координат в N -мерном пространстве) производится во время анализа предварительно подготовленного изображения. Данный процесс называют извлечением признаков. Эталон для каждого класса получают путём аналогичной обработки символов обучающей выборки.

Основные достоинства признакового классификатора – простота реализации, хорошая обобщающая способность, хорошая устойчивость к изменениям формы символов, низкое число отказов от распознавания, высокое быстродействие. Наиболее серьёзный его недостаток – неустойчивость к различным дефектам изображения. Кроме того, признаковые классификаторы обладают другим серьёзным недостатком – на этапе извлечения признаков происходит необратимая потеря части информации о символе. Извлечение признаков ведётся независимо, поэтому информация о взаимном расположении элементов символа утрачивается.

Точность работы признакового классификатора сильно зависит от качества выбранных признаков. Под качеством в данном случае понимается их способность максимально точно, но не избыточно, охарактеризовать начертание символа. Чётких правил отбора признаков не существует, поэтому классификаторы от разных разработчиков оперируют различными наборами признаков.

Контурный классификатор. Обособленная разновидность признакового классификатора. Отличается от последнего тем, что для извлечения признаков использует контуры, предварительно выделенные на изображении символа. Принципы функционирования, основные достоинства и недостатки совпадают с названными выше.

Этот классификатор предназначен для распознавания текста, набранного декоративными шрифтами (например, стилизованного под готический, старорусский стиль, и т.п.). Работает несколько медленнее обычного признакового классификатора. Точность контурного классификатора по первым трём вариантам 99,30% , точность по первому варианту 95,10% .

Признаковый дифференциальный классификатор. Предназначен для различения похожих друг на друга объектов, таких, например, как буква « m » и сочетание « rn ». Анализирует только те области изображения, где может находиться информация, позволяющая отдать предпочтение одному из вариантов. Так, в случае с « m » и « rn » ключом к ответу служит наличие и ширина разрыва в месте касания предполагаемых букв.

Признаковый дифференциальный классификатор (ПДК) п редставляет собой набор признаковых классификаторов. Эти последние оперируют эталонами, полученными для каждой пары схожих символов. Для всех пар используется один и тот же набор признаков, аналогичный имеющемуся у соответствующего признакового классификатора. ПДК отличается хорошим быстродействием. Используется в различных системах распознавания символов.

Структурный классификатор. Одна из революционных разработок компании ABBYY. Первоначально был создан и использовался для распознавания рукопечатного текста ( ICR ), затем был успешно применён и для обработки.

Структурно-дифференциальный классификатор. Был разработан и первоначально применялся для обработки рукописных текстов. Как и признаково-дифференциальный , этот классификатор решает задачи различения похожих объектов. Входными данными для структурно-дифференциального классификатора (СДК) также являются ранжированный список гипотез и изображение символа.

Структурно-дифференциальный классификатор работает медленнее, чем все вышеназванные, а процесс его обучения ещё более трудоёмок, чем для ПДК. Поэтому СДК используется в основном для обработки тех пар символов, которые не удалось хорошо различить признаковым дифференциальным классификатором. Важным преимуществом СДК является его весьма высокая точность. Аналогично ПДК, этот классификатор использует алгоритм пузырьковой сортировки списка. Устойчив почти ко всем случайным искажениям формы символа, за исключением запечатывания.

Применяется только в системах распознавания компании ABBYY . Точность распознавателя при добавлении на выходе структурно-дифференциального классификатора увеличивается до 99,88% по первым трём вариантам и до 99,69% по первому варианту.

Заключение

Технология ABBYY FineReader OCR проста в использовании – процесс распознавания в целом состоит из трех этапов: открытие (или сканирование) документа, распознавание и сохранение в наиболее подходящем формате (DOC, RTF, XLS, PDF, HTML, TXT и т. д.) либо перенос данных напрямую в офисные программы, такие как Microsoft^® Word^®, Excel^® или приложения для просмотра PDF.

Кроме того, последняя версия ABBYY FineReader позволяет автоматизировать задачи по распознаванию и конвертации документов с помощью приложения ABBYY Hot Folder. С помощью него можно настраивать однотипные или повторяющиеся задачи по обработке документов и увеличить производительность работы.

Высокое качество технологий распознавания текста ABBYY OCR обеспечивает точную конвертацию бумажных документов (сканов, фотографий) и PDF-документов любого типа в редактируемые форматы. Применение современных OCR-технологий позволяет сэкономить много сил и времени при работе с любыми документами. С ABBYY FineReader OCR вы можете сканировать бумажные документы и редактировать их. Вы можете извлекать цитаты из книг и журналов и использовать их без перепечатывания. С помощью цифровой фотокамеры и ABBYY FineReader OCR вы можете моментально сделать снимок увиденного постера, баннера, а также документа или книги, когда под рукой нет сканера, и распознать полученное изображение. Кроме того, ABBYY FineReader OCR можно использовать для создания архива PDF-документов с возможностью поиска.

Весь процесс преобразования из бумажного документа, снимка или PDF занимает меньше минуты, а сам распознанный документ выглядит в точности как оригинал!

Список использованных источников

1. Бурлаков М. CorelDRAW 12. - С-Пб.: БХВ-Петербург,2013.-688с.
2. Богданов В., Ахметов К. Системы распознавания текстов в офисе. // Компьютер-пресс - 2012 №3, 40-42 с.
3. Шамис А.Л. Принципы интеллектуализации автоматического распознавания / А.Л. Шамис - K:.2000 - 312 с.
4. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. 79 с. ил. 20 см., М. Энергоиздат, 2006 г.
5. Арлазаров В.Л., Куратов П.А., Славин О.А. Распознавание строк печатных текстов // Сб. трудов ИСА РАН «Методы и средства работы с документами». - М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 31-51 с.
6.  Багрова И. А., Грицай А. А., Сорокин С. В., Пономарев С. А., Сытник Д. А. Выбор признаков для распознавания печатных кириллических символов // Вестник Тверского Государственного Университета 2010 г., 28, 59-73 с.
7. https://ru.wikipedia.org/wiki
8. http://remontka.pro/programmy-dlya-raspoznavaniya-teksta