Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
Аннотация к работе
Системы оптического распознавания документовПосле оцифровки аналогового сигнала в АЦП цифровой сигнал через аппаратный интерфейс сканера идет в компьютер, где его получает и анализирует программа для работы со сканером. Имея текст, напечатанный в типографии, на пишущей машинке, на принтере, копировальном аппарате, в факс-машине, то есть буквально текст любого происхождения, теперь - даже написанным от руки, Вы можете без помощи клавиатуры получить его в электронном виде для последующего редактирования, перевода или хранения на компьютере. Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слова или фразы, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тесту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь. Хотя это число кажется почти совершенным, уровень ошибок все же удручает, потому что, если имеется приблизительно 1500 символов на странице, то даже при коэффициенте успешного распознавания 99,9% получается одна или две ошибки на страницу, требуя человеческого контроля результатов для гарантирования правильности соответствия оригиналу. Кроме того буквы могут иметь вариации среди начертаний того же самого наименования шрифта, когда, к примеру, символы, воспроизведенные принтером HP DESKJET, отличны от символов, которые напечатаны на Apple LASERWRITER.Главный вывод в данном разговоре об OCR - это то, что описываемые системы многое умеют и являются полноправными системами в пакете программ "электронного офиса". Шаблонное описание проще и эффективней в реализации, но, в отличие от структурного, не позволяет описывать объекты с высокой степенью изменчивости.