• Печать

3.9. Системы оптического распознавания документов

 

Системы оптического распознавания символов. Системы оптического распознавания символов используются при создании электронных библиотек и архивов путем перевода книг и документов в цифровой компьютерный формат.

Сначала с помощью сканера необходимо получить изображение страницы текста в графическом формате. Далее для получения документа в текстовом формате необходимо провести распознавание текста, т. е. преобразовать элементы графического изображения в последовательность текстовых символов.

Системы оптического распознавания символов сначала определяют структуру размещения текста на странице и разбивают его на отдельные области: колонки, таблицы, изображения и т. д. Далее выделенные текстовые фрагменты графического изображения страницы разделяются на изображения отдельных символов.

Для отсканированных документов типографского качества (достаточно крупный шрифт, отсутствие плохо напечатанных символов или исправлений) распознавание символов проводится путем их сравнения с растровыми шаблонами.

Растровое изображение каждого символа последовательно накладывается на растровые шаблоны символов, хранящиеся в памяти системы оптического распознавания. Результатом распознавания является символ, шаблон которого в наибольшей степени совпадает с изображением (рис. 3.16).

image081 

При распознавании документов с низким качеством печати (машинописный текст, факс и т. д.) используется векторный метод распознавания символов. В распознаваемом изображении символа выделяются геометрические примитивы (отрезки, окружности и др.) и сравниваются с векторными шаблонами символов. В результате выбирается тот символ, для которого совокупность всех геометрических примитивов и их расположение больше всего соответствует распознаваемому символу (рис. 3.17).

image082 

Системы оптического распознавания символов являются «самообучающимися» (для каждого конкретного документа они создают соответствующий набор шаблонов символов), и поэтому скорость и качество распознавания многостраничного документа постепенно возрастают.

С появлением первого карманного компьютера Newton фирмы Apple в 1990 году начали создаваться системы распознавания рукописного текста. Такие системы преобразуют текст, написанный на экране карманного компьютера специальной ручкой, в текстовый компьютерный документ.

Системы оптического распознавания форм. При заполнении документов большим количеством людей (например, при сдаче выпускником школы единого государственного

экзамена (ЕГЭ)) используются бланки с пустыми полями. Данные вводятся в поля печатными буквами от руки. Затем эти данные распознаются с помощью систем оптического распознавания форм и вносятся в компьютерные базы данных.

Сложность состоит в том, что необходимо распознавать символы, написанные от руки, которые довольно сильно различаются у разных людей. Кроме того, такие системы должны уметь определять, к какому полю относится распознаваемый текст.

Контрольные вопросы

1. В чем состоят различия в технологии распознавания текста при использовании растрового и векторного методов?

Практические работы компьютерного практикума, рекомендуемые для выполнения в процессе изучения главы 3

Компьютерный практикум

№ 8. Кодирование текстовой информации.

№ 9. Создание визитных карточек на основе шаблона.

№ 10. Установка параметров страницы документа, вставка колонтитулов и номеров страниц.

N°11. Вставка в документ формул.

№ 12. Форматирование символов и абзацев.

№ 13. Создание и форматирование списков.

№ 14. Вставка оглавления в документ, содержащий заголовки.

№ 15. Вставка в документ таблицы, ее форматирование и заполнение данными.

№ 16. Создание гипертекстового документа.

№ 17. Перевод текста с помощью компьютерного словаря.

№ 18. Сканирование и распознавание бумажного текстовогодокумента. 

 

_______________________________________________________________________

Предыдущий раздел3.8. Компьютерные словари и системы машинного ...

Следующий раздел4.1. Кодирование числовой информации.

К оглавлению учебника - Угринович. Информатика Базовый курс. 8 класс. 2005.