Планирование уроков на учебный год (по учебнику Н.Д. Угриновича, 2017 г.)



Уроки 11 - 12
§2.1. Кодирование и обработка текстовой информации



§2.1.7. Системы оптического распознавания документов



Содержание урока

Системы оптического распознавания символов

Системы оптического распознавания форм

Оптическое распознавание документов

Оптическое распознавание изображений

Системы распознавания рукописного текста

Практическая работа 2.4. Сканирование бумажного и распознавание электронного текстового документа


Системы оптического распознавания символов


При создании электронных библиотек и архивов путём перевода книг и документов в цифровой компьютерный формат, при переходе предприятий от бумажного к электронному документообороту, при необходимости отредактировать полученный по факсу документ используются системы оптического распознавания символов.

С помощью сканера несложно получить изображение страницы текста в графическом файле. Однако для получения документа в формате текстового файла необходимо провести распознавание текста, т. е. преобразовать элементы графического изображения в последовательности текстовых символов.

Текст, преобразованный из графической формы в символьную (текстовую), можно далее обрабатывать любыми текстовыми редакторами. Системы оптического распознавания символов экспортируют результаты распознавания в популярные офисные приложения (Microsoft Office, OpenOffice и др.), причём распознанный текст можно сохранить в различных текстовых форматах: DOCX, DOC, ODT, RTF, TXT, HTML и др.

Сначала необходимо распознать структуру размещения текста на странице: выделить колонки, таблицы, изображения и т. д. Далее выделенные текстовые фрагменты графического изображения страницы необходимо преобразовать в текст.

Если исходный документ имеет типографское качество (достаточно крупный шрифт, отсутствие плохо напечатанных символов или исправлений), то задача распознавания решается методом сравнения с растровым шаблоном. Сначала растровое изображение страницы разделяется на изображения отдельных символов. Затем каждый из них последовательно накладывается на шаблоны символов, имеющихся в памяти системы, и выбирается шаблон с наименьшим количеством точек, не совпадающих с точками входного изображения.

При распознавании документов с низким качеством печати (машинописный текст, факс и т. д.) используется метод распознавания символов по наличию в них определённых структурных элементов (отрезков, колец, дуг и др.).

Любой символ можно описать через набор параметров, определяющих взаимное расположение его элементов. Например, буква «Н» и буква «И» состоят из трёх отрезков, два из которых расположены параллельно друг другу, а третий соединяет эти отрезки. Различие между буквами — в величине углов, которые составляет третий отрезок с двумя другими. При распознавании структурным методом в искажённом символьном изображении выделяются характерные детали и сравниваются со структурными шаблонами символов. В результате выбирается тот символ, для которого совокупность всех структурных элементов и их расположение больше всего соответствуют распознаваемому символу.

Наиболее распространённые системы оптического распознавания символов используют как растровый, так и структурный метод распознавания. Кроме того, эти системы являются «самообучающимися» (для каждого конкретного документа они создают соответствующий набор шаблонов символов), поэтому скорость и качество распознавания многостраничного документа постепенно возрастают.

Следующая страница Системы оптического распознавания форм



Cкачать материалы урока







Наверх