Чтение онлайн

на главную

Жанры

Секреты сканирования на ПК
Шрифт:

Первые шаги в этой области были предприняты еще в конце 50-х годов. Принципы распознавания, заложенные тогда, и сегодня еще используются в большинстве систем OCR (Optical Character Recognition). Традиционный подход к проблеме распознавания заключается в сведении задачи распознавания к задаче классификации некоторого набора признаков. Идея проста: по изображению определяется некоторый набор признаков, который сравнивается с каждым из имеющихся образцов, так называемых эталонов. По результатам сравнения находится эталон, с которым этот набор признаков совпадает лучше всего, и изображение относится к соответствующему классу. То есть все решение заключается в сравнении предлагаемого изображения с образцами и выборе наиболее подходящего, иначе говоря, производится некий перебор возможных вариантов. Такой подход по сути своей не позволяет добиться

по-настоящему высокого качества распознавания, как бы он не был усовершенствован. Главный его недостаток заключается в том, что в любом случае в наборе признаков содержится не вся информация об изображении, иными словами, эталонов заложить в программу можно много, но не бесконечное число, а вот вариантов изображения того или иного символа может быть бесчисленное количество. Поэтому, как только система сталкивается с нестандартным написанием буквы или цифры, она дает сбой: либо не может распознать вообще, либо распознает неправильно.

Альтернативой традиционному шаблонному методу распознавания стало распознавание на основе принципов Целостности, Целенаправленности и Адаптивности.

Согласно принципу целостности, распознаваемый объект рассматривается как целое, состоящее из частей, связанных между собой пространственными отношениями.

Изображение интерпретируется как определенный объект, только если на нем присутствуют все структурные части этого объекта, и эти части находятся в соответствующих отношениях. Сами части получают интерпретацию только в составе гипотезы о предполагаемом объекте.

По принципу целенаправленности распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез о целом объекте. Источниками гипотез являются признаковые классификаторы и контекстная информация. Части картинки анализируются не априорно, а только в рамках выдвинутой гипотезы о целом. Традиционный подход, состоящий в интерпретации того, что наблюдается на изображении, заменяется подходом, состоящим в целенаправленном поиске того, что ожидается на изображении.

Принцип адаптивности подразумевает способность системы к самообучению.

Впервые эти принципы были применены на практике в системе распознавания «Графит», которая была разработана под руководством Александра Шамиса в конце 80-х годов. Это была система распознавания рукопечатных знаков.

На этих же принципах в 1993 году фирмой Bit Software (ныне компания ABBYY) была создана система распознавания печатного текста FineReader. В своей работе эта система использовала признаковый классификатор в сочетании с целенаправленной проверкой гипотез о распознаваемых словах по словарю.

Признаковый классификатор использует некоторое количество признаков, которые вычисляются по изображению. Типичная процедура классификации состоит в вычислении степени близости между входным изображением и известными системе классами изображений. В качестве ответа выдается список классов, упорядоченный по степени близости, то есть фактически выдвигался ряд гипотез о принадлежности объекта тому или иному классу.

Как строится процесс распознавания символов в FineReader? Для быстрого порождения предварительного списка гипотез используются, как и ранее, признаковые классификаторы. Эти же классификаторы используются для повышения точности распознавания на изображениях с дефектами. Путем их комбинации выдвигаем гипотезу о том, что может быть на изображении. Каждый классификатор дает не один результат, а несколько лучших, которые объединяются в общий список. Получаем некий набор гипотез о том, что может быть на изображении. Далее гипотезы последовательно проверяются структурным классификатором, который целенаправленно анализирует имеющийся символ, исходя из знаний о его структуре. То есть, когда мы предполагаем, что на изображении может быть буква "а", мы можем целенаправленно проверить те свойства, которые должны быть именно у буквы "а", а не у какой-то другой буквы, сравнивая имеющийся у нас символ со структурным эталоном.

Структурный эталон описывает знак как набор структурных элементов, находящихся в определенных отношениях между собой. Используется четыре типа структурных элементов: отрезок, дуга, кольцо, точка. Отношения задаются как нечеткие логические высказывания. В качестве переменных используются различные атрибуты элементов — длины, описывающие рамки, углы, координаты характерных точек элементов.

Большинство отношений сводится к проверке того, что некоторая величина принадлежит диапазону с нечеткими границами. В результате проверки отношения получается оценка в диапазоне [0..1]. Оценки всех отношений перемножаются, что соответствует нечеткой логической операции AND.

Отношения проверяются сразу же после выделения всех использованных в этом отношении элементов. Если какое-то отношение не выполняется, проверка текущей ветви перебора останавливается. Это ограничивает перебор на ранних стадиях и позволяет избежать комбинаторного взрыва.

Итак, структурный эталон представляет символ в виде набора некоторых структурных элементов. Очевидно, что процесс распознавания должен включать в себя этапы выделения структурных элементов на изображении и сопоставления найденных элементов с эталонами. Видимое решение состоит в том, чтобы делать эти этапы последовательно: сначала выделить элементы, а потом сопоставить их с эталонами. Однако такой порядок действий имеет очень серьезный недостаток. Проблема заключается в том, что априорное выделение элементов неоднозначно. Даже человеку для того, чтобы правильно выделить элементы, недостаточно видеть только часть картинки. Он должен увидеть всю картинку целиком и выдвинуть гипотезу о том, что изображено на всей картинке. Эта гипотеза позволяет снять все неоднозначности — правильно соединить разорванные элементы и мысленно исправить все искажения.

Решение проблемы неоднозначности заключается в том, чтобы не выделять структурные элементы априорно. Вместо этого они должны выделяться прямо в процессе сопоставления эталона с изображением. Наличие гипотезы о предполагаемом содержимом всей картинки позволяет использовать априорные знания об устройстве знака: типах элементов, их относительном положении, допустимых значениях атрибутов. Это позволяет уверенно выделять структурные элементы даже на разорванных и искаженных изображениях.

Если в окончательный список попало более одной гипотезы, они попарно сравниваются с помощью структурных дифференциальных классификаторов. Так, например, если при распознавании символа возникла ситуация, когда структурный классификатор не может однозначно выбрать из двух букв с похожим написанием, то между этими конкурирующими гипотезами делают дифференциальный выбор. В целом этот процесс похож на процесс постановки больному диагноза. В медицине существует понятие дифференциального диагноза. Когда по внешним симптомам поставить диагноз невозможно, приходится проводить более тщательные исследования, вплоть до диагностической операции, чтобы выявить дополнительные симптомы, четко определяющие болезнь. Так и в процессе распознавания. Например, программа не может уверенно распознать символ.

Есть две гипотезы: "l" (латинская "л") и "1" (единица). Чтобы выбрать между этими двумя гипотезами, мы должны целенаправленно проанализировать левый верхний угол изображения, где помещается та единственная деталь, по которой мы можем отличить один символ от другого. Только так возможно будет сделать окончательный вывод о том, какая гипотеза правильна. Причем тщательно исследовать эту единственную деталь мы будем только после того, как у нас останется всего две гипотезы. В этом и заключается целенаправленность предлагаемого подхода. Ибо, если мы решим с самого начала проверять все имеющиеся изображения на наличие огромного количества мелких деталей (ведь пар похожих символов достаточно много, и в каждом конкретном случае деталь, по которой их можно различить, будет меняться), то, во-первых, резко снизится скорость распознавания, а во-вторых, информация об этих мелких деталях будет «засорять» процесс распознавания и помешает опознать буквы, для которых те или иные детали не имеют значения. То есть система станет более восприимчива к помехам.

После того, как работа дифференциального классификатора завершена, мы можем сказать, что непосредственно само распознавание закончено. У нас остается окончательный список гипотез, подлежащий проверке.

Окончательная верификация результата распознавания осуществляется системой контекста. Система контекстной проверки позволяет резко улучшить качество распознавания текстов плохого качества за счет того, что при наличии некоторого количества распознанных букв из слова компьютер может «догадаться», что это за слово, используя словарь. В FineReader удалось без больших потерь в скорости увеличить число рассматриваемых гипотез при анализе контекста, что, в свою очередь, также в лучшую сторону сказывается на точности распознавания текстов очень низкого качества.

Поделиться:
Популярные книги

Совок 2

Агарев Вадим
2. Совок
Фантастика:
альтернативная история
7.61
рейтинг книги
Совок 2

Сама себе хозяйка

Красовская Марианна
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Сама себе хозяйка

СД. Том 17

Клеванский Кирилл Сергеевич
17. Сердце дракона
Фантастика:
боевая фантастика
6.70
рейтинг книги
СД. Том 17

Первый пользователь. Книга 3

Сластин Артем
3. Первый пользователь
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Первый пользователь. Книга 3

Хочу тебя навсегда

Джокер Ольга
2. Люби меня
Любовные романы:
современные любовные романы
5.25
рейтинг книги
Хочу тебя навсегда

Адъютант

Демиров Леонид
2. Мания крафта
Фантастика:
фэнтези
6.43
рейтинг книги
Адъютант

Убивать, чтобы жить

Бор Жорж
1. УЧЖ
Фантастика:
героическая фантастика
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Убивать, чтобы жить

Измена. Испорченная свадьба

Данич Дина
Любовные романы:
современные любовные романы
короткие любовные романы
5.00
рейтинг книги
Измена. Испорченная свадьба

Я – Орк. Том 3

Лисицин Евгений
3. Я — Орк
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Я – Орк. Том 3

Крестоносец

Ланцов Михаил Алексеевич
7. Помещик
Фантастика:
героическая фантастика
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Крестоносец

Совок – 3

Агарев Вадим
3. Совок
Фантастика:
фэнтези
детективная фантастика
попаданцы
7.92
рейтинг книги
Совок – 3

С Д. Том 16

Клеванский Кирилл Сергеевич
16. Сердце дракона
Фантастика:
боевая фантастика
6.94
рейтинг книги
С Д. Том 16

Назад в СССР: 1986 Книга 5

Гаусс Максим
5. Спасти ЧАЭС
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.75
рейтинг книги
Назад в СССР: 1986 Книга 5

Ретроградный меркурий

Рам Янка
4. Серьёзные мальчики в форме
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Ретроградный меркурий