Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Уроки машинного чтения от Cognitive Technologies





Работает система по принципу <одной кнопки>. Это означает, что при нажатии кнопки <Сканируй и Распознавай> запускается весь процесс обработки документа: сканирование, фрагментация страницы на текстовые и графические блоки, распознавание текста, проверка орфографии и формирование выходного файла. Но что за всем этим стоит? Интеллектуальный алгоритм позволяет автоматически подобрать оптимальный уровень яркости сканера (адаптивное сканирование) в зависимости от фона документа, сохранить иллюстрации (или, в зависимости от решаемой задачи, удалить ненужные графические элементы для максимального сокращения последующего редактирования).

В CuneiForm используется несколько методов подобного сопоставления. Во-первых, образ каждого символа раскладывается на отдельные элементы - события. К примеру, событием является фрагмент от одной линии пересечения до другой. Совокупность событий представляет собой компактное описание символа.

Другие методы основаны на соотношении <масс> отдельных элементов символов и описании их характерных признаков(закругления, прямые, углы и т. д.). По каждому из этих описаний существуют базы данных, в которых находятся соответствующие эталоны. Поступающий на обработку элемент изображения сравнивается с эталоном. А затем на основании этого сравнения решающая функция выносит вердикт о соответствии изображения конкретному символу. Кроме того, существуют алгоритмы, которые позволяют работать с текстами низкого качества. Так, для разрезания <склеенных> символов существует метод оценки оптимальных разбиений. И, наоборот, для соединения "рассыпанных" элементов разработан механизм их соединения.

В CuneiForm'96 впервые применили алгоритмы самообучения (или адаптивного распознавания). Принцип их работы состоит в следующем. В каждом тексте присутствуют четко и нечетко пропечатанные символы. Если после того как система распознала текст (как это делает обычная система, например предыдущая версия OCR CuneiForm 2.95), выясняется, что точность оказалась ниже пороговой, производится дораспознавание текста на основе шрифта, который генерируется системой по хорошо пропечатанным символам. Здесь разработчики соединили достоинства двух типов систем распознавания: омнии мультишрифтовые. Напомним, что первые позволяют распознавать любые шрифты без дополнительного обучения, вторые же более устойчивы при распознавании низкокачественных текстов. Результаты применения Cunei-Form'96 показали, что использование самообучающихся алгоритмов позволяет поднять точность распознавания низкокачественных текстов в четыре-пять раз! Но главное, пожалуй, в том, что самообучающиеся системы обладают гораздо большим потенциалом повышения точности распознавания.

Важную роль играют методы словарного и синтаксического распознавания и, по сути, служат мощным средством поддержки геометрического распознавания. Но для их эффективного использования необходимо было решить две важные задачи. Во-первых, реализовать быстрый доступ к большому (порядка 100000 слов) словарю. В результате удалось построить систему хранения слов, где на хранение каждого слова уходило не более одного байта, а доступ осуществлялся за минимальное время. С другой стороны, потребовалось построить систему коррекции результатов распознавания, ориентированную на альтернативность событий (подобно системе проверки орфографии). Сама по себе альтернативность результатов распознавания очевидна и обусловлена хранением коллекций букв вместе с <оценками соответствия>. А словарный контроль позволял изменять эти оценки, используя словарную базу. В итоге применение словаря позволило реализовать схему дораспознавания символов.



Сегодня наряду с задачами повышения точности распознавания на передний план выходят вопросы расширения сфер применения OCR-технологий, соединения технологий распознавания с архивными системами. Иными словами, мы переходим от монопрограммы, выполняющей функции ввода текста, к автоматизированным комплексам, решающим задачи клиента в области документооборота. Вот уже около полугода CuneiForm поставляется в комплекте с сервером распознавания CuneiForm OCR Server, предназначенным для коллективного ввода данных в организациях, а электронный архив <Евфрат>, включающий модуль распознавания, за короткое время приобрел большую популярность.

С таким прицелом создавался и комплект CuneiForm'96i Professional, существенно изменивший представления о системах распознавания в целом.

Распознавание рукописных текстов

Очевидно, проблема распознавания рукописного текста значительно сложнее, чем в случае с текстом печатным. Если в последнем случае мы имеем дело с ограниченным числом вариаций изображений шрифтов (шаблонов), то в случае рукописного текста число шаблонов неизмеримо больше. Дополнительные сложности вносят также иные соотношения линейных размеров элементов изображений и т. п.

И все же сегодня мы можем признать, что основные этапы разработки технологии распознавания рукописных (отдельные символы, написанные от руки) символов уже пройдены. В арсенале Cognitive Technologies имеются технологии распознавания всех основных типов текстов: стилизованных цифр, печатных символов и «рукопечатных» символов. Но технологии ввода «рукопечатных» символов потребуется еще пройти стадию адаптации, после чего можно будет заявить, что инструментарий для потокового ввода документов в архивы действительно реализован полностью.

Резюме

Динамичное развитие новых компьютерных технологий (сетевые технологии, технологии <клиент-сервер>, и т. д.) нашли свое отражение и в состоянии сектора электронного документооборота. Если раньше в продвижении технологий бесклавиатурного ввода делался упор на преимущества их персонального использования, то сегодня на первый план выходят преимущества коллективного и рационального использования технологий ввода и обработки документов. Иметь одну, обособленную систему распознавания сегодня уже явно недостаточно. С распознанными текстовыми файлами (как бы хорошо они распознаны ни были) нужно что-то делать: хранить в базе данных, осуществлять их поиск, передавать по локальной сети, и т. д. Словом, требуется взаимодействие с архивной или иной системой работы с документами. Таким образом, система распознавания превращается в утилиту для архивных и иных систем работы с документами.

С появлением сетевых версий систем сканирования (режим потокового сканирования OCR CuneiForm) и распознавания (сервер распознавания CuneiForm OCR Server) документов нашей компании уже удалось реализовать некоторые преимущества коллективного использования таких технологий в организациях разного масштаба. По этой причине, с нашей точки зрения, актуальным был бы разговор о комплексном решении компаниями проблемы автоматизации работы с документами в организациях самого различного ранга. Что касается Cognitive Technologies, то представляемый ею электронный архив <Евфрат> (система включает в себя возможность ввода документов с помощью OCR CuneiForm), новые утилиты, встроенные в OCR CuneiForm'96, и технологии, используемые при реализации крупных проектов, продолжают линию компании, направленную на расширение применения систем ввода информации и разработку технологий автоматизации работы с документами.









Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2018 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.