Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Системы оптического распознавания форм

Читайте также:
  1. A.4.1 Подсистемы
  2. CMMS и EAM системы
  3. CRM системы
  4. DSS - системы поддержки принятия решений - СППР
  5. ERP-системы
  6. GSM - Global System for Mobile - цифровые системы сетей сотовой связи поколения 2G
  7. I. Автоматизированные информационные системы .
  8. I. Виды, формы и системы оплаты труда.
  9. I. Особенности политической системы Украины в 1991 – 2004 гг.
  10. II. НЕКОНКУРЕНТНЫЕ партийные системы.
  11. II. Проверка и устранение затираний подвижной системы РМ.
  12. III. Выбор информационно-поисковой системы

Системы оптического распознавания символов

 

При создании электронных библиотек и архивов путем 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 достаточно просто получить изображение страницы текста в графическом файле. Однако для получения документа в формате текстового файла необходимо провести распознавание текста, то есть преобразовать элементы графического изображения в последовательности текстовых символов. Сначала необходимо распознать структуру размещения текста на странице: выделить колонки, таблицы, изображения и так далее. Затем выделенные текстовые фрагменты графического изображения страницы необходимо преобразовать в текст. Если исходный документ имеет типографское качество, 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 отличных от входного изображения точек. При распознавании документов с низким качеством печати используется метод распознавания символов по наличию в них определенных структурных элементов (отрезков, дуг, колец и т. д.). При распознавании структурным методом в искаженном 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 соответствует распознаваемому символу. Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов FineReader и CuneiForm используют как растровый, так и структурный методы распознавания. Кроме этого, эти системы являются «самообучающимися» (для каждого конкретного документа они создают соответствующий набор шаблонов символов) и поэтому скорость и качество распознавания многостраничного документа постепенно возрастают.

 

 

При заполнении налоговых деклараций, при проведении переписей населения и так далее используются различного вида бланки с полями. Рукописные тексты (данные вводятся в поля печатными буквами от руки) распознаются с помощью систем оптического распознавания форм и вносятся в компьютерные базы данных. Сложность состоит в том, что необходимо распознавать написанные от руки символы, довольно сильно различающиеся у разных людей. Кроме того, система должна определить, к какому полю относится распознаваемый текст.

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
| Системы оптического распознавания форм

Дата добавления: 2014-01-20; Просмотров: 314; Нарушение авторских прав?;


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Читайте также:



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2017) год. Не является автором материалов, а предоставляет студентам возможность бесплатного обучения и использования! Последнее добавление ip: 54.166.245.10
Генерация страницы за: 0.004 сек.