С помощью сканера достаточно просто получить изображение страницы текста в графическом файле. Но работать с текстом невозможно по определённым причинам:
- — страница с текстом представляет собой графический файл — обычную картинку;
- — текст нельзя редактировать и форматировать;
- — необходимо преобразовать элементы графического изображения в последовательности текстовых символов.
Основным методом перевода бумажных документов в электронную форму является сканирование:
- — в результате сканирования получается графическое изображение, состоящее из точек;
- — количество точек определяется размером изображения и разрешением сканера.
Преобразованием графического изображения в текст занимаются специальные программы распознавания текста (Optical Character Recognition — OCR).
Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов:
1) ABBYY FineReader
FineReader — омнифонтовая система оптического распознавания текстов. Это означает, что она позволяет распознавать тексты, набранные практически любыми шрифтами, без предварительного обучения. Особенностью программы FineReader является высокая точность распознавания и малая чувствительность к дефектам печати.
Инструменты распознавания текстов и компьютерного перевода | Информатика 7 класс #27 | Инфоурок
OCR-технологии от компании ABBYY также поддерживают зональное распознавание (распознавание на уровне полей), необходимое во многих ключевых бизнес-процессах, таких как классификация по ключевым словам, индексирование по ключевым словам и ввод данных с форм. L, PDF/A, searchable PDF, CSV и текстовые (plain text) файлы.
Пользователь может настроить рабочее пространство по своему усмотрению:
- — Изменить расположение и размер окон
- — Настроить панель быстрого доступа, предназначенную для доступа к наиболее часто используемым командам
- — Настроить горячие клавиши — можно как заменить предустановленные сочетания, так и добавить свои горячие клавиши для выполнения команд программы
- — Выбрать нужный язык интерфейса и др.
Главное окно программы
Как настроить рабочее пространство программы ABBYY FineReader
- — позволяет извлекать текстовые данные из цифровых изображений;
- — полученное в результате распознавания может быть сохранено в различных форматах.
- -Использование шаблонов;
- -Распознавание с обучением;
- -Создание новых языков и группы языков;
- -Коллективная работа в сети.
- 2) CuneiForm
оптический символ текст интерфейс
CuneiForm — это программа для оптического распознавания текста документов в редактируемый вид. Результаты работы программы можно редактировать в офисных программах и текстовых редакторах и сохранять в популярных форматах, проводить по ним полнотекстовый поиск.
CuneiForm является предшественницей систем промышленного распознавания и понимания документов. Многие технологические ноу-хау, результаты научных исследований, положенные в основу CuneiForm, успешно применяются и совершенствуются по сей день в коммерческих продуктах Cognitive Technologies.
Как распознать PDF в WORD текст в 1 клик БЕСПЛАТНО
- — при распознавании с помощью CuneiForm сохраняется структура документа и его форматирование;
- — программа распознает таблицы любой структуры и сложности, в том числе и без отображения линий табличной сетки;
- — распознаются любые печатные шрифты: книги, газеты, журналы, распечатки с лазерных и матричных принтеров, тексты с пишущих машинок;
- — алгоритмы оптического распознавания (OCR, Optical Character Recognition), встроенные в программу позволяют распознавать текст с матричного принтера, плохих ксерокопий и факсов;
- — распознавание документов более чем на 20 языках: на русском, английском, немецком, французском, испанском, итальянском, шведском, украинском и других;
- — для повышения качества распознавания в программе используется словарная проверка. При этом стандартный словарь можно расширить за счет импорта новых слов из текстовых файлов.
- — практически единственная бесплатная OCR-программа профессионального уровня.
- — большое количество языков распознавания.
- — простой и понятный интерфейс.
- — кроссплатформенность.
- — на русском языке.
Эксперты о CuneiForm и FineReader
CHIP Special 2/2002 «Наиболее сильным соперником FineReader является программа CuneiForm, которая долгие годы успешно с ним конкурировала. Следует отметить, что CuneiForm первой получила признание на Западе, будучи встроена в популярный CorelDraw, а также установлена во многих госструктурах США, например, в аппарате президента, ФБР, ЦРУ, Министерстве обороны и т.д.
Но постепенно, начиная с четвертой версии, лидерство FineReader становилось все более очевидным…»
Источник: studwood.net
Презентация к уроку в 9 классе «Системы оптического распознавания документов»
презентация к уроку по информатике и икт (9 класс) по теме
Презентация к уроку информатики в 9 классе «Системы оптического распознавания документов». УМК Угринович Н.Д.
Скачать:
 9_klass_23_urok_sistemy_opticheskogo_raspoznavaniya_dokumentov.pptx |
2.54 МБ |
Предварительный просмотр:
Подписи к слайдам:
Системы оптического распознавания документов
Системы оптического распознавания символов При coздании 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.
Оптическое распознавание символов Оптическое распознавание символов (англ. optical character recognition , OCR) — механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов, использующихся для представления в текстовом редакторе. 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.
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.
Хорошее качество текста Растровый метод распознавания текста Если исходный документ имеет типографское качество (достаточно крупный шрифт, отсутствие плохо напечатанных символов или исправлений), то задача распознавания решается методом сравнения с растровым шаблоном.
Хорошее качество текста Растровый метод распознавания текста 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, отличных от входного изображения.
Хорошее качество текста Растровый метод распознавания текста 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 Например, распознаваемый символ «Б» накладывается на растровые шаблоны символов (А, Б, В и т. д.)
Плохое качество текста Структурный метод распознавания При распознавании документов с низким качеством печати (машинописный текст, факс и т.д.) используется метод распознавания структурных элементов (отрезков, колец, дуг и др.) символов. В искаженном символьном изображении выделяются характерные детали и сравниваются со структурными шаблонами символов. Любой символ можно описать через набор параметров, определяющих взаимное расположение eгo элементов. Например, буква «Н» и буква «И» состоят из трех отрезков, два из которых расположены параллельно друг другу, а третий соединяет эти отрезки. Различие между буквами в величине улов, которые составляет третий отрезок с двумя другими.
Плохое качество текста Структурный метод распознавания При pacпознавании 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 coответствуют распознаваемому символу. Например, распознаваемый символ «Б» накладывается на векторные шаблоны символов (А, Б, В и т. д.)
Системы оптического распознавания форм При проведении Единого государственного экзамена , при заполнении налоговых деклараций и т. д. 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 символы, написанные от руки, а они довольно сильно различаются у разных людей. Кроме того, система должна определить, к какому полю относится распознаваемый текст.
Бланком называется стандартный лист бумаги, на котором размещается постоянная информация и отведено место для переменной. Сложность состоит в том, что необходимо распознать написанные от руки символы, довольно сильно различающиеся у разных людей. Кроме того система должна определить, к какому полю относится распознаваемый текст. FineReader Forms Системы оптического распознавания форм
Для обработки бланков предназначено специальное приложение FineReader Forms . Для распознавания содержимого бланка необходимо предварительно создать шаблон формы . Сервис / Шаблоны Шаблон используют на этапе сегментации. Сегментация в данном случае состоит в наложении шаблона. Положение шаблона корректируется в соответствии с тем, насколько ровно был размещён бланк при сканировании. Заключительный этап состоит в распознавании содержимого бланка. Системы оптического распознавания форм
Системы распознавания рукописного текста 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 распознавания рукописного текста
Программы оптического распознавания текста
Программы оптического распознавания документов Для ввода текстов в память компьютера с бумажных носителей используют сканеры и программы распознавания символов . Одной из наиболее известных программ такого типа является ABBYY FineReader. Бумажный носитель помещается под крышку сканера В программе отдаётся команда Сканировать и распознать Распознанный текст переносится в окно текстового редактора Работа с программой распознавания текста Вместо сканера можно использовать цифровой фотоаппарат или камеру мобильного телефона. Отсканированные документы Фотографии текстов Оптическое распознавание документов
Принцип работы сканера состоит в следующем: в результате преобразования света получается электрический сигнал, содержащий информацию об активности цвета в исходной точке сканируемого изображения. После оцифровки аналогового сигнала в АЦП цифровой сигнал через аппаратный интерфейс сканера идет в компьютер, где его получает и анализирует программа для работы со сканером. После окончания одного такого цикла (освещение оригинала — получение сигнала — преобразование сигнала — получение его программой) источник света и приемник светового отражения перемещается относительно оригинала. Принцип работы сканера
Программы распознавания текста Преобразованием графического изображения в текст занимаются специальные программы распознавания текста ( Optical Character Recognition — OCR). Современная OCR должна уметь многое: распознавать тексты, набранные не только определенными шрифтами, но и самыми экзотическими, вплоть до рукописных.
Уметь корректно работать с текстами, содержащими слова на нескольких языках, корректно распознавать таблицы. И самое главное — корректно распознавать не только четко набранные тексты, но и такие, качество которых, мягко говоря, далеко от идеала. Например, текст с пожелтевшей газетной вырезки или третьей машинописной копии. Само собой, распознать текст — это еще полдела. Не менее важно обеспечить возможность сохранения результата в файле популярного текстового (или табличного) формата — скажем, формата Microsoft Word .
OCR CUNEIFORM Это бесплатная программа сканирования и распознавания текста российского разработчика Cognitive Technologies . OCR CuneiForm обеспечивает быстрое, удобное и качественное распознавание текста с сохранением исходного вида документа. Поддерживается распознавание с более 20 языков, среди них русский, украинский, английский, немецкий, французский, испанский, итальянский, португальский, шведский, финский, сербский, хорватский, польский, а также распознавание смешанного русско-английского текста.
ABBYY Fine R eader Популярная проприетарная программа распознавания текста компании ABBYY Программа производит распознавание текста с более 180 языков , для 38 из них предусмотрена встроенная проверка орфографии. Начиная с версии Professional , распознаются иврит, японский, тайский, китайский языки. Finereader открывает файлы графических форматов (TIFF, JPG, PFD, PNG и др.) в том числе DjVu – компактный формат для хранения отсканированных документов, книг.
Окно программы FineReader
Процесс обработки FineReader Сканирование (сканер, цифровой фотоаппарат, цифровая видеокамера). Сегментация — выделение блоков на изображении. Распознавание – неоднозначно опознанные символы выделяются цветом. Проверка ошибок — можно провести проверку грамматики. Сохранение результатов в виде отформатированного или неотформатированного документа, или прямой передачи в другое приложение — WORD , Excel в буфер обмена Windows .
OmniPage Популярная программа распознавания текста российской компании ABBYY Программа отличается высокой скоростью и точностью распознавания. Распознаются более 120 языков с различными алфавитами: латинский, греческий алфавиты, кириллица, китайский, японский и корейский языки. Как и FineReader , OmniPage уверенно распознает документы, полученные с помощью цифровых камер с помощью технологии коррекции изображения «3D Correction «.
OmniPage В программе присутствуют удобные инструменты обработки изображений, повышенное качество сканирования без повторного сканирования; функция преобразования бумажных форм в электронные документы, заполняемые на экране; механизм Google Desktop Search для поиска отсканированного файла (и других файлов) по содержащимся в нем словам. В комплекте с OmniPage Professional поставляется несколько полезных утилит. В частности, PDF Converter — позволяет преобразовывать файлы формата PDF в редактируемые форматы: doc , rtf , wpd , xls . Упрощенный вариант утилиты PDF Create !, которая выполняет обратное преобразование: превращает практически любой текстовый или графический файл в формат PDF.
Readiris Программа сканирования и распознавания текста компании I.R.I.S. Поддерживается распознавание текста с более 120 языков распознавания, включая русский, а также ближневосточные языки — арабский, иврит, фарси (в версии Middle-East ) и японский, китайский, корейский (в версии Asian ). Есть версия Readiris для Macintosh . Вместе с поддержкой распознавания популярных форматов картинок, распознаются файлы PDF и DjVu .
Readiris Содержит региональные пакеты для распознавания азиатских языков и языков среднего востока.
Kirtas Technologies Arabic OCR Может распознавать арабские и английские символы на одной странице.
Zonal OCR Помогает автоматизировать извлечение данных из компьютерных изображений.
Brainware Извлечение данных из документов и их обработка — например, счета, извещения, накладные и платёжки
Microsoft Office Document Imaging Программа распознавания текста компании Microsoft Программа Document Imaging способна работать только с двумя языками: английским и языком локализации самого MS Office . Для поддержки других языков необходимо дополнительно устанавливать пакет Multilingual User Interface (MUI). OCR настроек в программе практически нет, программа в автоматическом режиме поддерживает распознавание типа и размера шрифтов, картинок и простых таблиц.
Существует также системы On-line распознавания текста: Online OCR и ABBYY FineReader Online ( http://www.onlineocr.ru , http://finereader.abbyyonline.com , http://www.liveocr.com/ )
Подведение итогов урока В чем состоят различия в технологии распознавания текста при использовании растрового и векторного методов? Для чего предназначены программы оптического распознавания документов?
Домашнее задание: П. 2.8 стр. 71-73
Источник: nsportal.ru
Тема: Системы оптического распознавания документов
— распознание структуры размещения текста на странице: выделяются колонки, таблицы, изображения и т.д.
— выделяются текстовые фрагменты графического изображения и преобразуются в текст.
Сравнение символов с растровыми шаблонами (документ имеет типографическое качество: крупный шрифт, отсутствие плохо напечатанных символов и исправлений);
Векторный способ – распознание символов по наличию в них определенных структурных элементов (отрезков, колец, дуг и т.д.). Применяется для распознавания документов с низким качеством печати (машинописный текст, факс и т.д.)
Системы оптического распознавания форм – распознаются рукопечатные тексты (данные вводятся в поля печатными буквами)
Системы распознавания рукописного текста – преобразуют текст, созданный на экране карманного компьютера специальной ручкой, в текстовый компьютерный документ.
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.
Олимпиады: Информатика 1 — 11 классы
Содержимое разработки
Тема: Системы оптического распознавания документов
Цель: иметь представление о программах для работы со сканером, знать системы распознавания символов, форм и текста; уметь пользоваться программой распознавания текста
Оборудование: компьютерный класс, проектор
Организационный момент (2 мин)
Проверка домашнего задания (10 мин)
Где чаще всего встречаются понятия гипертекста и гиперссылки?
Для чего они были созданы?
Что такое гипертекст?
Что такое гиперссылка?
Какой объект документа может быть гиперссылкой?
Что такое браузер?
Что такое Web -страница?
Каким браузером мы пользуемся?
Что такое мультимедийный документ?
В каких приложениях еще используется гиперссылка?
Назначение компьютерных словарей. Приведите примеры российских словарей ( Lingvo , «Контекст», «Мультлекс»)
Назначение систем машинного перевода текстов. .Приведите примеры российских систем перевода текстов ( Promt и Сократ)
Перечислите дополнительные возможности компьютерных словарей.
Изучение нового материала (15 мин)
Системы оптического распознания символов – преобразуют элементы графического изображения в последовательности символов ( FineReader , CuneiForm )
— распознание структуры размещения текста на странице: выделяются колонки, таблицы, изображения и т.д.
— выделяются текстовые фрагменты графического изображения и преобразуются в текст.
Сравнение символов с растровыми шаблонами (документ имеет типографическое качество: крупный шрифт, отсутствие плохо напечатанных символов и исправлений);
Векторный способ – распознание символов по наличию в них определенных структурных элементов (отрезков, колец, дуг и т.д.). Применяется для распознавания документов с низким качеством печати (машинописный текст, факс и т.д.)
Системы оптического распознавания форм – распознаются рукопечатные тексты (данные вводятся в поля печатными буквами)
Системы распознавания рукописного текста – преобразуют текст, созданный на экране карманного компьютера специальной ручкой, в текстовый компьютерный документ.
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).
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).
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.
Домашнее задание (2 мин)
П. 9.6, повторить п. 9.1-9.9.5
Источник: compedu.ru