Для создания электронных библиотек и архивов путем перевода книг и документов в цифровой вариант и при необходимости редактирования полученного по факсу документа используются специальные системы распознавания символов.
С помощью сканера можно получить изображение страницы с текстом в графическом формате.
Но работать с этим текстом невозможно, потому что любое сканирование – это всего лишь изображение
Текст можно будет читать, распечатывать, но только не редактировать.
Для перевода графического документа в текстовый файл необходимо провести распознавание текста.
Преобразование графического изображения в текст занимаются программы оптического распознавания текста (Optical Character Recognition, OCR).
Современные OCR умеют:
- распознавать тексты, набранные не только разными шрифтами, но и самыми экзотическими, в том числе и рукописных
- корректно работать с текстами, содержащими слова на нескольких языках
- распознавать таблицы
- распознавать нечетко набранные или написанные тексты
Само собой, распознать текст — это еще полдела. После этого нужно обеспечить сохранение результата в файле текстового формата, например Microsoft Word.
Пишем программу на Python для распознавания текста
В процессе распознавания документов в плохом качестве (машинописный текст, факс) используется метод распознавания символов по наличию определенных структурных элементов — отрезков, колец, дуг.
Любой символ легко описывается с помощью набора значений, определяющих расположение его частей. Например, обе буквы «Н» и буква «И» состоят из трех отрезков. Два из них расположены параллельно друг другу, а третий их соединяет. А различие – лишь в величине углов отрезков.
Самые распространенные системы оптического распознавания текста — ABBYY FineReader и CuneiForm.
FineReader является омнифонтовой системой распознавания текстов. Это значит, что она позволяет распознавать тексты, набранные практически любыми шрифтами.
Одним из козырей FineReader является поддержка огромного (для таких программ) количества языков распознавания — более 176 (экзотические, древние языки, популярные языки программирования).
Для запуска процесса распознавания достаточно положить лист бумаги в сканер и нажать кнопку Scan Сократ Персональный» и Pragma. Первая была специально разработана для перевода электронных текстов, вторая стала популярна благодаря своей компактности и простоте в использовании, последняя владеет широкими возможностями и вариантами перевода.
Параметры машинных переводчиков должны удовлетворять четырем основным требованиям:
- оперативность
- гибкость
- скорость
- точность
Оперативность заключается в возможности постоянного обновления словарного запаса и тематических разделов.
Гибкость рассчитана на конкретную предметную область.
Распознавание текста с картинки на Python | Оптическое распознавание символов Tesseract
Скорость — возможность автоввода и обработки текстовой информации с бумаги. Одна такая система (OCR-System) ежедневно заменяет больше десяти опытных машинисток.
Точность заключается грамотности и адекватной передачи смысла переводимого текста на язык перевода.
Улучшение качества перевода
Существуют способы улучшения результатов машинного перевода:
1. Перед началом перевода, нужно определить тип текста, то есть из какой области жизнедеятельности человека он представлен (экономика, спорт, наука и т.д.). Ведь каждая сфера имеет свои нюансы и термины.
2. Часто причиной неправильного перевода являются опечатки переводимом тексте. Это касается и распознанных текстов. Слова с ошибками помечаются переводчиками как незнакомые, потому что в таком виде их нет в словарях. Хуже, если есть ошибки в пунктуации — одна неправильно поставленная запятая способна исказить перевод всего предложения.
3. Работайте с фрагментами текста. Никогда не переводите весь текст сразу. В нем всегда найдутся слова, отсутствующих в словаре и такие, которые система переводит неправильно.
Вопросы
1. Зачем нужны программы распознавания текста?
2. Как происходит распознавание текста?
3. Какие программы распознания текста вы знаете?
4. Требования к параметрам машинных переводчиков.
5. Методы улучшения качества перевода текста
Список использованных источников
1. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 2005. — Вып. 33. С. 5-68
2. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. 79 с. ил. 20 см., М. Энергоиздат, 2006. – 80 с.
3. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. — С-Пб.: Политехника, 2007 г.
4. А. Васильев. Компьютер на месте переводчика // Подводная лодка. – № 6.
5. Система перевода текста PROMT Internet. Руководство пользователя. — С.-Петербург, фирма «ПРОМТ.
6. www.free-ocr.сom
7. img2txt.ru
8. www.translate.ru
Отредактировано и выслано преподавателем Киевского национального университета им. Тараса Шевченко Соловьевым М. С.
Над уроком работали
Поставить вопрос о современном образовании, выразить идею или решить назревшую проблему Вы можете на Образовательном форуме, где на международном уровне собирается образовательный совет свежей мысли и действия. Создав блог, Вы не только повысите свой статус, как компетентного преподавателя, но и сделаете весомый вклад в развитие школы будущего. Гильдия Лидеров Образования открывает двери для специалистов высшего ранга и приглашает к сотрудничеству в направлении создания лучших в мире школ.
Источник: school.xvatit.com
Презентация на тему Системы распознавания текста. Технология обработки текстовой информации
Необходимость в системах распознавания символов С помощью сканера достаточно просто получить изображение страницы текста в графическом файле. Однако работать с таким текстом невозможно: как любое сканированное изображение, страница с текстом представляет
- Главная
- Информатика
- Системы распознавания текста. Технология обработки текстовой информации
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Системы распознавания текста
Технология обработки текстовой информации
Слайд 2Необходимость в системах распознавания символов
С помощью сканера
достаточно просто получить изображение страницы текста в
графическом файле. Однако работать с таким текстом невозможно: как любое сканированное изображение, страница с текстом представляет собой графический файл — обычную картинку. Текст можно будет читать и распечатывать, но нельзя будет его редактировать и форматировать. Для получения документа в формате текстового файла необходимо провести распознавание текста, то есть преобразовать элементы графического изображения в последовательности текстовых символов.
Слайд 3Программы распознавания текста
Преобразованием графического изображения в текст
занимаются специальные программы распознавания текста (Optical Character
Recognition — OCR).
Наиболее распространенные системы оптического распознавания символов:
ABBYY FineReader
CuneiForm от Cognitive
Слайд 4Получение электронного документа
Отсканировать изображение (с помощью ПО
сканера);
Распознать структуру размещения текста на странице: выделить
колонки, таблицы, изображения и т.д.
Выделенные текстовые фрагменты графического изображения страницы необходимо преобразовать в текст;
Проверка орфографии (если необходимо);
Сохранение в файл или передача текста в другое приложение, например в Word.
Слайд 5Методы распознавания символов
Если исходный документ имеет типографское
качество то задача распознавания решается методом сравнения
с растровым шаблоном.
При распознавании документов с низким качеством печати используется метод распознавания символов по наличию в них определенных структурных элементов (отрезков, колец, дуг и др.).
Слайд 6ABBYY 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.
FineReader имеет массы дополнительных функций и удобный интерфес.
Слайд 7Оптимальное разрешение при сканировании
Оптимальным разрешением для обычных
текстов является — 300 dpi и 400-600
dpi для текстов, набранных мелким шрифтом (9 и менее пунктов).
Сканирование в сером является оптимальным режимом для системы распознавания. В случае сканирования в сером режиме осуществляется автоматический подбор яркости. Если Вы хотите, чтобы содержащиеся в документе цветные элементы (картинки, цвет букв и фона) были переданы в электронный документ с сохранением цвета, необходимо выбрать цветной тип изображения. В других случаях используйте серый тип изображения.
Источник: thepresentation.ru
Зачем нужны программы распознавания текста информатика
Информатика и информационно-коммуникационные технологии в школе
Полная или частичная перепечатка каким бы то ни было способом материалов данного сайта допускается только с письменного согласия автора.
При цитировании или ином использовании материалов ссылка на сайт www.klyaksa.net обязательна.
[Урок №24. Cистемы распознавания текста]
Тема: «Системы распознавания текста».
- помочь учащимся получить представление об OCR – программах распознавания текста , познакомиться с возможностями данных программы, научить распознавать отсканированный текст, передавать и редактировать его в Word.
- воспитание информационной культуры учащихся, внимательности, аккуратности, дисциплинированности, усидчивости.
- развитие познавательных интересов, навыков работы на компьютере, самоконтроля, умения конспектировать.
доска, компьютер, компьютерная презентация.
- Орг. момент. (1 мин)
- Актуализация знаний. (5 мин)
- Теоретическая часть. (10 мин)
- Практическая часть. (15 мин)
- Д/з (2 мин)
- Вопросы учеников. (5 мин)
- Итог урока. (2 мин)
Приветствие, проверка присутствующих. Объяснение хода урока.
II. Актуализация знаний .
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.
На этом уроке мы научимся создавать преобразовывать отсканированное изображение в текст.
III. Теоретическая часть.
С помощью сканера достаточно просто получить изображение страницы текста в графическом файле. Однако работать с таким текстом невозможно: как любое сканированное изображение, страница с текстом представляет собой графичес кий файл — обычную картинку. Текст можно будет читать и распечатывать, но нельзя будет его редактировать и форматировать. Для получения документа в формате текстового файла необходимо провести распознавание текста, то есть преобразовать элементы графического изображения в последовательности текстовых символов.
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 (именно так работали OCR первого поколения), 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 воз можность сохранения результата в файле популярного текстового (или табличного) формата — скажем, формата Microsoft Word.
Как видим, для того, чтобы получить электронную, готовую к редактированию копию любого печатного текста, программе OCR необходимо выполнить «цепочку» из множества отдельных операций.
Сначала необходимо распознать структуру размещения текста на странице: выделить колонки, таблицы, изображения и так далее. 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 отличных от входного изображения точек.
При распознавании документов с низким качеством печати (машинописный текст, факс и так далее) используется метод распознавания символов по наличию в них определенных структурных элементов (отрезков, колец, дуг и др.).
Любой символ можно описать через набор значений параметров, определяющих взаимное расположение его 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 данными буквами — в величине углов, которые образует третий отрезок с двумя другими.
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, например, ABBYY FineReader и CuneiForm от Cognitive, используют как растровый, так и структурный методы распознавания. Кроме того, 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. Рукопечатные 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.
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.
Программы для распознавания текста вы можете приобрети отдельно или получить бесплатно вместе с купленным вами сканером.
Возможно, самая известная программа для распознавания текстов – это FineReader от компании ABBYY. Именно эту программу чаще всего вспоминают, когда речь заходит о системах распознавания.
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, что достигается благодаря применению технологии «целостного целенаправленного адаптивного распознавания».
FineReader имеет массы дополнительных функций, которые простому пользователю, возможно, и без надобности, но зато производят впечатление на определенные группы покупателей. Так, одним из козырей FineReader является поддержка неимоверного количества языков распознавания — 176, в числе которых вы найдете эк зотические и древние языки, и даже популярные языки программирования.
Но далеко не все возможности включены в самую простую модификацию программы, которую вы можете получить бесплатно вместе со сканером. Пакетное сканирование, грамотная обработка таблиц и изображений — для всего этого стоит приобрести профессиональную версию программы.
Все версии FineReader, от самой простой до самой мощной, объединяет удобный интерфейс. Для запуска процесса распознавания вам достаточно просто положить документ в сканер и нажать единственную кнопку (мастер Scan
Компьютерное тестирование знаний учащихся, сертификация и аттестация сотрудников.
Деcять типов заданий, локальное и сетевое тестирование.
Обсудить на форуме и принять участие в создании банка тестов.
Разместите нашу кнопку
Источник: www.klyaksa.net