Издательская система (настольная издательская система) — комплекс аппаратных и программных средств, обеспечивающих компьютерную по дготовку готового для тиражирования образца печатной продукции. В простейшем варианте издательская система состоит из персонального компьютера, оснащенного программами для набора текстов, их корректуры и верстки, принтера и сканера. Настольная издательская система позволяет подготовить репродуцируемый оригинал-макет, дает возможность разнообразить шрифтовое оформление, создавать собственные шрифты. Система сокращает издательский процесс на стадии набора и репродуцирования, устраняет корректурный обмен с типографией.
Издательские системы создаются на базе персональных компьютеров или рабочих станций локальных сетей. В основном их используют для подготовки книг, журналов, газет к тиражированию. Для этого к ним подключают необходимые внешние устройства и используют специальное программное обеспечение. Программное обеспечение охватывает все циклы подготовки рукописей для издания. Особое значение имеют текстовые редакторы и графические редакторы.
Распознавание текста с изображения на Python | EasyOCR vs Tesseract | Компьютерное зрение
Разработка оригинал-макета включает следующие виды работ: подготовка стиля — общего вида страниц издания: выбор шрифтов, их размеров, представления абзацев, заголовков, типа выравнивания строк, размещения рисунков; разработка макета издания, определяющего вид полосы (страницы) издания: число, размеры и границы колонок текста, принципы размещения иллюстраций, формат бумаги, которая будет использоваться в типографии, размеры документа; верстка издания, обеспечивающая его компоновку и просмотр; правка и редактирование макета.
Оригинал-макет издания выдается как на непрозрачную (на бумагу), так и прозрачную (диапозитив) основу. Преимущества диапозитивного макетирования связаны с тем, что в этом случае не нужна стадия перефотографирования и получения фотоформы. В офсетной печати изображение с печатной формы переносится на резинотканевую пластину, которая принимает на себя краску и при печати переносит ее на бумагу. В этом случае печатная форма имеет вид диапозитивного зеркального оригинал-макета и создается лазерным принтером. Повышению эффективности издательских систем способствуют графический интерфейс программ, полиэкранная технология, световое перо, электронное перо, электронная кисть, сенсорные устройства.
Программы-переводчики. Возможности систем распознавания текстов
Пользователь довольно часто сталкивается с тем, что ему нужно оперативно перевести на родной язык (или с родного на иностранный) ту или иную фразу или небольшой фрагмент текста. Чаще всего это нужно при составлении писем, заявлений, при чтении инструкций, руководств, новостей и другой информации.
Несомненно, иностранный язык многие из нас изучали в школе или в институте, поэтому при достаточном объеме времени справиться с задачей будет несложно. Однако при работе в Интернете несколько минут практически всегда имеют значение. Очевидно, что такой перевод должен происходить быстрее, чем с бумажным словарем. Для этого существуют специальные приложения и сервисы — программы-переводчики для настольных компьютеров и мобильных устройств, а также веб-сервисы перевода.
Сегодня существует большое количество программ-переводчиков, как локально устанавливаемые на компьютере, так и on-lain переводчики в сети Интернет. Например, к бесплатным программам, которые можно скачать и установить на локальном компьютере, относятся: qDictionary,Словари Школьника,MultiTranse и др.
Если же нет проблем с Интернетом, то под рукой есть огромный выбор онлайн-переводчиков. Переводчик может быть реализован как в виде приложения, так и в виде веб-сервиса. В первом случае он напоминает текстовый редактор, к которому подключены специальные инструменты, отвечающие за настройку перевода с базами данных по каждому языку. Такая программа может интегрироваться с другими приложениями на компьютере, например, с редакторами из Microsoft Office, онлайн-мессенджерами, веб-браузерами, что позволяет получать перевод непосредственно в этих приложениях без необходимости копирования фрагмента текста в переводчик, причем с сохранением форматирования и структуры текста.
В мире лидирует сервис переводов Google — Google Translate. В нем значительно больше направлений переводов, но отсутствуют тематики. Поле для ввода текста поддерживает очень большие фрагменты текста, к тому же сервис умеет переводить сайты — для этого можно просто скопировать в строку ввода URL-ресурса или установить расширение/панель для браузера. Из-за открытой технологии разработчики создали достаточно большое количество бесплатных клиентов для перевода через Google как для десктопов, так и для смартфонов и коммуникаторов, помимо фирменного мобильного приложения от Google. Интересно, что в Google Translate можно предложить свой вариант перевода.
Также можно использовать переводчики, предложенные компанией Yandex — http://translate.yandex.ru/. Аналогично, можно воспользоваться услугой перевода на сайте Dnevnik.ru для зарегистрированных пользователей.
| | | следующая лекция ==> | |
| КИСЛОТНОСТЬ, ЩЕЛОЧНОСТЬ И БУФЕРНОСТЬ ПОЧВ | | | Режимы работы трансформаторов |
Дата добавления: 2020-12-11 ; просмотров: 231 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ
Источник: poznayka.org
Как устроены системы компьютерного распознавания и перевода текста
При работе с информацией на ПК, мы часто сталкиваемся с такими функциями как форматирование и редактирование текста. Кроме основных операций, есть еще системы перевода и распознавания текстов, что позволяет уменьшить затраты времени на ввод текста для его изменения в электронном виде, имея только бумажный носитель.
Как работает система распознавания текста
С развитием информационных технологий бумажные носители уходят на второй план, и все переходит в электронный формат. А как сделать обычную бумажную книгу электронной? Перепечатывать? Нет, это слишком много ненужных затрат времени и сил. Программисты для этого создали специальные программы по сканированию и распознаванию текста.
После того как бумажный носитель отсканирован, мы получаем электронную копию документа, но насколько хороша эта копия, зависит от бумажного оригинала. Чтобы можно было редактировать или изменять текст, переведенный в электронный формат, требуется просто установить программу, например FineReader.
Это программное обеспечение, с помощью системы распознавания, своего рода диагностирует само полученное электронное изображение, чаще всего в формате pdf, и ищет знакомые очертания букв, символов, цифр и пр. Когда изображение будет обработано программой, оно выглядит как код, который оформлен как оригинал.
Первоначально эти программы могли распознавать только тот шрифт, который был у них в базе, а их было не так много и работали они по принципу «похоже – не похоже». Поэтому любое искажение или изменение шрифта не было распознано.
Но технологии не стоят на месте и программы перестали справляться с возложенной на них функцией, ведь их база стала устаревать, и на смену этим программам, пришли «интеллектуальные системы». У них совсем другая функция, при обработке изображенного символа. Первоначально изображение «отчищают» от шума, а затем графика преобразовывается в векторы, которые соответственно преобразуются в уравнение или формулу. Такая система гораздо лучше распознает текст, ведь она уже не обращает внимание на ключевые точки или начертание символа. В настоящее время эта система шагнула далеко вперед и теперь с помощью словарей, определяет не только язык, но и подбирает слова, что позволяет получить распознавание текста на 100%.
Что такое системы перевода
Еще одним не маловажным плюсом прогресса информационных технологий программа позволяющая переводить с одного языка на другой. Это программное обеспечение позволяет не только получить перевод одного слова, но и даже целого текста. Принцип работы такого программного обеспечения построен на правилах, применяемых при составлении предложений и словосочетаний для естественного языка. Чаще всего такие программы ставятся на ПК как дополнительный софт. Есть аналог такого ПО в онлайн-режиме, который пользуется большей популярностью.
Некоторые компании при осуществлении функции перевода используют нейросети. Такой компанией стала Google еще в 2017 году. Это повысило их популярность и помогает подобрать более точно перевод с учетом, разных тонкостей относительно вариации словоформ и языка.
В заключение хочется сказать что, программы для распознавания текста системы компьютерного перевода, значительно сократили затраты человеческих сил и времени, передав это задачи машине. Причем программное обеспечение практически не уступает человеку в выполнении этих функций, а работает гораздо быстрее и не требует дополнительных денежных вливаний. А функция искусственного интеллекта позволяет обеспечить наибольшую схожесть с оригиналом.
Тест для закрепления материала
1 Отсканированный документ имеет следующий формат:
- Графическое изображение
- Текстовый документ
- Электронная таблица
- Диаграмма
Источник: nauka.club
Программы распознавания текста
Оптическое распознавание текста (англ. optical character recognition, OCR) — это механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов, использующихся для представления в текстовом редакторе. Распознавание широко используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учета в бизнесе или для публикации текста на веб-странице.
1. История.
2. Текущее состояние технологии оптического распознавания текста.
3. Программы распознавания текста.
4. Fine Reader
Работа содержит 1 файл
Оптическое распознавание текста (англ. op tical character recognition, OCR) — это механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в последовательность кодов, использующихся для представления в текстовом редакторе. Распознавание широко используется для конвертации книг и документов в электронный вид, для автоматизации систем учета в бизнесе или для публикации текста на веб-странице. Оптическое распознавание текста позволяет редактировать текст, осуществлять поиск слова или фразы, хранить его в более компактной форме, демонстрировать или распечатывать материал, не теряя качества, анализировать информацию, а также применять к тесту электронный перевод, форматирование или преобразование в речь. Оптическое распознавание текста является исследуемой проблемой в областях распознавания образов, искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
Системы оптического распознавания текста требуют калибровки для работы с конкретным шрифтом; в ранних версиях для программирования было необходимо изображение каждого символа, программа одновременно могла работать только с одним шрифтом. В настоящее время больше всего распространены так называемые «интеллектуальные» системы, с высокой степенью точности распознающие большинство шрифтов. Некоторые системы оптического распознавания текста способны восстанавливать исходное форматирование текста, включая изображения, колонки и другие нетекстовые компоненты.
- История.
- Текущее состояние технологии оптического распознавания текста.
- Программы распознавания текста.
- Fine Reader
В 1929 году Густав Таущек получил патент на метод оптического распознавания текста в Германии, после чего за ним последовал Гендель, получив патент на свой метод в США в 1933. В 1935 Таущек также получил патент США на свой метод. Машина Таущека представляла собой механическое устройство, которое использовало шаблоны и фотодетектор.
В 1950 году Дэвид Х. Шепард, криптоаналитик из агентства безопасности вооружённых сил Соединённых Штатов, проанализировав задачу преобразования печатных сообщений в машинный язык для обработки компьютером, построил машину, решающую данную задачу. После того как он получил патент США, он сообщил об этом в «Вашингтон Дэйли Ньюз» (27 Апреля 1951) и в «Нью-Йорк Таймс» (26 декабря 1953). Затем Шепард основал компанию, разрабатывающую интеллектуальные машины, которая вскоре выпустила первые в мире коммерческие системы оптического распознавания символов.
Первая коммерческая система была установлена на «Ридерс Дайджест» в 1955 году. Вторая система была продана компании «Стэндарт Ойл» для чтения кредитных карт для работы с чеками. Другие системы, поставляемые компанией Шепарда, были проданы в конце 1950-х годов, в том числе сканер страниц для национальных воздушных сил США, предназначенный для чтения и передачи по телетайпу машинописных сообщений. IBM позже получила лицензию на использование патентов Шепарда.
Примерно в 1965 «Ридерс Дайджест» и «Ар-Си-Эй» начали сотрудничество с целью создать машину для чтения документов, использующую оптическое распознавание текста, предназначенную для оцифровки серийных номеров купонов «Ридерс Дайджест», вернувшихся из рекламных объявлений. Для печати на документах барабанным принтером «Ар-Си-Эй» был использован специальный шрифт OCR-A. Машина для чтения документов работала непосредственно с компьютером RCA 301 (один из первых массивных компьютеров). Скорость работы машины была 1500 документов в минуту: она проверяла каждый документ, исключая те, которые она не смогла обработать правильно.
Почтовая служба Соединённых Штатов с 1965 года для сортировки почты использует машины, использующие оптическое распознавание текста, созданные на основе технологий, разработанных исследователем Яковом Рабиновым. В Европе первой организацией, использующей машины с оптическим распознаванием текста, был британский почтамт.
Почта Канады использует системы оптического распознавания символов с 1971 года. На первом этапе в центре сортировки системы оптического распознавания символов считывают имя и адрес получателя и печатают на конверте штрих-код. Он наносится специальными чернилами, которые отчётливо видимы в ультрафиолетовом свете. Это делается, чтобы избежать путаницы с полем адреса, заполненным человеком, которое может быть в любом месте на конверте.
В 1974 году Рэй Курцвейл создал компанию «Курцвейл Компьютер Продактс», и начал работать над развитием первой системы оптического распознавания символов, способной распознать текст, напечатанный любым шрифтом. Курцвейл считал, что лучшее применение этой технологии — создание машины чтения для слепых, которая позволила бы слепым людям иметь компьютер, умеющий читать текст вслух. Данное устройство требовало изобретения сразу двух технологий — ПЗС планшетного сканера и синтезатора, преобразующего текст в речь. Конечный продукт был представлен 13 января 1976 во время пресс-конференции, возглавляемой Курцвейлом и руководителями национальной федерации слепых.
В 1978 году компания «Курцвейл Компьютер Продактс» начала продажи коммерческой версии компьютерной программы оптического распознавания символов. Два года спустя Курцвейл продал свою компанию корпорации «Ксерокс», которая были заинтересована в дальнейшей коммерциализации систем распознавания текста. «Курцвейл Компьютер Продактс» стала дочерней компанией «Ксерокс», известной как «Скансофт».
Текущее состояние технологии оптического распознавания текста:
Точное распознавание латинских символов в печатном тексте в настоящее время возможно только если доступны чёткие изображения, такие как сканированные печатные документы. Точность при такой постановке задачи превышает 99 %, абсолютная точность может быть достигнута только путем последующего редактирования человеком. Проблемы распознавания рукописного «печатного» и стандартного рукописного текста, а также печатных текстов других форматов (особенно с очень большим числом символов) в настоящее время являются предметом активных исследований.
Точность работы методов может быть измерена несколькими способами и поэтому может сильно варьироваться. К примеру, если встречается специализированное слово, не используемое для соответствующего программного обеспечения, при поиске несуществующих слов, ошибка может увеличиться.
Распознавание символов он-лайн иногда путают с оптическим распознавания символов. Последний — это офф-лайн метод, работающий со статической формой представления текста, в то время как он-лайн распознавание символов учитывает движения во время письма. Например, в он-лайн распознавании, использующем PenPoint OS или планшетный ПК, можно определить, с какой стороны пишется строка: справа налево или слева направо.
Он-лайн системы для распознавания рукописного текста «на лету» в последнее время стали широко известны в качестве коммерческих продуктов. Алгоритмы таких устройств используют тот факт, что порядок, скорость и направление отдельных участков линий ввода известны. Кроме того, пользователь научится использовать только конкретные формы письма.
Эти методы не могут быть использованы в программном обеспечении, которое использует сканированные бумажные документы, поэтому проблема распознавания рукописного «печатного» текста по-прежнему остается открытой. На изображениях с рукописным «печатным» текстом без артефактов может быть достигнута точность в 80 % — 90 %, но с такой точностью изображение будет преобразовано с десятками ошибок на странице. Такая технология может быть полезна лишь в очень ограниченном числе приложений.
Ещё одной широко исследуемой проблемой является распознавание рукописного текста. На данный момент достигнутая точность даже ниже, чем для рукописного «печатного» текста. Более высокие показатели могут быть достигнуты только с использованием контекстной и грамматической информации.
Например, в процессе распознания искать целые слова в словаре легче, чем пытаться проанализировать отдельные символы из текста. Знание грамматики языка может также помочь определить, является ли слово глаголом или существительным. Формы отдельных рукописных символов иногда могут не содержать достаточно информации, чтобы точно (более 98 %) распознать весь рукописный текст.
Для решения более сложных проблем в сфере распознавания используются как правило интеллектуальные системы распознавания, такие как искусственные нейронные сети.
Источник: www.stud24.ru