Презентация на тему "Системы оптического распознавания документов"

Презентация: Системы оптического распознавания документов
Включить эффекты
1 из 20
Ваша оценка презентации
Оцените презентацию по шкале от 1 до 5 баллов
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
3.2
2 оценки

Комментарии

Нет комментариев для данной презентации

Помогите другим пользователям — будьте первым, кто поделится своим мнением об этой презентации.


Добавить свой комментарий

Аннотация к презентации

Интересует тема "Системы оптического распознавания документов"? Лучшая powerpoint презентация на эту тему представлена здесь! Данная презентация состоит из 20 слайдов. Средняя оценка: 3.2 балла из 5. Также представлены другие презентации по информатике для студентов. Скачивайте бесплатно.

Содержание

  • Презентация: Системы оптического распознавания документов
    Слайд 1

    Системы оптического распознавания документов

  • Слайд 2

    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 оптическогораспознавания символов.

  • Слайд 3

    Оптическое распознавание символов

    Оптическое распознавание символов(англ. opticalcharacterrecognition, 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.

  • Слайд 4

    Однако для получения документа в формате текстового файла необходимо провести распознавание текста, т. е. преобразовать элементы графического изображения в последовательности текстовых символов.

  • Слайд 5

    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.

  • Слайд 6

    Хорошее качество текстаРастровый 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.

  • Слайд 7

    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.)

  • Слайд 8

    Плохое качество текстаСтруктурный 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.

  • Слайд 9

    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.)

  • Слайд 10

    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.

  • Слайд 11

    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

  • Слайд 12

    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.

  • Слайд 13

    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.

  • Слайд 14
  • Слайд 15

    Программы оптического распознавания текста

  • Слайд 16

    Программы оптического распознавания документов 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 Отсканированные документы Фотографии текстов Оптическое распознавание документов

  • Слайд 17

    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

  • Слайд 18

    Программы распознавания текста

    Преобразованием графического изображения в текст занимаются специальные программы распознавания текста (OpticalCharacterRecognition - 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 MicrosoftWord.

  • Слайд 19

    ABBYY FineReader

    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.

  • Слайд 20

    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.

Посмотреть все слайды

Сообщить об ошибке