Сканеры и программное обеспечение распознавания символов

ВВЕДЕНИЕ 3 МЕХАНИЗМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТА 5 Tesseract 5 Архитектура Tesseract 5 Преобразование текста в речь 6 ПРЕДЫДУЩИЕ И ПРЕДЛАГАЕМЫЕ СИСТЕМЫ 7 Предыдущая система 7 Предлагаемая система 7 МЕТОДОЛОГИЯ 9 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 10 ЛИТЕРАТУРА 11

OCR — это аббревиатура от оптического распознавания символов. Эта технология позволяет автоматически распознавать символы с помощью оптического механизма. В случае с человеческими существами наши глаза — это оптический механизм. Изображение, видимое глазами, является входным сигналом для мозга. Способность понимать эти входные данные варьируется у каждого человека в зависимости от многих факторов.

Если Вас не устраивает готовая работа, то Вы можете заказать оригинальный материал от автора магазина СдалНа5!

Распознавание текста – это технология, которая функционирует подобно человеческой способности к чтению. Хотя распознавание текста не способно конкурировать со способностями человека к чтению. [2] OCR может распознавать как рукописный, так и печатный текст. Но производительность распознавания текста напрямую зависит от качества входных документов. OCR предназначен для обработки изображений, которые почти полностью состоят из текста, с очень небольшим количеством нетекстовых помех, получаемых от изображения, снятого мобильной камерой. Это приложение предназначено для мобильной операционной системы Android, которая сочетает в себе движок распознавания текста с открытым исходным кодом Google, Tesseract, OCR engine. Служба языкового перевода Google и синтезатор преобразования текста в речь операционной системы Android, позволяющий пользователям фотографировать текст с помощью камеру телефона и попросите прочитать текст вслух. [3] Большая часть программы распознавания символов будет распознана по входному изображению с помощью сканера или цифровой камеры и компьютерного программного обеспечения. Существует проблема с пространственным размером компьютера и сканера. Если у вас нет сканера и цифровой камеры, возникает аппаратная проблема. Чтобы преодолеть ограничения компьютера, занимающего большое пространство, предлагается система распознавания символов на базе телефона Android. [3] Данная работа направлена на изучение в области сканеров и программного обеспечения распознавания символов. Актуальность - Оптическое распознавание символов. По сравнению с ручной перепечаткой текста, такие системы дают существенный выигрыш в скорости работы, к тому же делают меньше ошибок. В настоящее время на рынке представлено большое количество OCR-систем. OCR - это технология, которая позволяет конвертировать различные типы документов, такие как отсканированные бумажные документы, PDF -файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в редактируемые данные и данные для поиска. Изображения, снятые цифровой камерой, отличаются от отсканированных документов или изображений. Они часто имеют дефекты , такие как искажения по краям и приглушенный свет, что затрудняет правильное распознавание текста большинством приложений распознавания текста. Мы выбрали Tesseract из-за широкой апробации, его расширяемости и гибкости, сообщества активных разработчиков и того факта, что он “просто работает” из коробка. Чтобы выполнить распознавание символов, наше приложение должно пройти три важных шага. Первый – это Сегментация, т.е. получение двоичного входного изображения для идентификации отдельных глифов (базовых единиц, представляющих один или несколько символов, обычно смежных). Второй шаг - извлечение признаков, т.е. вычисление из каждого глифа вектора чисел, которые будут служить входными признаками для ANN. Этот шаг является самым сложным в том смысле, что нет очевидного способа получить эти функции. Заключительная задача - классификация. [1]

Сканер и все его разновидности еще долго будут применяться и быть нужными людям. Сканер практически применяется во всех сферах нашей повседневной жизни. Так уже сейчас все данные и архивы переводят в цифровую форму хранения. Это связано с тем что так легче хранить огромные массивы данных, и ориентироваться в них. Все современные системы безопасности базируются на сканерах безопасности. Широко применяются сканеры в торговле. Специальные сканеры штрих-кода используются в супермаркетах, оптовых магазинах, складах. При считывании штрих-кода рабочий сразу получает информацию от товара что облегчает его работу. Широкое использование штриховых кодов было обусловлено необходимостью обеспечить автоматизированный ввод информации в компьютерные системы управления, который отличался бы высокой надежностью, простотой и экономичностью. Мы сталкиваемся со штриховыми кодами, покупая товары в магазинах, сдавая багаж в аэропортах... Этот список можно продолжить, но уже приведенных примеров достаточно, чтобы убедиться, что потребность в их изготовлении значительна. Планшетные сканеры - самое распространенное семейство сканеров, представителей которого можно встретить как в домашних условиях, так и на столе у профессионала или в любом офисе. Самая прогресирующая ветвь сканеров. Прогресс в этой области идет семимильными шагами. Планшетный сканер является наиболее универсальным инструментом, подходящим под большинство задач, модели авторитетных производителей неприхотливы и надежны, просты в установке и использовании, разнообразие выпускаемых модификаций позволяет подобрать сканер практически под любые средства и требования. Сканеры все еще продолжают развиваться, их технические характеристики будут расти.

1. Гукин Д., Ратбон Э. «ПК для чайников». Издание 4-е, Москва: Аст-Пресс, 2006г. 2. Леонтьев В.П. «Новейшая энциклопедия персонального компьютера 2003». - М.: «ОЛМА-ПРЕСС», 2008. 3. Фигурнов В.Э. «IBM PC для пользователя. Краткий курс». - М.: «ИНФРА-М», 2010.