Онлайновое распознавание

Интерфейс онлайнового распознавания обычно состоит из:

• ручки или стилуса, которым пользователь осуществляет ввод
• поверхности, чувствительной к касаниям, которая может быть интегрирована с дисплеем
• программного обеспечения, которое интерпретирует движения стилуса по пишущей поверхности, переводя получившиеся линии в цифровой текст

Распознавание рукописного ввода широко используется в КПК . Первым КПК, который был способен распознавать рукописный ввод, является Apple Newton .

Устройства

Серийные устройства, в которых в качестве альтернативы традиционному вводу с помощью клавиатуры использовался ввод рукописного текста появились в начале 1980-х. Это были, например, терминалы с рукописным вводом, такие как Pencept Penpad и Inforite point-of-sale terminal . С расширением рынка персональных компьютеров появились несколько коммерческих продуктов, призванных заменить клавиатуру и мышь на персональных компьютерах единственной системой, предоставляемые PenCept , CIC and others. Первым, находящимся в открытой продаже, планшетным компьютером был GRiDPad от GRiD Systems, выпущенный в сентябре 1989. Его операционная система была основана на MS-DOS .

В начале 90-х производители аппаратного обеспечения, включая NCR, IBM и EO, выпустили планшетные компьютеры с операционной системой PenPoint, разработанной GO Corp. PenPoint использовала рукописный ввод повсюду и обеспечивала совместимость со сторонним программным обеспечением. Планшетный компьютер IBM был первым использующим ThinkPad и распознавание рукописного текста IBM. Эта система распознавания была позже портирована в Microsoft Windows for Pen Computing и IBM"s Pen для OS/2 . Ни одна из этих технологий не имела коммерческого успеха.

Развитие электроники позволили вычислительной мощности, необходимой для распознавания рукописного ввода, умещаться в меньшие размеры, чем у планшетных компьютеров, и использовать распознавание рукописного текста в качестве средства ввода для PDA . Первым PDA , обеспечивающим письменный ввод, был Apple Newton , который продемонстрировал общественности достоинства такого рода пользовательского интерфейса. Однако устройство не было коммерчески удачным вследствие несовершенства программного обеспечения, которое должно было пытаться изучить манеру письма пользователя. После разрыва с Apple Newton , технология была портирована в Mac OS X 10.2 и более поздние в виде технологии Inkwell (Macintosh).

Современная система распознавания рукописного текста включается в операционные системы Microsoft , используемые на планшетных компьютерах (см. Windows XP Tablet PC Edition и Windows Vista). Она основана на TDNN-классификаторе, названном «Inferno», созданном в Microsoft . Позже версия CalliGrapher, распознающего рукописных ввод программного обеспечения, используемого в Newton OS 2.0, была включена в качестве вторичного распознавателя. Новое поколение CalliGrapher в настоящее время разрабатывается для Windows Mobile корпорацией PhatWare.

Технология распознавания рукописного ввода «третьего поколения» riteScript, разработанная корпорацией EverNote в 2000-2004, включается в ritePen and EverNote. ritePen также включает технологию, позволяющую комбинировать riteScript со встроенным распознаванием рукописного текста Windows Vista , чтобы улучшить точность распознавания каждого движка распознавания рукописного текста.

Хотя распознавание рукописного текста - средство ввода, к которому уже привыкла общественность, оно ещё не достигло широкого распространения в настольных компьютерах и ноутбуках. Все ещё считается, что ввод с помощью клавиатуры быстрее и надежнее. Сейчас существует множество PDA, поддерживающих иногда и естественный рукописный почерк, но точность все ещё не является очень высокой, из-за чего некоторые люди находят даже простую экранную клавиатуру более эффективной.

Оффлайновое распознавание

Этот вид распознавания успешно применяется в сферах деятельности, где необходимо обрабатывать большое количество рукописных документов, к примеру, в страховых компаниях. Качество распознавания можно повысить, используя структурированные документы (формы). Кроме того, можно улучшить качество, уменьшив диапазон возможных вводимых символов. Оффлайновое распознавание считается более сложным по сравнению с онлайновым.

Примечания

Wikimedia Foundation . 2010 .

• Улица Коновальца (Львов)
• Больше-Дорохово

Смотреть что такое "Распознавание рукописного ввода" в других словарях:

Распознавание рукописного текста - Распознавание рукописного ввода это способность компьютера получать и интерпретировать интеллектуальный рукописнный ввод. Распознавание текста может производится «оффлайновым» методом из уже написанного на бумаге текста (см. оптическое… … Википедия

Распознавание - образов Оптическое распознавание символов Распознавание рукописного ввода Распознавание речи … Википедия

распознавание символов - Операция преобразования текстовой информации из графических форматов данных в текстовые. Применяется для ввода текстов в компьютер посредством сканирования печатного или рукописного материала. Тематики информационные… …

Способы ввода китайских иероглифов - Клавиатура способа Уби (пять черт). Способы ввода китайских иероглифов определяют использование стандартного интерфейса компьютера для ввода большого (более 80 тысяч) количества иероглифов китайского языка. Методы, использующие стандартную компь … Википедия

Оптическое распознавание символов - (англ. optical character recognition, OCR) механический или электронный перевод изображений рукописного, машинописного или печатного текста в текстовые данные последовательность кодов, использующихся для представления символов в… … Википедия

Устройство ввода вычислительной машины, обеспечивающее считывание, распознавание и ввод в ЭВМ стилизованного или произвольного рукописного текста. [ГОСТ 25868 91] Тематики оборуд. перифер. систем обраб. информации … Справочник технического переводчика

устройство ввода рукописного текста - 41 устройство ввода рукописного текста: Устройство ввода вычислительной машины, обеспечивающее считывание, распознавание и ввод в ЭВМ стилизованного или произвольного рукописного текста

13 января 2012 в 15:37

Распознавание непрерывного рукописного текста в режиме off-line

• Искусственный интеллект

Предисловие

Как известно, задача распознавания непрерывного рукописного текста в режиме off-line пока считается нерешённой.

Мне удалось решить эту задачу теоретически и практически. Практическая часть сейчас имеет вид демонстрационной версии программы. Решение общее, оно не ограничивается какой-либо областью применения, языком или размером словаря.

О программе

Программа полностью обучаемая. Процесс обучения выглядит просто: вы пишете символы в режиме on-line, программа их обобщает и выделяет алгоритм написания. Это первый этап обучения. Второй этап происходит во время работы. Если встречается символ, общий алгоритм написания которого совпадает с одним из имеющихся в наличии, а значения некоторых свойств выходят за рамки вычисленных на первом этапе диапазонов, то диапазоны расширяются. Конечно, только после подтверждения пользователем общего результата распознавания. К слову сказать, на первом этапе достаточно от трёх до семи предъявлений символа, и алгоритм готов.

Теория

Немного о теории. Существует несколько подходов к решению указанной задачи. Их обычно делят на два вида: структурные и эталонные. Первый основан на выделении и анализе различных структурных элементов символа и их признаков, свойств. Второй предполагает сравнение распознаваемого символа с набором заданных эталонов. Эти методы не позволяют решить задачу в общем виде.

Задача рукописного ввода в режиме on-line полностью и успешно решена. Это решение основано, в любом случае, на создании алгоритмов написания символов, учитывающих траекторию движения пера. То есть, последовательность смены его координат. Были предложения свести задачу распознавания в off-line режиме к распознаванию в режиме on-line. Для этого достаточно правильно считать линии с графической копии текста. Но сделать это принципиально невозможно. Можно считать отрезки линий между пересечениями, но чтобы их правильно соединить, уже нужна интерпретация.

Остаётся только одно решение - восстанавливать символы в процессе интерпретации отрезков, полученных на этапе считывания с цифровой графической копии текста. Для этого нужны две составляющие: специальное представление алгоритма написания символа, позволяющее это делать, и алгоритм интерпретации отрезков, способный проанализировать все возможные варианты интерпретации.

Практика

Это удалось сделать в полной мере. Как известно, главная задача демоверсии - продемонстрировать принципиальное решение поставленной задачи. На что в этом смысле способен тот прототип, который имеется сейчас? Программа способна распознавать одно слово, написанное произвольным непрерывным почерком на белой бумаге. Для перевода в цифровой файл слово может быть либо отсканировано, либо сфотографировано веб-камерой или цифровым фотоаппаратом. В принципе, уже сделано и распознавание текста, но эта функция требует доработки.

Ниже приведены примеры распознаваемых слов. Как видно, здесь не только обычное написание, но и «усложнённые» варианты: перечёркнутые слова, символы, написанные отрезками, имеющие лишние части и тому подобное. Это показывает, что в полностью готовом виде программа будет способна распознавать достаточно зашумлённые тексты.

Очевидно, что уверенно распознать можно только те символы, которые имеют все необходимые части примерно на своих местах. Если имеются недостающие или сильно искажённые части, то необходима интерпретация на уровне слов. Наличие словаря повышает процент распознавания, но не решает всех проблем. Бывают такие случаи, когда без понимания смысла фразы некоторые слова однозначно интерпретировать невозможно. Для этого нужна система искусственного интеллекта, способная понимать смысл фраз естественного языка. До недавнего времени информации о наличии таких систем на рынке не было. Сейчас уже есть: фирма ABBYY объявила о создании системы «Compreno» , в которой для перевода используется смысловая интерпретация фраз на основе «модели мира», не зависимой от конкретного языка.

У меня тоже есть прототип системы ИИ, способной понимать смысл текста. Если судить по той информации о «Compreno», которая сейчас есть в СМИ, моя система функционально гораздо шире. Она обучаема, способна к обобщению информации и к активному поиску знаний в случае, когда их не хватает для выполнения поставленной задачи. Другими словами, такая система вполне способна работать личным секретарём. Но у неё есть один серьёзный недостаток по сравнению с «Compreno» - по степени общей готовности она пока не дотягивает даже до демоверсии.

Коммерция

И в конце немного о коммерческой стороне проекта. В интернете есть интервью вице-президента компании ABBYY Lingvo Арама Пахчаняна. В отношении задачи распознавания непрерывного рукописного текста в режиме off-line там сказано, по сути, что эту задачу и не надо решать. Затраты на её решение (надо полагать, очень большие) не окупятся. И, похоже, в основном потому, что непрерывное писание фирма ABBYY Lingvo практически уже сделала неактуальным. Она полностью решила проблему распознавания раздельного рукописного текста, и на все случаи жизни разработала соответствующие бланки.

Возможно, это была шутка. Но всё равно, имеет смысл сказать следующее. Писать привычным непрерывным почерком удобнее и легче, чем вписывать буквы в квадратики. Если компьютер будет распознавать первое не хуже второго, то второе уйдёт в прошлое так же как перфокарты, чёрно-белые телевизоры и плёнки для фотоаппаратов.

В следующем короткое видео можно увидеть программу в действии. Возможно, это будет интересно.

Заключение

И ещё один важный момент – показатели эффективности, а именно, время и процент распознавания. Конечно, в демоверсии основное внимание уделялось второму критерию. Сейчас достигнут уровень не ниже 70%. В готовом варианте этот показатель можно сформулировать так: если человек сможет прочитать текст, то и программа тоже. О времени распознавания пока можно сказать только то, что его удастся довести до приемлемых величин.

Если всё пойдёт хорошо, будут ещё статьи о некоторых технических аспектах распознавания текста и об ИИ.

Благодарю за внимание.
____________
Update.
Дорогие хабравчане! Спасибо всем за фидбек, нам это очень важно и полезно. В целом топик был встречен положительно, что не может не радовать.

Негодующим личностям хотелось бы сказать: уважаемые, мы не ярмарочные фокусники. Мы отдаём отчёт в своих словах. Если мы написали, что в готовом продукте точность распознавания будет стремиться к 100%, значит мы в этом уверены.

Эту статью можете считать анонсом, у неё не было цели подробно раскрыть все технические подробности. Однако учитывая проявленный интерес, через некоторое время будет ещё одна статья, более подробно описывающая процесс распознавания.

Также будет доступная для скачивания демонстрационная версия программы.

Если вам необходимо перевести ранее напечатанный текст в электронную форму, то сегодня вам не потребуется набирать его на клавиатуре. Современные технологии существенно упрощают этот процесс. Достаточно отсканировать его или сфотографировать, и обработать специальной программой - распознавателем текста.

Давно прошло то время, когда для получения электронной копии печатного текста, приходилось набирать его на клавиатуре, символ за символом, буква за буквой. Сегодня печатный текст достаточно положить на сканер, нажать одну кнопку, и уже через несколько секунд у вас будет его электронная копия, как будто кто-то уже набрал его для вас. Как же это стало возможным? Как работает распознавание текста?

Системы распознавания текста или OCR-системы (Optical Character Recognition) предназначены для автоматического ввода документов в компьютер. Это может быть страница книги, журнала, словаря, какой-то документ - все, что угодно, что было уже напечатано, и должно быть преобразовано обратно в электронную форму.

OCR-системы распознают текст и различные его элементы (картинки, таблицы) с электронного изображения. Изображение получается обычно путем сканирования документа и реже - его фотографированием. Поступившее изображение обрабатывается алгоритмом OCR-программы, выделяются области текста, изображений, таблиц, отделяется мусор от нужных данных.

На следующем этапе каждый символ сравнивается со специальным словарем символов, и если находится соответствие, то этот символ считается распознанным. В итоге вы получаете набор распознанных символов, то есть искомый текст.

Современные OCR-системы представляют собой достаточно сложные программные решения. Ведь текст может быть замусорен, искажен, загрязнен, и программа должна это учитывать и уметь правильно обрабатывать такие ситуации. Кроме того, современные OCR-системы позволяют также получить копию печатного документа в электронном виде с сохранением форматирования, стилей, размеров текста и видов шрифтов и т.д.

ABBYY FineReader 9.0 Home Edition

Система распознавания текста ABBYY FineReader - это многофункциональная программа для перевода бумажных документов, pdf-файлов, фотографий в редактируемые форматы. Эта версия известной программы для распознавания текста специально предназначена для домашнего пользователя, простая и удобная в использовании. В ней отсутствуют лишние функции и сложные настройки, а интерфейс рассчитан даже на неподготовленного пользователя. Если вам нужно время от времени быстро получать электронные копии страниц каких-то учебников, книг, документов - эта версия OCR-программы для вас.

ABBYY FineReader 9.0 Professional Edition

Эта версия программы ABBYY FineReader для распознавания текста подойдет для использования в офисе или в учебном заведении, а также для продвинутых пользователей, кто хотел бы иметь возможность задавать множество настроек и активно участвовать в процессе распознавания текста. Возможности программы позволяют вам отсканировать и распознать документы, проверить результат распознавания на ошибки, исправить их автоматически или вручную, и сохранить документ в одном из множества форматов (txt, doc, pdf и др.). Программа умеет работать с сетью: пересылать документы по электронной почте, размещать их в хранилища информации, использовать сетевое оборудование (сканеры и МФУ).

ABBYY FineReader 9.0 Corporate Edition

Специальная версия программы ABBYY FineReader для распознавания текста, предназначенная для использования в крупных фирмах, для организации электронных архивов документов. Система позволяет организовать полноценную работу по распознаванию текста внутри большой компании, размещение результатов в электронных хранилищах, использование сетевого оборудования.

ABBYY Business Card Reader

Эта программа предназначена для мобильных устройств (смартфонов), позволяющая быстро вводить в записную книжку контактную информацию с визитных карточек. ABBYY Business Card Reader будет удобна для деловых людей, бизнесменов, менеджеров, всех, кто часто сталкивается с визитными карточками. Программа поддерживает 16 языков.

Readiris 12 Pro

Readiris Pro - многофункциональная OCR-система, которая подойдет как домашним пользователям, так и профессионалам. При помощи этой программы вы можете быстро преобразовать любой документ, PDF-файл, изображение в редактируемый текст, и затем сохранить его в один из множества популярных форматов. Программа имеет простой и приятный интерфейс со множеством дополнительных возможностей и полезных инструментов: сжатие файлов, работа с изображениями, функции экспорта, и др.

Readiris 12 Corporate

- OCR-система, которая специально предназначена для использования в крупных компаниях, офисах, а также для создания электронных архивов. Программа обладает теми же возможностями, что и версия Readiris Pro, плюс еще дополнительные инструменты и настройки для работы с сетью и сетевым оборудованием. Поддерка азиатских языков, иврита, фарси устанавливается отдельно.

OCR-система, которая распространяется совершенно бесплатно. Программа обладает множеством возможностей, практически не уступая коммерческим версиям. В данный момент SimpleOCR умеет распознавать тексты на английском и французском языках.

Ввод китайских иероглифов при помощи мыши или планшета

- полезная программа для тех, кто работает с китайским языком. NJStar Chinese Pen позволяет вводить китайские иероглифы простым рисования их при помощи мыши или планшета. Это намного быстрее и удобнее, чем набирать иероглифы на клавиатуре по определенным правилам.

Программа поддерживает как китайский традиционный, так и китайский упрощенный. Набранный текст можно озвучивать (произносить) при помощи встроенного speech-движка. Все параметры программы полностью настраиваются.

NJStar Chinese Pen поддерживает все версии операционной системы Windows. Для работы программы требуется примерно 50 Мб свободного места на жестком диске.

ArioForm

MyScript Studio

MyScript Studio - решение для оцифровки документов и заметок, созданных «от руки». Программа будет полезна всем деловым людям, менеджерам, журналистам, и всем остальным, кто часто делает рукописные заметки. При помощи этой программы вы сможете быстро перевести в электронную форму все ваши заметки, записи и рукописные документы, распознать текст и организовать электронный архив.

Распознавание рукописного текста MyScript Stylus

MyScript Stylus - программа для распознавания рукописного текста. Текст можно вводить при помощи мыши или планшета. Программа распознает текст по технологии, применяющейся в кпк, и может использоваться там, где нет возможности использовать стандартную клавиатуру или ее использование затруднено (например, если компьютер используется как терминал для ввода/вывода информации, как платежный терминал). Вы можете закрепить MyScript Stylus за определенной программой, и весь распознаваемый текст будет передаваться ей, как-будто текст вводится стандартным способом. MyScript Stylus поддерживает 26 языков.

PenOffice

PenOffice - программа для распознавания рукописного текста. PenOffice был специально создан для интеграции с программами пакетов Microsoft Office и OpenOffice, но позволяет вводить распознанный текст также и в другие программы. Программа позволяет распознавать 9 языков: английский, испанский, итальянский, голландский, французский, немецкий, норвежский, португальский и шведский.

CalliGrapher

CalliGrapher - программа ввода рукописного текста для кпк и смартфонов под управлением Windows Mobile. Программа распознает рукописный текст и сразу же вводит его в текстовый редактор в выбранном стиле. Вы можете писать текст в любом месте экрана. CalliGrapher имеет встроенную виртуальную клавиатуру, систему проверки правописания и многоязыковую поддержку.

Записную книжку с возможностью распознавать рукописный текст и выполнять простые задачи, например, для конспектирования лекций или записи формул. Приложение работает лишь на узкой прослойке устройств с особыми стилусами - планшетах Microsoft и iPad Pro. Главный редактор TJ потестировал его и пришёл к выводу, что Nebo оказалось интересным, но скорее как рабочий концепт.

В закладки

У меня очень плохой почерк. Я не умел красиво или хотя бы разборчиво писать ни в школе, когда я практиковался в этом ежедневно, ни сейчас, когда я пишу от руки хорошо если пару строк в неделю - на столе лежит ежедневник для записей «Не забыть бы» и зарисовок.

Не могу сказать, что я страдаю от своего почерка: в конце концов, по работе и в личной жизни я в 99% случаев использую клавиатуру, реальную или виртуальную. Кнопки не требуют от меня аккуратно выводить дуги у букв «з» и «ш», чтобы читатели их разобрали с первого раза.

Тем сильнее было моё удивление, когда мои каракули смог разобрать впервые встретившийся с ними алгоритм Nebo. Перечитывая спустя пару часов то, что я ввёл на экране, я и сам уже не мог понять, что там было написано - а Nebo расшифровал это в машинописный текст.

С Nebo я столкнулся случайно, увидев трансляцию в Periscope одного из западных журналистов, почему-то посчитавшего, что это продукт Microsoft. На самом деле, в MyScript даже над Microsoft над тем, как медленно корпорация движется на рынке распознавания текста. Из крупных изданий, насколько мне известно, Nebo заметило только , да и то из-за того, что приложение выпущено для платформы Windows.

MyScript, разработчик приложения, не самая известная компания, хотя и выпустила уже не одну технологию вокруг рукописного ввода. Одна из впечатляющих - , которая и легла в основу Nebo. Она на лету превращает вводимые с помощью активного стилуса данные в векторную графику и анализирует её, распознавая, скажем, геометрические фигуры и текст.

Nebo умеет немного - всего лишь очень хорошо распознавать ваши каракули.

В первые несколько недель после релиза Nebo можно скачать бесплатно, однако версия есть только для планшетов и с активным стилусом - то есть Surface и iPad Pro. Пальцем набирать текст нельзя: разработчики объясняют это тем, что у активного стилуса (вроде Apple Pencil) меньше лаг, и поэтому ввод и обработка текста удаются лучше. Кроме того, активный стилус защищает от непредумышленного рисования рукой, лежащей на экране - по-другому вводить большой объём рукописного текста не получается.

Тот самый западный журналист, о котором я писал выше, отзывался о Nebo как об идеальном инструменте для школьников или студентов. На лекциях можно делать заметки и одновременно записывать текст, лишь при острой необходимости переключаясь на клавиатуру, а потом использовать распознавание прописи для поиска по тому, что написал за время занятий.

Функций в Nebo немного: это скорее очень примитивная демонстрация возможностей технологии, чем реальный и необходимый для ежедневного использования продукт. В приложении можно писать от руки, редактируя текст интуитивными жестами: провёл черту по слову сверху вниз - разделил его пополам, снизу вверх - соединил два слова в одно.

Обвёл слово - при конвертации в печатный текст оно выделится маркером. Заштриховал текст - он удалился. Можно быстро помогать программе исправлять распознанный текст, выбирая корректный вариант из списка (чаще всего он есть).

Количество языков, которые поддерживаются Nebo, огромно: помимо стандартных английского, немецкого, французского и прочих популярных есть русский, украинский, татарский, польский и несколько вариантов китайского.

Что удивительно, даже в случае моих далеко не самых разборчивых писмен Nebo удавалось распознавать их корректно. Более того, Nebo правильно понимает англоязычные слова в русском тексте и наоборот.

Помимо текста, в Nebo можно рисовать блок-схемы и править их на лету, перемещая блоки и редактируя текст внутри. Есть и функция распознавания формул, которая в том числе позволяет решать несложные арифметические примеры.

Разница между приложениями для iOS и Windows только в том, что в версии для Windows экспорт в Microsoft Word. В iOS экспортировать можно либо в обычный текст (тогда не сохранится графика), либо в HTML: в этом случае графика представлена в векторном виде, однако распознанные математические формулы скопировать в документ не получится - придётся делать скриншоты или сохранять весь файл в PDF.

В целом Nebo сложно удивить человека, плотно работающего с OCR: технологии распознавания текста давно встроены в массовые продукты вроде Evernote, а для промышленного использования есть специальные программные пакеты. Однако здесь текст распознаётся на лету, и не печатный, а рукописный, и в отличие от многих продуктов - с поддержкой русского языка.

Естественно, как продукт Nebo популярным стать не может. Уж слишком нишевая прослойка эти планшеты с активными стилусами, iPad Pro запредельно дорогой, а Microsoft Surface вообще официально в России не продаётся. Но приятно осознавать, что распознавание твоих закорючек - задача, посильная роботу, и когда-нибудь технология окажется встроена в более популярные продукты.

В связи с дельной критикой хабрахабровцев, я кардинально переделал пост. Надеюсь, такой вариант будет оценен более положительно.

Я почти два года работаю в компании, которая занимается оцифровкой архивных и библиотечных фондов. Сканирование информации у нас поставлено на поток и в сутки мы получаем десятки тысяч графических образов, которые необходимо распознать и выгрузить заказчику. Моя задача состоит в создании конвейерной технологии для распознавания информации с графических образов.

Тестирование автоматического распознавания

Печатный текст
ABBYY FineReader является безоговорочным лидером в данном сегменте. Программы распознавания разрабатываются с уклоном на стандартную документацию компаний, которые является основными потребителями софта. Они не рассчитаны на нестандартные форматы, поэтому программы не могут дать уровень достоверности выше 80%.

При обработке библиотечных карточек десяти-двадцатилетней давности, ABBYY FineReader не может дать результат выше 60% достоверности. Смотрите скриншот ниже.

Рукописный текст
У ABBYY FineReader есть версии программы, где, после обучения, она должна распознавать текст. Суть проста – продукт представляет собой пустую нейронную сеть. Пользователю необходимо ее наполнить вручную. Если пользователь пытается распознать несколько почерков, программа не сможет выдать результат. Потратив неделю времени на обучение такого программного решения, в итоге, мы не получили положительный результат.

Применение автоматизированных программ для распознавания рукописного текста на сегодняшний день почти невозможно. Ввод оператором информации с графического образа является единственным способом получения оцифрованной информации. Смотрите скриншот ниже.

Создание технологии ручного распознавания

Далее пойдет речь о технологии, которую необходимо было создать. Был алгоритм, на реализацию которого ушло полгода. Ниже приведен порядок действий для получения распознанного текста:

• Сканирование – потоковый сканер выполняет сам.
• Разделение массива графических образов по признаку на подкатегории - это и все дальнейшие этапы выполняет человек. Этот этап позволяет повысить КПД ввода.
• Проверка работы сделанной на предыдущем этапе.
• Ввод данных. Вся информация логически разделяется на поля и заполняется частями. Каждый массив данных имеет свою специфику и свои правила ввода:
  • если информация конфиденциальная - изображение автоматически режется на части, и каждый оператор получает для ввода только часть информации;
  • при большом количестве полей - поля одной карточки делятся между несколькими операторами.
• Проверка данных ввода. Наличие ошибок влияет на оплату труда людей, которые вводят данные.
• Проводится ряд общих автоматизированных проверок по базе.
• Отгрузка законченных частей массива заказчику.

Проект получил название «Центр удаленного трудоустройства» и начал набирать обороты. Первый месяц приходилось постоянно исправлять ошибки, которые вылезали при обкатке. Далее процесс наладился, и софт стал стабильно работать и выгружать готовые массивы данных.

С ростом нагрузки - на сервере стали возникать новые проблемы по оптимальности алгоритмов и скорости их обработки. Пока они решаются локально, но, вполне возможно, скоро придется проводить оптимизацию всей системы.

Весь проект был реализован при поддержке Министерства культуры и туризма Украины, подробнее можно почитать по ссылке .

Кратко о системе

Язык программирования: PHP.
База данных: MySQL.
CMS, Framework: отсутствуют, разработка велась с нуля.

Напоследок

Для тех, кому интересно увидеть различные варианты результатов работы ABBYY FineReader, я опубликовал дополнительные скриншоты по ссылке .

Если этот пост будет принят положительно, я опубликую продолжение и расскажу о том, как построена технология автоматизации библиотек в странах СНГ. Особое внимание я уделю модулю с интересными особенностями, который отвечает за отображение информации в интернете.