Создание технологии распознавания рукописного текста (обновлено) / Хабрахабр. 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.
Как перевести аудиофайл в печатный текст - Duration: 4:41. Inter-resy 73,690 views · 4:41 · HFG: Программа для распознавания текста с .
Применение автоматизированных программ для распознавания рукописного текста на сегодняшний день почти невозможно.
Распознавание рукописного ввода — это способность компьютера получать и интерпретировать рукописный ввод. Распознавание текста может . Программы для распознавания текста. Обзор программ для распознавания текста, ocr-программ. MyScript Stylus — программа для распознавания рукописного текста. Текст можно вводить .
В этом посте я хочу поделиться полученным опытом и рассказать о технологии распознавания рукописного текста. Тестирование автоматического распознавания Печатный текст. ABBYY Fine. Reader 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 8.
При обработке библиотечных карточек десяти- двадцатилетней давности, ABBYY Fine. Reader не может дать результат выше 6. Смотрите скриншот ниже. Рукописный текст.
У ABBYY Fine. Reader 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. Первый месяц приходилось постоянно исправлять ошибки, которые вылезали при обкатке. Далее процесс наладился, и софт стал стабильно работать и выгружать готовые массивы данных. Умань Софиевский Парк Фото. 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. 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.