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.

Иногда перед владельцем персонального компьютера возникает довольно сложная по своим особенностям задача - перевести рукописный текст в цифровой формат. Конечно, можно выполнить эту работу и вручную. Однако такой метод актуален только при условии, что объем незначительный. Но что же делать пользователю, если у него на руках целый масштабный фолиант? Существует ли оперативное распознавание рукописного текста?

Конечно же, современные компьютерные технологии уже далеко ушли от того уровня, который закрепился несколько лет назад. Умельцы каждый день создают десятки новых программ, которые способствуют облегчению выполнения разного рода задач. При этом такие утилиты могут распространяться как платно, так и совершенно безвозмездно. Разница будет заключаться в надежности а также возможности устранения каких-либо возникающих сложностей и неполадок через техническую продержку данного программного обеспечения. Распознавание рукописного текста на сегодняшний день не представляет собой особой проблемы. С этой задачей легко справляются сразу несколько удобных утилит.

Наиболее известной и популярной является программа для распознавания рукописного текста под названием Fine Reader. Для того чтобы пользователь смог её применить, ему понадобится сканер. К слову сказать, этот прибор пригодится в любом случае, какую бы утилиту вы не выбрали. Ведь для того чтобы программа могла начать работу, ей нужна какая-то исходная информация о тексте. Наиболее простым способом является создание скана. Хотя некоторые программы способны осуществлять распознавание рукописного текста и при наличии обычной цифровой фотографии любого формата, предварительно загруженной в компьютер. Помните, чем лучше будет качество (разрешение) снимка, тем более качественно утилита выполнит свою работу. Fine Reader вполне можно найти в интернете и скачать без каких-либо финансовых вложений. Работать с этой программой довольно просто, так как она имеет простой и удобный интерфейс. Однако конечный результат может иметь существенные погрешности. Это будет зависеть от качества скана, а также почерка исходника.

Другая программа распознавания рукописного текста, на которую стоит обратить свое внимание, называется Pen Reader. Она придется по вкусу владельцам планшетных ПК. Её принцип кардинально отличается от предыдущей утилиты. В данном случае вы получаете возможность просто писать на сенсорном дисплее, словно ручкой. При этом текст будет с высокой скоростью и точностью (порядка 97%) переводиться в файл стандартного расширения. Данная программа распространяется только за отдельную плату и создана специально для ОС Windows. Особенно удобно ею пользоваться студентам, которые сразу могут писать лекции в виде текстовых электронных файлов. Кроме того, Pen Reader «понимает» даже самый сложный почерк.

Распознавание рукописного текста может быть осуществлено и такой утилитой, как Cunei Form. Она работает на большинстве операционных систем, а также способна довольно четко переводить в цифровой формат журналы, газеты, слова, набранные на печатной машинке, файлы OCR и многое другое. Данная программа имеет расширенный ряд опций, с помощью которых пользователь может отрегулировать практически все настройки. Количество иностранных языков, на которых происходит распознавание рукописного текста, превышает 20 штук. При всем утилиты полностью русифицирован, а сама она распространяется в сети совершенно бесплатно. Вот такие вот бескорыстные умельцы иногда встречаются на просторах всемогущего интернета. Благодаря им пользователи получают возможность без каких-либо затрат и финансовых вложений легко и просто перевести практически любую рукопись в цифровой формат.

Разработчик:

Во все времена людям была присуща лень, а с появлением техники тяга излишне расслабиться усилилась ешё больше. Если раньше люди с удовольствием использовали сенсорную клавиатуру смартфона, наслаждаясь простотой и удобством такого способа ввода текста, то теперь почти никто не хочет утруждать себя даже этим.

Простота и удобство - вот главный девиз устройств начала двадцать первого века. Что может быть лучше, чем взять стилус и написать своей рукой текст, который будет корректно распознан смартфоном? Я думаю, ничего. Именно поэтому сегодня я предлагаю поговорить об одной из таких совершенных программ для распознавания рукописного текста - PenReader .

Penreader - приложение не бесплатное, но, как мне кажется, его стоит купить из - за его некоторых неоспоримых преимуществ:

• Поддержка русского языка
• Поддержка всех версия Android
• Возможность использовать PenRader в любом приложении
• Возможность создания макросов

Эти преимущества просто неоспоримы, так как я не смог отыскать ни одного приложения, которое имело бы все эти возможности. Самое главное - PenReader поддерживает русский язык, поэтому это приложение очень широко распространено в России.

Теперь я расскажу подробнее о том, как работать с PenReader.

Работа с приложением

После установки PenReader из Google Play , нам нужно выбрать язык распознавания, зайдя в меню приложения:

Хочу обратить ваше внимание, что для установки всех языков, кроме Английского, приложению требуется скачать специальную библиотеку.dll из Интернета, а ваш оператор может взять с вам за это деньги. Так что, будьте внимательны.

После установки нужного языка первое, что нужно сделать - опробовать распознавание текста.

Чтобы начать писать текст, нужно прикоснуться к полю ввода текста. После этого, вы перейдёте непосредственно на рабочий экран приложения PenReader , на котором вы увидите само поле рисования и некоторые кнопки:

• «Конфигурация» - нажимая на эту кнопку, вы можете переключаться между языками ввода. Учтите, что выбирать можно только из тех языков, которые отмечены как "Активные" (см. выше)
• «Назад» - нажав на эту кнопку единожды, ваш указатель будет перемещён на один символ назад. Чтобы перейти в начало строки, нужно удерживать эту кнопку
• «Пробел» - вставляет пробел на том месте, где находится курсор.
• «Стереть» - нажав на эту кнопку один раз, вы удалите символ перед курсором. Чтобы удалить всю строку, нужно удерживать кнопку
• «Дополнительно» -открывает и скрывает дополнительные кнопки:

-«Hide» - нажав на эту кнопку, Вы выйдите из рабочего экрана PenReader.

-«Alt» - Переключает режимы ввода. Всего доступна два режима: ввод букв и ввод спецсимволов

-«Верхний регистр» - Если нажать на эту кнопку, то вы введёте следующую букву в верхнем регистре. При повторном нажатии все буквы, введённые вами станут заглавными (функция, аналогичная функции клавиши Caps Lock).

Penreader поддерживает разные режимы распознавания рукописного текста. Всего их 4:

• Слитное распознавание позволяет пользователю писать слова и даже целые предложения привычным для него образом - не отрывая руки от "листа"
• Побуквенное распознавание позволяет распознавать только ожин символ за определённый промежуток времени. Пытаться вводить несколько букв не имеет смысла - PenReader попытается распознать их как один символ
• Интеллектуальное распознавание позволяет корректировать результаты распознавания
  прямо в процессе письма. Например, писать букву "А" можно так:

1. Сначала ввести символ "/"
2. Затем ввести символ "\"
3. А после этого поставить между ними чёрточку "-"
   В этом случае программа будет работать так: распознает ввод символа «слэш», затем исправит его на букву Л, а затем - на А.

• Раздельное распознавание даёт программе сигнал, что каждый написанный вами штрих будет распознан как единый символ. Этот способ немного схож с Побуквенным распознаванием

По умолчанию в приложении установлен режим Интеллектуального распознавания, поэтому, если он вам не подходит, то обязательно смените его перед началом работы.

Ниже вы видите пример побуквенного распознавания:

Настройки приложения

Некоторые пункта настроек мы уже рассмотрели выше, поэтому сейчас я расскажу только тех вещах, о которых мы ещё не говорили.

В настройках приложения PenReader есть раздел "Настройка распознавания". В него входят следующие подпункты:

Также мы можем увидеть раздел "Оформление":

• Толщина линии - задаёт толщину линии, выводим на рабочем экране PenReader. Она может колебаться от 1 до 30 пикселей
• Цвет линии - изменяет цвет линии на экране PenReader
• Расположение экранной клавиатуры - изменяет расположение кнопок на рабочем экране при ландшафтной ориентации планшета
• Прозрачность экранной клавиатуры - настраивает уровень прозрачности кнопок на экране ввода

Мы видим очень гибкую систему настроек. С её помощью мы можем подстроить приложение, что называется "под себя", до мельчайших деталей.

Распознавание рукописного ввода - это способность компьютера получать и интерпретировать рукописный ввод. Распознавание текста может производиться «офлайновым» методом из уже написанного на бумаге текста (см. оптическое распознавание символов) или «онлайновым» методом считыванием движений кончика ручки, к примеру по поверхности специального компьютерного экрана.

Энциклопедичный YouTube

• 1 / 5

  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.

  Офлайновое распознавание

  Этот вид распознавания считается более сложным по сравнению с онлайновым. Для офлайного распознавания требуется обучение системы распознавания человеком или готовая обучающая выборка. Подобный механизм реализован в ABBYY FineReader . Качество распознавания можно повысить, используя структурированные документы (формы). Кроме того, можно улучшить качество, уменьшив диапазон возможных вводимых символов. Применяется в сферах деятельности, где необходимо обрабатывать большое количество рукописных документов, к примеру, в страховых компаниях.

  Распознавание рукописного текста

  Распознавание рукописного текста - технология преобразования символов рукописного текста в последовательность кодов.

  По-английски: Handwriting recognition

  • - определение типа и государственной принадлежности воздушной цели. Осуществляется путём анализа данных о параметрах движения и поведении в полёте, характере излучений, месте и времени пуска и иных данных,...

    Словарь военных терминов

  • - обмен соответствующими сигналами между особями...

    Экологический словарь

  • - ...

    Энциклопедический словарь нанотехнологий

  • - процесс преобразования речи в текст. Системы распознавания речи характеризуются: - объемом словаря понимаемых слов; - допустимой беглостью речи...

    Финансовый словарь

  • - одна из новых обл. кибернетики. Содержанием теории Р. о. является экстраполирование свойств объектов, принадлежащих к нескольким классам, на объекты, близкие к ним в некотором смысле...

    Геологическая энциклопедия

  • - научно-технич. направление, связанное с разработкой принципов и построением систем, предназнач. для определения принадлежности нек-рого объекта к одному из заранее выделенных классов объектов...

    Большой энциклопедический политехнический словарь

  • - см. Диагноз...

    Энциклопедический словарь Брокгауза и Евфрона

  • - научное направление, связанное с разработкой принципов и построением систем, предназначенных для определения принадлежности данного объекта к одному из заранее выделенных классов объектов. Под объектами...

    Большая Советская энциклопедия

  • - в технике - научно-техническое направление, связанное с разработкой методов и построением систем для установления принадлежности некоторого объекта к одному из заранее выделенных классов объектов...

    Большой энциклопедический словарь

  • - Модель имеет комплексный характер, отражает коммуникативный подход. В рамках модели единицы всех уровней текста связывают отношения ассоциативной корреляции по вертикали и отношения иерархии по горизонтали...

    Словарь лингвистических терминов Т.В. Жеребило

  • - РАСПОЗНА́ТЬ, -а́ю, -а́ешь; -о́знанный; сов., кого-что. Узнать по каким-н. признакам, определить. Р. болезнь. Р. чьи-н. намерения. В темноте не распознал знакомого...

    Толковый словарь Ожегова

  • - РАСПОЗНАВА́НИЕ, распознавания, мн. нет, ср. . Действие по гл. распознавать. || Постановка диагноза. Наука о распознавании болезней называется диагностикой...

    Толковый словарь Ушакова

  • - распознава́ние I ср. 1. процесс действия по гл. распознавать I 2. Результат такого действия. II ср. 1. процесс действия по гл. распознавать II 2. Результат такого действия...

    Толковый словарь Ефремовой

  • - распознав"...

    Русский орфографический словарь

  • - ...

    Формы слова

  • - опознавание, признание, опознание, различение, определение, отождествление...

    Словарь синонимов

  "Распознавание рукописного текста" в книгах

  Из рукописного наследия Андрея Сахарова

  Из книги Симметрии в несимметричной вселенной Андрея Сахарова автора Горелик Геннадий Ефимович

  Из рукописного наследия Андрея Сахарова Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать, и чтобы помочь 13-летним американцам понять русского физика-гуманиста, я захватил с собой две его маленькие рукописи. Я надеялся, что они помогут связать невероятные повороты Сахаровской

  Из рукописного наследия

  Из книги Человек. Цивилизация. Общество автора Сорокин Питирим Александрович

  Из рукописного наследия

  Приложение: Чёрный Перун (Из рукописного волховника»)

  Из книги ЖИВЫЕ ВЕДЫ РУСИ. ОТКРОВЕНИЯ РОДНЫХ БОГОВ автора Черкасов Илья Геннадьевич

  Приложение: Чёрный Перун (Из рукописного волховника») Имя Его – Сила. Навии Его – вокруг нас. Он придёт, когда замкнётся коло. Он могуч не только силою Своих рук и ног, но и Разумом, Родом дарованным. Ибо пришёл Он из земель, куда Даждьбог златогривого коня Своего спать

  Из книги Том 15 автора Энгельс Фридрих

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА Ф. ЭНГЕЛЬСА

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА К. МАРКСА и Ф.ЭНГЕЛЬСА

  Из книги Том 18 автора Энгельс Фридрих

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА К. МАРКСА и Ф.ЭНГЕЛЬСА

  Из книги Том 6 автора Энгельс Фридрих

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА К. МАРКСА и Ф. ЭНГЕЛЬСА Первая страница рукописи К. Маркса «Заработная

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА Ф. ЭНГЕЛЬСА

  Из книги Том 5 автора Энгельс Фридрих

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА Ф. ЭНГЕЛЬСА Первая страница рукописи Ф. Энгельса «Из Парижа в

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА К. МАРКСА и Ф. ЭНГЕЛЬСА

  Из книги Том 19 автора Энгельс Фридрих

  ИЗ РУКОПИСНОГО НАСЛЕДСТВА К. МАРКСА и Ф. ЭНГЕЛЬСА