Программа Для Распознавания Рукописного Текста
Новый PenReader – лидер по качеству распознавания рукописного текста и объёму поддерживаемых. Предисловие Как известно, задача распознавания непрерывного рукописного текста в режиме. Системы распознавания текста. Rite Pen — программа. Поля ввода рукописного текста.
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. В этом посте я хочу поделиться полученным опытом и рассказать о технологии распознавания рукописного текста. 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.
Демотиваторы через торрент. 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. 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. 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. Метки:. Добавить метки Пометьте публикацию своими метками Метки лучше разделять запятой. Например: программирование, алгоритмы. Я и не предлагаю Вам заставить людей работать в паре.
Это просто один из вариантов использования наборщиков. Просто мой опыт подсказывает, что ПО для OCR в данной задаче вообще лишнее, что я и пытался донести. И насчет безопасности тоже бы поспорил. Если спросить машинистку о содержании текста, с которым она работала час назад — она ответит, что не запоминает его. И это — правда. Все рефлексы «на автомате» делаю своё, а мозг занят совершенно другим. Поэтому достаточно просто перемешать карточки.
Программа Для Распознавания Рукописного Текста
А вот все лишние операции связанные с отрывом рук от клавиатуры — зло. Самый лучший интерфейс — его отсутствие, текстовая консоль. Enter — перевод строки, Ctrl-Enter — следующее поле. Лучше, чтобы поля выглядели как один документ, то есть можно было бы перемещаться по всей карточке курсорными стрелками. Плагины для 3ds max 2009. Вот тогда вы удивитесь, насколько быстро можно ввести 10 тысяч карточек.