Оптичне розпізнавання символів

Оптичне розпізнавання символів
Коротка назва	OCR
Досліджується в	обробка природної мови
Оптичне розпізнавання символів у Вікісховищі

Оптичне розпізнавання тексту (англ. optical character recognition, OCR) — це механічне або електронне переведення зображень рукописного, машинописного або друкованого тексту в послідовність кодів, що використовуються для представлення в текстовому редакторі. Розпізнавання широко використовується для конвертації книг і документів в електронний вигляд, для автоматизації систем обліку в бізнесі або для публікації тексту на вебсторінці. Оптичне розпізнавання тексту дозволяє редагувати текст, здійснювати пошук слова або фрази, зберігати його в компактнішій формі, демонструвати або роздруковувати матеріал, не втрачаючи якості, аналізувати інформацію, а також застосовувати до тексту електронний переклад, форматування або перетворення в мовлення. Оптичне розпізнавання тексту є досліджуваною проблемою в галузях розпізнавання образів, штучного інтелекту і комп'ютерного зору.

Системи оптичного розпізнавання тексту вимагають калібрування для роботи з конкретним шрифтом; у ранніх версіях, для програмування було необхідно зображення кожного символу, програма одночасно могла працювати тільки з одним шрифтом. Зараз найпоширеніші так звані «інтелектуальні» системи, що розпізнають більшість шрифтів із високим ступенем точності. Деякі системи оптичного розпізнавання тексту здатні відновлювати вихідне форматування тексту, включаючи зображення, колонки й інші нетекстові компоненти.

В 1929 році Густав Таущек отримав патент на метод оптичного розпізнавання тексту в Німеччині, після чого за ним пішов Гендель, отримавши патент на свій метод у США в 1933. В 1935 Таущек також отримав патент США на свій метод. Машина Таущека являла собою механічний пристрій, що використовує шаблони й фотодетектор.

В 1950 році Девід Х. Шепард, криптоаналітик з агентства безпеки збройних сил Сполучених Штатів, проаналізувавши задачу перетворення друкованих повідомлень у машинну мову для обробки комп'ютером, побудував машину, що розв'язує дане завдання. Після того як він отримав патент США, він сповістив про це в «Вашингтон Дейлі Ньюз» (27 Квітня 1951) і в «Нью-Йорк Таймс» (26 грудня 1953). Потім Шепард заснував компанію, що розробляє інтелектуальні машини, що незабаром випустила перші у світі комерційні системи оптичного розпізнавання символів.

Перша комерційна система була встановлена на «Рідерз дайджест» в 1955 році. Друга система була продана компанії «Standard Oil» для читання кредитних карт для роботи із чеками. Інші системи, що поставляються компанією Шепарда, були продані наприкінці 1950-х років, у тому числі сканер сторінок для національних повітряних сил США для читання й передачі телетайпом машинописних повідомлень. Пізніше ліцензію на використання патентів Шепарда отримала IBM.

Приблизно в 1965 «Рідерз Дайджест» і «Ар-Сі-Ей» почали співробітництво з метою створити машину для читання документів, що використовує оптичне розпізнавання тексту, призначену для оцифрування серійних номерів купонів «Рідерз Дайджест», що повернулися з рекламних оголошень. Для документів, надрукованих барабанним принтером «Ар-Си-Эй», був використаний спеціальний шрифт OCR-A. Машина для читання документів працювала безпосередньо з комп'ютером RCA 301 (одним із перших масивних комп'ютерів). Швидкість роботи машини була 1500 документів у хвилину: вона перевіряла кожний документ, крім тих, які вона не змогла обробити правильно. Поштова служба Сполучених Штатів використовує машини, що використовують оптичне розпізнавання тексту, для сортування пошти з 1965 року на основі технологій, розроблених дослідником Яковом Рабиновим. В Європі першою організацією, що використовує машини з оптичним розпізнаванням тексту, був британський поштамт. Пошта Канади застосовує системи оптичного розпізнавання символів з 1971 року. На першому етапі в центрі сортування системи оптичного розпізнавання символів зчитують ім'я й адресу одержувача й друкують на конверті штрих-код. Він наноситься спеціальним чорнилом, яке чітко видиме в ультрафіолетовому світлі. Це робиться, щоб уникнути плутанини з полем адреси, заповненим людиною, що може бути в будь-якому місці на конверті.

В 1974 році Рей Курцвейл створив компанію «Курцвейл Комп'ютер Продактс», і почав працювати над розвитком першої системи оптичного розпізнавання символів, здатної розпізнати текст, надрукований будь-яким шрифтом. Курцвейл уважав, що краще застосування цієї технології — створення машини читання для сліпих, котра дозволила б сліпим людям мати комп'ютер, що вміє читати текст уголос. Цей пристрій вимагав винаходу відразу двох технологій — планшетний ПЗЗ-сканер і синтезатор, що перетворює текст у мову. Кінцевий продукт був представлений 13 січня 1976 під час прес-конференції, очолюваної Курцвейлом і керівниками національної федерації сліпих.

В 1978 році компанія «Курцвейл Комп'ютер Продактс» розпочала продаж комерційної версії комп'ютерної програми оптичного розпізнавання символів. Через два роки Курцвейл продав свою компанію «Ксерокс», що була зацікавлена в подальшій комерціалізації систем розпізнавання тексту. «Курцвейл Комп'ютер Продактс» стала дочірньою компанією «Ксерокс», відомого як «Скансофт».

Точне розпізнавання латинських символів у друкованому тексті зараз можливе тільки, якщо доступні чіткі зображення, такі як друковані документи. Точність при такій постановці задачі перевищує 99%, абсолютна точність може бути досягнута тільки шляхом подальшого редагування людиною. Проблеми розпізнавання рукописного «друкованого» тексту й стандартного рукописного тексту, а також друкованих текстів інших форматів (особливо з дуже великою кількістю символів) зараз є предметом активних досліджень.

Точність роботи методів може бути вимірювана декількома способами, і тому може сильно варіюватися. Приміром, якщо зустрічається спеціалізоване слово, відсутнє в словниках відповідного програмного забезпечення, при пошуку неіснуючих слів, помилка може збільшитися.

Розпізнавання символів он-лайн іноді плутають з оптичним розпізнаванням символів. Метод оптичного розпізнавання символів — офф-лайн-метод, що працює зі статичною формою подання тексту, у той час як он-лайн-розпізнавання символів ураховує рухи під час писання. Наприклад, в он-лайн-розпізнаванні, що використовує PenPoint OS або планшетний ПК, можна визначити, з якого боку пишеться рядок: справа ліворуч або зліва праворуч.

Он-лайн-системи для розпізнавання рукописного тексту «на льоту» останнім часом стали широко відомі як комерційні продукти. Алгоритми таких пристроїв використовують той факт, що порядок, швидкість і напрямок окремих ділянок ліній уведення відомі. Крім того, користувач уміє використовувати тільки конкретні форми письма. Ці методи не можуть бути використані в програмному забезпеченні, що використовує скановані паперові документи, тому проблема розпізнавання рукописного «друкованого» тексту, як і раніше, залишається відкритою. На зображеннях із рукописним «друкованим» текстом без артефактів може бути досягнута точність у 80% — 90%, але з такою точністю зображення буде перетворене в текст із десятками помилок на сторінці. Така технологія корисна в дуже обмеженому числі застосувань.

Ще одною широко досліджуваною проблемою є розпізнавання рукописного тексту. У цей час досягнута точність навіть нижча, ніж для рукописного «друкованого» тексту. Вищі показники можуть бути досягнуті тільки з використанням контекстної й граматичної інформації. Наприклад, у процесі розпізнання шукати цілі слова в словнику легше, ніж намагатися проаналізувати окремі символи з тексту. Знання граматики мови може також допомогти визначити, чи є слово дієсловом чи іменником. Форми окремих рукописних символів іноді можуть не містити достатньо інформації, щоб точно (більше 98%) розпізнати весь рукописний текст.

Для розв'язання складніших проблем у сфері розпізнавання використовуються, як правило, інтелектуальні системи розпізнавання, такі як штучні нейронні мережі.

• CAPTCHA
• Інформативність ознак
• Оптичне розпізнавання нот
• Порівняння програмного забезпечення для оптичного розпізнавання символів
• Розпізнавання ескізів
• Розпізнавання мови
• Розпізнавання музики
• Розпізнавання рукописного введення
• ТЕІ (ініціатива кодування тексту)
• Теорія розпізнавання образів

Вікісховище має мультимедійні дані за темою: Оптичне розпізнавання символів

• 17 Things Explanation of basic handwriting recognition principles and history
• Unicode OCR — Hex Range: 2440-245F Optical Character Recognition in Unicode
• Free Online OCR Free Online OCR
• Free Online PDF to Excel Converter with OCR Free Online PDF to Excel Converter with OCR

Це незавершена стаття про інформаційні технології. Ви можете допомогти проєкту, виправивши або дописавши її.