|
ошибочных символа на слово. Поэтому при низкой точности распознавания отдельных символов эффективность этапа контекстной обработки значительно снижается. Таким образом, точность распознавания одиночных символов это основной фактор, определяющий число ошибок распознавания всей системы. 1.3 Выводы Подытоживая вышесказанное, можно заключить, что центральной задачей проблемы ввода рукописных документов является создание высокоточного классификатора одиночных символов. Это делает актуальной постановку задачи исследований и разработки новых методов распознавания, разработки новых моделей эталонов распознаваемых объектов с целью создания высокоточного «интеллектуального» классификатора рукописных символов, превосходящего по точности альтернативные способы ввода информации с бумажных носителей, а также малочувствительного к вариабельности символов и к дефектам изображения. 22 |
4. Строки разбиваются на слова. 5. Слова разбиваются на символы. 6. Символы распознаются с помощью классификатора. 7. Результаты распознавания корректируются с учетом доступной контекстной информации и словарей. Так как любой из описанных выше этапов является потенциальным источником ошибок, важно понимать относительный вклад каждого этапа в общее число ошибок. При разработке машиночитаемых форм большое внимание уделяется расположению элементов на листе.! 1апример, на форме печатаются специальные знаки для привязки шаблона к изображению. Весь несущественный для распознавания текст печатается другим цветом, чтобы его можно было автоматически фильтровать при сканировании. Вокруг распознаваемых зон оставляются белые поля, чтобы в изображение распознаваемой зоны не попадали посторонние элементы. Вводимые поля обычно содержат специальную разграфку на символы и состоят ровно из одной строки. В результанте этого задачи по извлечению изображения, предобработке, выделению строк и делению на символы значительно упрощаются, что отражается в малом числе ошибок, вносимых на этих этапах. Этап распознавания символов является основным источником ошибок, причем эти ошибки могут приводить к возникновению наведенных ошибок в других этапах обработки. Например, проверка по словарю способна исправить один, максимум два ошибочных символа на слово. Поэтому при низкой точности распознавания отдельных символов эффективность этапа контекстной обработки значительно снижается. Таким образом, точность распознавания одиночных символов это основной фактор, определяющий число ошибок распознавания всей системы. Подытоживая вышесказанное, можно заключить, что центральной задачей проблемы ввода рукописных документов является создание высокоточного классификатора одиночных символов. Это делает актуальной постановку задачи создания высокоточного "интеллектуального" классификатора рукописных символов на основе использования современных достижений научно-технического прогресса и формирования ряда новых принципов контекстного распознавания. 8 |