Сканирование и обработка документов

Главная » Технологии и наука » Сканирование и обработка документов

Технология сканирования и обработки полученных символов всё ещё остается областью, требующей обширные исследования.

Сканирование и обработка документов (далее, СОД) — это метод, позволяющий сделать печатные, машинописные или рукописные данные понятными и читаемыми с помощью компьютера.

Больше информации о сканирование документов и их обработке вы можете узнать на сайте b2b-doc.ru

Цель СОД.

Является хранение данных в цифровом формате, откуда они могут быть отредактированы на компьютере и, что наиболее важно, доступны с помощью ключевых слов. Процесс обычно включает в себя дешифрование данных на компьютере, преобразование их в машиночитаемый формат и последующее их сохранение.

Технология.

Первым шагом является сканирование и обработка документа. Затем слой текста CОД (символы CОД) добавляется за каждым изображением, присутствующим в отсканированном документе. Чтобы удостовериться, что символы распознаются должным образом, другой фильтр может использоваться вместе с первым.

С установленными фильтрами отдельные символы идентифицируются из словаря, который присутствует в программном обеспечении. Процесс состоит в том, чтобы сопоставить шаблон с уже существующим в словаре, чтобы выяснить, что символ обозначает. Затем он преобразуется в читаемый текст. Текст — это то, что видно пользователю, и это результат распознавания текста.

  Что выбрать: системный блок, моноблок или платформу NUC?

Если документ слишком расплывчатый, могут быть использованы передовые технологии, такие как технология захвата изображений с несколькими источниками света. Это также полезно, когда на документе присутствуют тени из-за областей сгиба страницы.

Проблемы.

Преимущества CОД, очевидно, достаточно очевидны, но в этой области ещё предстоит продвинуться вперёд. Это ещё не идеальная наука, и каждый отсканированный документ изобилует несколькими ошибками. Есть много причин, почему совершенство оказывается неуловимым.

Люди имеют совершенно разные стили письма. Чтобы добавить к этому, большинство людей не пишут с той же скоростью, краткостью и плотностью чернил. Как правило, не существует сходного паттерна, который можно различить между стилями письма двух разных людей.

Это делает очень трудным для любого программного обеспечения распознавать общие шаблоны. Сегодня оптическое распознавание текста работает гораздо лучше для дискретного почерка, чем для рукописного написания. Чем строже почерк, тем сложнее его идентифицировать для программного обеспечения.

CОД работает хорошо, только если буквы чётко различимы. Это связано со многими вещами, с цветом и чистотой бумаги, на которой она напечатана, со старостью бумаги. Очень трудно идентифицировать символы на грязной и нечёткой бумаге.

  Как выбрать коробку передач для семейного микроавтобуса?

Ещё одной проблемой может быть неравномерность бумаги, в которой присутствует изучаемый вопрос. Лист бумага может быть согнут или если это страница книги, будет очень трудно определить буквы, которые присутствуют в центральной области книги, где могут быть созданы тени из-за внутреннего наклона.

Основной недостаток пока заключается в поиске общего языка для всех форм распознавания закономерностей текста. Большинство методов предполагают использование нескольких кодированных символов для распознавания символов. Какой бы успех ни был достигнут, это связано с созданием этих символических моделей.

Будущее.

Как уже упоминалось, он ещё не достиг совершенства. Пользователи должны быть готовы к нескольким ошибкам. Это причина, почему OРC всегда следует человеческому обзору.

Поскольку CОД пытается заниматься совершенно разными видами материалов, успехи в разных областях также сильно различаются.

В идентификации текста: среди письменных сценариев понимание латыни было доведено до совершенства. В распознавании латинского языка только 1% ошибок, так как латинские алфавиты проще (с меньшим количеством штрихов, кривых и линий), чем другие, используемые во всем мире. Скрипты, такие как китайский, очень сложны. Печатный текст распознается лучше, чем рукописный.

  Электронные компоненты по доступной цене

В идентификации музыки: музыкальная индустрия пыталась удалить строки из нот, чтобы включить их для распознавания текста. Это дало значительную степень успеха. Однако очень трудно понять рукописную музыку. Некоторые программы подошли ближе, но с неудовлетворительным исходом.

В идентификации магнитных чернил: идентификация символов магнитными чернилами очень важна в банках, где необходимо обрабатывать чеки. Для этого процесса используются специальные шрифты, такие как E-13B и CMC-7. Этот вид идентификации обладает высокой степенью достоверности для реализации вопроса.

Ещё одна область, где распознавание текста очень важно, — это данные, вводимые вручную, например, с помощью стилуса на крышке телефона. Сегодня многие компании усовершенствовали эту технологию, но многое зависит от того, насколько равномерно человек может писать.

Вначале может потребоваться обучение, чтобы операционная система поняла стиль написания человека, а затем автору, возможно, придется изменить определенные вещи, чтобы СОД могла понять. Этот метод известен как интеллектуальное распознавание символов (ИРС) и широко используется в настоящее время.