Глава 19. Системы распознавания текстов в офисе

Глава 19.

Системы распознавания текстов в офисе

Основное назначение пакетов оптического распознавания символов (Optical Character Recognition, OCR) состоит в анализе растровой информации (отсканированного символа) и присвоении точечному изображению символа фиксированного электронного значения. Грубо говоря, OCR-система определяет, какой букве соответствует та или иная картинка.

Отечественные разработчики программного обеспечения действительно преуспели в сфере систем распознавания. Между тем проблемы, которые встают перед разработчиками подобных систем, весьма нетривиальны. В зависимости от качества отсканированного изображения приходится разделять склеившиеся символы, домысливать творения матричного принтера, разбивать (фрагментировать) текст на блоки, догадываться о значении не пропечатавшихся символов, настраиваться (через систему обучения) на «почерк» печатающего устройства или пишущей машинки, узнавать широкую гамму шрифтов, начертаний и других параметров символов. Кроме того, современные системы оптического распознавания должны уметь сохранять форматирование исходных документов, присваивать в нужном месте атрибут абзаца, сохранять таблицы, оставлять в покое графику (нераспознаваемые картинки)…

И это лишь малая толика всех задач OCR— пакетов. Из не решенных на сегодняшний день проблем остается уверенное распознавание «вольных» рукописных текстов или декоративных шрифтов. По сложности эта задача приближается к речевому распознаванию. Тем не менее Cognitive Forms (Cognitive Technologies) и FineReader 4.0 Forms (ABBYY) уже уверенно распознают машинописные записи в формулярах (анкетах, декларациях и т.д.). Не так давно появились примеры решений для автоматизации форм, вручную заполняемых пользователями в специально отведенных блоках для букв. Отчасти это напоминает строку для индекса на почтовых конвертах (только без пунктиров), однако распознавание при этом заметно сложнее из-за многообразия индивидуальных «граффити», далеких от принципов классической каллиграфии. Этот класс систем — тема для отдельного разговора, так как они достаточно специфичны и сложны.

OCR-системы — редкий пример офисных программ, реализующих почти весь потенциал высокопроизводительных процессоров. Скорость распознавания имеет прямую зависимость от архитектуры процессора, тактовой частоты и наличия усиленного блока целочисленных вычислений (мультимедийных расширений). Не случайно на коробках большинства OCR-программ красуется надпись Designed for Intel ММХ. Считается, что расширения Intel для оптимизации целочисленных вычислений позволяют повысить скорость распознавания на треть.