Приложения для автоматического распознавания текста

Таким образом, мы получили две идентичные таблицы (за исключением форматирования), недостатки которых в наших программах следующие: в Fine Reader 5.0 каждая ячейка заканчивается ненужным вводом (рис. 15), а Cuneiform 2000 (рис. 16) сохраняет разбивку на строки за счет вставки символа "конец строки" (Shift+Enter в MS Word).

                              Рисунок 15                                     Рисунок 16 

3. Блоки 

   Не последнее место при работе с программами распознавания занимает автоматическая разбивка на блоки. В автоматическом режиме на разбивку тратится несколько секунд, а в ручном - гораздо больше времени.

   Для начала возьмем изображение нашего договора. Как уже говорилось, Cuneiform 2000 разбил этот единый документ на множество блоков, а Fine Reader только на 3 части, и в них не вошли лишь последние точки в документе (ей можно в принципе доверять). Для нормального распознавания в наших программах таблицы в тексте (тем более, если она не простая) лучше всего ее выделять самостоятельно. Ну а если она похожа на первый образец, то можно спокойно не обращать на нее внимание, т. к. она правильно определится обеими программами. И все-таки программа Fine Reader здесь тоже выходит на первое место: она наиболее точно определяет тип распознаваемых блоков и распределяет их тоже не плохо.

             Рисунок 17                 Для примера возьмем разворот учебника с картинками и посмотрим, как справятся наши программы с разбивкой на блоки. 

    Cuneiform 2000 нашел таблицу и около 30 текстовых блоков, причем некоторые выделяли область рисунков. После этого мы ожидали увидеть примерно такую же картину и в Fine Reader 5.0, но все иллюстрации были распознаны правильно (хотя и не совсем точны были определены границы), текстовые блоки были выделены тоже достаточно корректно, ну а мифических таблиц эта программа не обнаружила, т. к. их действительно не было.

   Да, для того чтобы нормально распознать текст в Fine Reader, нужно всего лишь немного поправить границы блоков и удалить ненужные, а в Cuneiform 2000 лучше задавать их вручную.

   Проведенное испытание показало, что иногда лучше самому расставить и определить блоки, т. к. программе может быть не совсем понятно к какому типу относить получившийся блок. Наши программы в принципе неплохо справились с задачей, особенно Fine Reader, который не совершил грубых ошибок при распознавании блоков. 

4. Распознавание цвета 

   Раньше программы распознавания требовали только черно-белых (1-битовых) изображений в разрешениях, близких к 300ґ300 dpi. Теперь программы фирм ABBYY и Cognitive Technologies Ltd., позволяют распознавать серые и цветные изображения с разрешениями от 200 до 600 dpi. Осталось только проверить, насколько хорошо они это делают.

   Для проведения данного теста мы возьмем первую страницу цветной газеты, отсканируем ее в 24-битном режиме (16,5 млн цветов) и постепенно будем уменьшать цветность. В данном тесте нас будут интересовать результаты времени распознавания и качество, а также их зависимость от количества цветов.

                Рисунок 18

   Рис. 18. Так выглядит первая страница газеты в цвете, осталось только ее распознать.

   Теперь полученный 23-мегабайтный файл загружаем в наши программы распознавания. Сначала разбиваем его на блоки автоматическим путем. Смотрим, что у нас получилось: Fine Reader без особого труда с маленьким недочетом (упустил одну букву) определил все блоки, причем правильно, а Cuneiform 2000 опять нашел несуществующую таблицу, но в целом все остальное определил неплохо.

   Переходим ко второй стадии - распознаванию. Fine Reader - 34 с, Cuneiform - 52 с! Невероятно, но факт. Fine Reader, помимо высокой скорости, еще и очень качественно распознал данную страницу (совершив всего несколько ошибок, распознав даже белый текст на черном фоне), особенно по сравнению с Cuneiform, который не смог распознать большую часть текста. Кроме того, Fine Reader вырезал картинку без примеси текста! Таких результатов от Fine Reader мы не ожидали.

   Теперь понижаем цветность с 16,5 млн до 256 цветов и смотрим, изменится ли картина распознавания. Для Fine Reader ситуация с определением блоков не изменилась, а вот у другой тестируемой программы проблема - она, похоже, не нашла текст. Будем считать, что программа Cuneiform 2000 провалила данный тест. Скорость распознавания у Fine Reader изменилась в сторону уменьшения: получилось около 27 с. Да, кстати, на этот раз программа вообще не ошиблась при определении блоков.

   Ну и, наконец, последнее распознавание этого же изображения в режиме 256 градаций серого. С Cuneiform 2000 опять та же проблема - не находит текст, опять провал. А вот Fine Reader не ударил в грязь лицом и спокойно распределил блоки с той же точностью. Процесс распознавания занял всего 24 с - превосходный результат! 
 
 

                              Рисунок 19                                     Рисунок 20 

   Рис. 19. Посмотрите, как распознал такой текст (оригинал виден снизу) Coneiform — продукт 2000 года! Рис. 20. Ну а теперь сравните этот распознанный текст с полученным на предыдущей картинке.

   Ну а теперь можно подвести итоги проделанной работы. Бесспорным лидером нашего теста оказался Fine Reader 5.0 Pro, который победил почти во всех тестах программу Cuneiform 2000 Master. Качество распознавания у победителя бесспорно выше, особенно при плохих оригиналах. Скорость у него не сильно отстает, а иногда и превосходит своего конкурента. Как показали последние два теста, у Fine Reader отличная система распознавания блоков и цветного изображения.

   Есть, конечно, и некоторые неудобства в обеих программах: надо проверять, а иногда и исправлять распознанные блоки, при больших объемах страниц. А в общем обе программы достаточно конкурентоспособны и еще будут бороться за первое место, но на данном этапе, как видите, Fine Reader лучше. 
 
 
 
 
 
 
 
 

V. Зключение 

   В настоящее время всё больше людей используют компьютеры в повседневной жизни, даже работа с текстами проходит через машины. А программы для работы с текстом улучшаются на глазах. Написав эту работу, я делаю вывод – что следует выбирать надежность и качество при выборе ПО для каждого компьютера и ни в коем случае не спешить с выбором, тщательно анализировать ПО. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

VI. Список используемой литературы: 

1. Е.В. Михеева, «Информационные технологии в профессиональной деятельности»/ 2008 г., Изд.: Академия/Academia
2. Александр Гусленко/ статья «Возможности ABBYY  FineReader»/ Иcточник: 3DNews.ru