Как распознать отсканированный текст при помощи Abbyy FineReader! Как пользоваться программой abbyy finereader.

Здравствуйте. Сегодня я расскажу о том, как с помощью программы Abbyy FineReader распознать текст c изображения, которое вы могли получить в результате сканирования. Ваш сканированный текст будет полностью в документе Microsoft Word и этот распознанный текст можно будет редактировать! Распознать текст при помощи Abbyy Finereader может пригодиться тем, кто учится, работает с текстами и переводами. Программа, к сожалению, является платной. Как-то доводилось попробовать одну из бесплатных вариантов аналогичных программ, но весьма хорошо отсканированный текст распознается просто ужасно... А распознать текст в Abbyy FineReader получается весьма качественно! Сейчас я покажу как пользоваться программой Abbyy FineReader для быстрого распознавания текста с изображения.

ABBYY FineReader имеет пробную версию на 30 дней с возможностью распознавания до 100 страниц и сохранением не более 3-х страниц из документа. Т.е. в течение этого времени вы можете увидеть возможности программы и принять взвешенное решение — нужна ли она вам, стоит ли её покупать или нет.

Как установить Abbyy FineReader!

Перед тем как пользоваться Abbyy Finereader её необходимо установить. Рассмотрим процесс установки этой программы...

Для начала выбираем язык программы. Нажимаем «ОК».

Принимаем условия лицензионного соглашения (при желании можно прочесть лицензионный договор, если вам интересно о чём там речь). Нажимаем «Далее».

Далее вы должны выбрать режим установки. При обычном режиме программа не спросит вас и установит то, что в программе задано по умолчанию, а именно — все компоненты: саму программу Abbyy Finereader для распознавания текста, компонент для программ Microsoft Office и компонент для проводника Windows (позволяющий быстро распознавать изображения, не открывая отдельно программу). Советую отметить выборочную установку чтобы настроить так, как вам нужно. Тем более это не займет и 15 минут:) Внизу указана папка куда установится программа. Желательно оставить выбор по умолчанию, чтобы потом не было никаких проблем при использовании программы. Нажимаем «Далее».

Компоненты программы. Это окно как раз появится в случае, если вы выберите тип установки «Выборочная». Компоненты — это что-то вроде вспомогательных приложений к программе. Первый компонент «Интеграция с программами Microsoft Office и Проводником Windows». Этот компонент будет отображен в меню Microsoft Office и если вы щелкните по изображению у себя на компьютере правой кнопкой мыши, то там будет пункт с этой программой. Вот так будет выглядеть ваше меню в Microsoft Office после добавления этого компонента.

А вот что будет если вы щелкните правой кнопкой мыши по изображению:

Т.е. появится меню, в котором вы можете сделать быстрое распознавание текста с отправкой результатов в Word, Excel или PDF.

Второй компонент позволит вам распознать текст с экрана компьютера. Это значит, что вы сможете сделать скриншот и также распознать текст. Если вы не хотите устанавливать один из этих компонентов, или вовсе не хотите устанавливать оба, то нужно нажать на стрелочку вниз и выбрать «Данный компонент будет недоступен». Тогда компонент установлен не будет. Я оставила оба.

Далее 4 пункта. 1-ый означает то, что сведения о том, как вы пользуетесь программой Abbyy Finereader будут переданы разработчику. Данный пункт советую не отмечать, чтобы программа лишний раз не выходила в интернет ради отправки сведений о работе с ней. Тем более, мало ли какие ещё сведения будут отправляться:) 2-ой пункт создает ярлык программы на рабочем столе. 3-ий означает, что программа будет запускаться при включении компьютера, а 4-ый будет проверять обновления программы. Я оставляю только второй и напротив него оставляю галочку. Закрываем все приложения Microsoft Office, потому что так требует установщик и нажимаем «Установить».

Нужно подождать пару минут чтобы программа загрузилась и нажать «Далее».

Все, установка завершена! Нажимаем «Готово».

Как при помощи Abbyy Finereader распознать текст c отсканированного или любого другого изображения?

Рассмотрим, как пользоваться программой. К примеру, у вас есть отсканированный текст. Теперь, чтобы распознать текст в Abbyy FineReader, открываем программу. Нажимаем «Открыть».

Выбираем нужное нам изображение и нажимаем открыть.

Когда вы откроете нужный документ, Abbyy Finereader начнёт распознавать текст. Чем больше документ, тем дольше будет длиться распознавание. Распознавание одной страницы может занять несколько секунд.

После того как текст распознается вам останется только сохранить результат в документ Microsoft Word, чтобы затем вы могли отредактировать в нём что угодно. Для этого нажмите кнопку «Сохранить» на верхней панели инструментов, после чего выберите в какую папку будет сохранён документ Word и под каким названием.

Если у вас подключён к компьютеру сканер, то вы можете запустить сканирование прямо из программы, и после чего отсканированный документ сразу будет распознаваться. Для этого на верхней панели инструментов нажмите кнопку «Сканировать». Далее действия будут зависеть от программы-драйвера для вашего принтера. Вам нужно только следовать указаниям мастера сканирования.

Как видите, все очень просто и быстро. Теперь вы знаете, как пользоваться Abbyy FineReader для распознавания текста с изображений! Надеюсь, что эта информация очень поможет многим:) Удачи!

Рассмотрение программы для сканирования и распознавания текста с изображения , а также ее установка на операционную систему Windows 7.

Практически каждый пользователь компьютера сталкивался с такой задачей как сканирование, книги или журнала для последующего распознавания текста, или просто распознавание текста с изображения, например с фотографии. И, наверное, самой популярной (и, наверное, лучшей) из программ такого рода является продукт нашей Российской компании ABBYY, а именно программа FineReader.

На сегодняшний день последней версией этого продукта является FineReader 12, поэтому сегодня мы будем рассматривать особенности программы ABBYY FineReader 12 Professional , а также установим пробную версию этой программы на операционную систему Windows 7.

Построить нашу сегодняшнюю статью я хочу следующим образом, сначала мы поговорим об особенностях, преимуществах этой программы, затем разберем системные требования компьютера и ОС, на которую будет производиться установка данной программы, а также подробно рассмотрим установку FineReader 12 Professional и ограничения пробной версии. Так как программа популярная, поэтому ею практически каждый хоть раз, но пользовался, будь то у себя дома, будь то у знакомого или, например, у себя на работе, поэтому рассматривать, как именно можно сканировать и распознавать текст мы не будем, тем более что подробная инструкция есть на официальном сайте, да, кстати, скачать пробную версию можно также на официальном сайте, на данный момент страница программы следующая — http://www.abbyy.ru/download/finereader/

На этой странице можно скачать и инструкцию (Руководство пользователя) и пробную версию самой программы, для этого справа жмем скачать, затем нас попросят ввести адрес своей электронной почты, соответственно мы вводим (действующую) так как именно на нее придет ссылка для скачивания программы. После ввода email жмем «Отправить» потом выйдет сообщение «Спасибо за интерес к продуктам ABBYY, На указанный Вами e-mail был выслана ссылка для скачивания программы ». И можете сразу проверять свой почтовый ящик, на который Вам придет сообщение со ссылкой на скачивание, Вы соответственно переходите по этой ссылке, и начинается скачивание продукта. Соответственно если Вам понравится это программа, то Вы ее можете приобрести здесь же сайте компании ABBYY. Теперь, где взять эту программу Вы знаете, давайте поговорим об ее особенностях и преимуществах.

Особенности и преимущества ABBYY FineReader 12 Professional

ABBYY FineReader – это программа для распознавания текста с изображения, без необходимости перепечатки всего текста, а также с возможностью сканирование документов со сканера.

В области создания такого рода программ компания ABBYY является мировым лидером и имеет не малое количество наград, что соответственно программе FineReader дает огромное преимущества перед конкурентами.

Еще отличительной особенностью программы FineReader является то, что она с высокой точностью распознает текст на изображениях, который в последствии практически не нужно форматировать, что, наверное, является главным ее преимуществом.

Компания ABBYY выпускает FineReader с поддержкой уже 190 языков мира, это также дает преимущества над всеми конкурентами, причем во всем мире. Она также поддерживает множество форматов для сохранения результатов распознавания, например, Word, Excel, OpenOffice и другие. Еще поддерживает огромное множество форматов изображения, с которых она может распознать текст, такие как: JPEG, BMP, PNG, TIFF, GIF, PDF, DJVU, PCX, DCX и другие.

Помимо всего прочего как по мне она имеет достаточно удобный, интуитивно понятный интерфейс, поэтому пользоваться этой программой сможет каждый, даже начинающий пользователь компьютера.

Как было сказано выше, сегодня доступна уже 12 версия, поэтому давайте поговорим о нововведениях этой версии, и ее преимуществах над предыдущей 11 версией.

Во-первых, конечно же, стоит отметить то, что в 11 версии была поддержка 188 языков, а теперь 190 (может, кто-то ждал момент, когда же локализуют FineReader под его язык:)).

Во-вторых, как заявляют разработчики, увеличилась скорость распознавания, к тому же добавлены такие функции как: распознавание страниц в фоновом режиме, мгновенное открытие многостраничных документов, автоматическое обрезание лишних частей изображения, удаление печатей и пометок на офисных документах для улучшения качества распознавания, добавлена возможность отключения таких элементов структуры как сноски, колонтитулы, оглавление, также добавлены инструменты для форматирования текста в окне проверки результатов.

Еще по заявлению разработчиков некоторая часть существующего функционала была улучшена и оптимизирована, в общем, изменений достаточно.

Ограничения пробной версии ABBYY FineReader 12 Professional

После скачивания пробной версии программы FineReader 12 (ее размер 351 мегабайт) и последующей ее установки на компьютер она будет действовать 30 дней, также она позволит Вам распознать всего 100 страниц и сохранить результаты за раз не более 3 страниц из документа. На самом деле Вам этого будет достаточно, чтобы оценить и понять достоинства этой программы.

И в случае если Вас устроит эта программа, Вы ее можете приобрести там же на официальном сайте и затем активировать ее. Если говорить о стоимости то ABBYY FineReader 12 Professional лицензируется в двух видах, это по подписке, т.е. годовая лицензия, и бессрочная лицензия, т.е. раз и навсегда.

На данный момент:

• Годовая лицензия стоит — 1990 руб. (версия для скачивания).
• Бессрочная лицензия стоит – 4990 руб. (коробочная версия) и 4490 руб. (версия для скачивания).

Какая подойдет именно Вам решать соответственно Вам, стоимость как видите не такая уж и высокая, тем более, если Вы активно что-то сканируете, фотографируете, а затем распознаете текст.

Системные требования для установки ABBYY FineReader 12 Professional

ABBYY FineReader 12 Professional поддерживает следующее операционные системы: Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows 8/8.1, Windows Server 2003/2008/2008 R2/2012/2012 R2.

Как заявляют разработчики, для установки FineReader 12 Professional требуется компьютер с тактовой частотой процессора 1 ГГц или выше, объемом ОЗУ 1024 Мб и свободным местом на диске 850 Мб. Также рекомендовано Интернет соединение, для активации программного продукта и монитор с разрешением не менее 1280×1024 точек.

Установка ABBYY FineReader 12 Professional на ОС Windows 7

Шаг 1

После скачивания программы у Вас появится файл ABBYY_FineReader_12_Professional.exe , который мы соответственно и запускаем, например двойным кликом. В последствии у нас откроется окно для распаковки файлов установки, жмем «Install »

Начнется распаковка

Шаг 2

Затем появится уже непосредственное меню для установки, если вы приобрели коробочную версию, то меню диска будет выглядеть точно так же. Жмем «Установка ABBYY FineReader 12 »

Шаг 3

Затем необходимо выбрать язык программы, по умолчанию установщик определил правильно, поэтому сразу жмем «ОК »

Шаг 4

Шаг 5

Потом, так как мы начинающие пользователи, выбираем режим установки «Обычная » и жмем «Далее »

Шаг 6

На этом шаге нам предстоит выбрать так, сказать первоначальные настройки, я для примера, проставил галки следующем образом, и нажал «Установить »

И вот пошла установка

Шаг 7

Установка длится не долго примерно минут 5, и в заключении появится окно с сообщением о завершении установки, жмем «Готово »

Шаг 8

Все установка завершена, и теперь на рабочем столе появится ярлык для запуска программы, мы соответственно запускаем программу

Каждый раз при запуске, у пробной версии будет появляться окно с предложением приобрести лицензию, но мы пока тока пробуем, поэтому жмем «Запустить программу »

И вот, наконец, у нас откроется сама программа, и мы можем любоваться, как я говорил ранее, отличным интерфейсом.

На этом предлагаю закончить, еще раз напомню, что подробное руководство пользователя можете скачать на сайте компании ABBYY. Ну, все пока! Удачи!

Перевод текста в цифровой формат — довольно распространенная задача для тех, кто работает с документами. Программа Abbyy Finereader поможет сохранить немало времени, автоматически переводя надписи из растровых картинок или «читалок» в редактируемый текст.

В данной статье рассмотрим, как использовать Abbyy Finereader для распознавания текстов.

Как распознать текст с картинки при помощи Abbyy Finereader

Для того, чтобы распознать текст на растровом изображении, достаточно просто загрузить его в программу, и Abbyy Finereader автоматически распознает текст. Вам остается только редактировать его, выделив нужное и сохранить в требуемом формате или скопировать в текстовый редактор.

Распознать текст можно прямо с подключенного сканера.

Более подробно читайте на нашем сайте.

Как создать документ PDF и FB2 при помощи Abbyy Finereader

Программа Abbyy Finereader позволяет конвертировать изображения в универсальный формат PDF и формат FB2 для чтения на электронных книгах и планшетах.

Процесс создания таких документов схож.

1. В главном меню программы выберите раздел E-Book и нажмите FB2. Выберите тип исходного документа — сканирование, документ или фотография.

2. Найдите и откройте требуемый документ. Он загрузится в программу постранично (это может занять некоторое время).

3. Когда процесс распознавания завершится, программа предложит выбрать формат для сохранения. Выбираем FB2. При необходимости, заходим в «Опции» и вводим дополнительную информацию (автор, название, ключевые слова, описание).

После сохранения можно остаться в режиме редактирования текста и перевести его в формат Word или PDF.

Особенности редактирования текста в Abbyy Finereader

Для текста, который распознал Abbyy Finereader предусмотрено несколько опций.

В исходом документе сохраните картинки и колонтитулы, чтобы они перенеслись в новый документ.

Проведите анализ документа, чтобы знать какие ошибки и проблемы могут возникнуть в процессе преобразования.

Редактируйте изображение страницы. Доступны опции кадрирования, фотокоррекции, изменения разрешения.

Вот мы и рассказали как пользоваться Abbyy Finereader. Он обладает довольно широкими возможностями редактирования и конвертирования текстов. Пусть эта программа поможет в создании любых нужных вам документов.

Хотя авансы, выданные искусственному интеллекту (ИИ) за последние 50 лет, ни на йоту не приблизили «умные» машины к когнитивным возможностям человека, полностью отрицать успехи в данном направлении было бы несправедливо. Наиболее очевидный и яркий пример - шахматы (не говоря уже о более простых играх). Компьютер пока не может имитировать наше мышление, но он вполне способен компенсировать данный пробел большим объемом специализированной памяти и скоростью перебора. Владимир Крамник охарактеризовал игру победившей его в 2006 г. программы Deep Fritz как «нечеловеческую» в том смысле, что она зачастую противоречила устоявшимся (человеческим) правилам стратегии и тактики.

А чуть более года назад очередное детище IBM, в свое время положившей начало триумфальным шахматным победам компьютеров (знаменитый Deep Blue), под названием Watson совершило новый прорыв, с большим отрывом победив сразу двух чемпионов популярной американской викторины Jeopardy. Показательно, однако, что хотя Watson самостоятельно озвучивал ответы, вопросы ему все же передавались в текстовом виде. Это говорит о том, что успехи во многих сферах приложения ИИ - распознавании речи и образов, машинном переводе - достаточно скромны, хотя это и не мешает нам уже сегодня применять их на практике. Наибольшие же успехи, пожалуй, демонстрируют системы оптического распознавания символов (OCR, Optical Character Recognition), с которыми наверняка так или иначе знакомы почти все пользователи ПК. Тем более, что российские разработки в данной области занимают достойное место в мире - я имею в виду ABBYY FineReader.

Немного истории

Текущая версия ABBYY FineReader имеет номер 11, т. е. приложение прошло достаточно долгий путь развития, и даже история этого процесса представляет определенный интерес. Не претендуя на исчерпывающую летопись, приведу лишь основные вехи за последнее десятилетие, в течение которого я более-менее следил за FineReader:

Естественно, за это же время в FineReader расширялась поддержка форматов документов, совершенствовались встроенные инструменты и интерфейс, улучшалось воссоздание структуры оригиналов и т. п. Однако выделенные моменты непосредственно связаны с технологиями OCR и неплохо демонстрируют скачкообразный процесс развития, характерный для сложных наукоемких систем, когда после очередного «прорыва» следует некоторый период «затишья», необходимый для совершенствования новых алгоритмов. Они-то и представляют главную ценность любой OCR-программы, и поэтому сколько-нибудь подробная информация о них крайне редко доходит до пользователей. Однако компания ABBYY любезно согласилась приоткрыть завесу тайны, и сегодня мы имеем возможность заглянуть в святая святых FineReader.

Базовые принципы

Итак, поскольку OCR относится к области ИИ, вполне логично, что разработчики стремятся хоть в какой-то степени имитировать деятельность нашего мозга. Конечно, устройство нашей зрительной системы невероятно сложно, но базовые «крупноблочные» принципы ее функционирования достаточно изучены, обычно их выделяют три:

1. Целостность (integrity) - объект рассматривается как совокупность своих частей и (для зрительных образов) пространственных отношений между ними. В свою очередь и части получают толкования только в составе всего объекта. Этот принцип помогает строить и уточнять гипотезы, быстро отсекая маловероятные.
2. Целенаправленность (purposefulness) - поскольку любая интерпретация данных преследует определенную цель, то и распознавание представляет собой процесс выдвижения гипотез об объекте и целенаправленной их проверки. Система, действующая в соответствии с этим принципом, будет не только экономнее расходовать вычислительные мощности, но и реже ошибаться.
3. Адаптивность (adaptability) - система сохраняет накопленную в процессе работы информацию и использует ее повторно, т. е. самообучается. Этот принцип позволяет создавать и накапливать новые знания и избегать повторного решения одних и тех же задач.

FineReader - единственная в мире OCR-система, которая действует в соответствии с вышеописанными принципами на всех этапах обработки документа. Соответствующая технология носит название IPA - по первым буквам английских терминов. К примеру, согласно принципу целостности, фрагмент изображения будет интерпретироваться как символ, только если в нем присутствуют все структурные части подобных объектов, причем находящиеся в определенных взаимоотношениях. Это помогает заменить перебор большого числа эталонов (в поисках более-менее подходящего) целенаправленной проверкой разумного количества гипотез, причем опираясь на накопленные ранее сведения о возможных начертаниях символа в распознаваемом документе.

Однако принципы IPA применяются при анализе не только фрагментов, соответствующих (предположительно) отдельным символам, но и всего исходного изображения страницы. Большинство OCR-систем основываются на распознавании иерархической структуры документа, т. е. страница разбивается на основные структурные элементы, такие как таблицы, изображения, блоки текста, которые, в свою очередь, разделяются на другие характерные объекты - ячейки, абзацы - и так далее, вплоть до отдельных символов.

Такой анализ может проводиться двумя основными способами: сверху-вниз, т. е. от составных элементов к отдельным символам, или, наоборот, снизу-вверх. Чаще всего применяется один из них, но в ABBYY разработали специальный алгоритм MDA (multilevel document analysis, многоуровневый анализ документа), который сочетает оба. Вкратце он выглядит следующим образом: структура страницы анализируется методом сверху-вниз, а воссоздание электронного документа по окончании распознавания происходит снизу-вверх, однако на всех уровнях дополнительно действует механизм обратной связи. В результате резко снижается вероятность грубых ошибок, связанных с неверным распознаванием высокоуровневых объектов.

ADRT

Исторически OCR-системы развивались от распознавания отдельных символов. Эта задача и до сих пор является важнейшей и самой трудной, именно с ней связаны наиболее сложные алгоритмы. Однако вскоре стало понятно, что в ее решении может помочь более высокоуровневая информация (к примеру, о языке документа и правильности написания распознанных слов) - так появились контекстная и словарная проверки. Затем стремление сохранять форматирование и воссоздавать физическую структуру (т. е. взаимное расположение различных объектов) документа привело к необходимости подробного анализа целой страницы. Понятно, что это также заметно влияет на общее качество распознавания, поскольку помогает корректно обрабатывать многоколоночную верстку, таблицы и другие приемы «нелинейного» расположения текста.

Большинство современных OCR действуют именно на этих трех уровнях - символов, слов, страниц, - практикуя, как уже было сказано, подходы сверху-вниз или снизу-вверх. Однако ABBYY, в соответствии с принципами IPA, ввела в FineReader еще один уровень - всего многостраничного документа. Прежде всего это понадобилось для корректного воспроизведения логической структуры, которая в современных документах становится все сложнее. Но есть и дополнительные бонусы: повышение точности и ускорение обработки повторяющихся объектов, более корректная идентификация (а значит, и распознавание) «перетекающих» со страницы на страницу объектов.

Именно для этого и была разработана ADRT (Adaptive Document Recognition Technology) - технология анализа и синтеза документа на логическом уровне. В конечном итоге она помогает сделать результат работы FineReader максимально похожим на оригинал. Для этого анализируется изображение всего документа, а распознанные слова объединяются в группы (кластеры) в зависимости от начертания, окружения и местоположения на странице. Таким образом программа как бы видит «логику» разметки документа и в дальнейшем может унифицировать оформление результата.

Благодаря ADRT, FineReader, начиная с версии 9.0, научился обнаруживать, распознавать и воспроизводить следующие структурные части и элементы форматирования документа:

• основной текст;
• верхние и нижние колонтитулы;
• номера страниц;
• заголовки одного уровня;
• оглавление;
• текстовые вставки;
• подписи к рисункам;
• таблицы;
• сноски;
• зоны подписи/печати;
• шрифты и стили.

Процесс распознавания

В соответствии с алгоритмом MDA, собственно распознавание начинается сверху-вниз, с уровня страницы. Понятно, что чем больше неверных решений будет сделано на ранних этапах этого процесса, тем больше будет на следующих. Именно поэтому точность распознавания так сильно зависит от качества оригиналов, но и алгоритмы их предварительной обработки могут иметь существенное значение. Так, по мере роста популярности цветных документов в FineReader появилась процедура адаптивной бинаризации (adaptive binarization, AB ). Если отсканировать сразу в черно-белом режиме документ, где присутствуют водяные знаки либо текст расположен на текстурной или цветной подложке, то на изображении неизменно появится «мусор», который затем будет довольно сложно отделить от «полезного» изображения (т. к. исходная информация о нем уже потеряна). Именно поэтому FineReader предпочитает работать с цветными или полутоновыми изображениями, самостоятельно преобразуя их в черно-белые (этот процесс и называется бинаризацией). Но и это не всё. Поскольку цвета текста и фона могут различаться в пределах страницы и даже отдельных строк, AB выделяет слова с более-менее одинаковыми характеристиками и подбирает для каждого оптимальные с точки зрения качества распознавания параметры бинаризации. Именно в этом и состоит адаптивность алгоритма, который, таким образом, является примером использования обратной связи в MDA. Понятно, что эффективность AB сильно зависит от оформления исходных документов - на тестовой базе ABBYY этот алгоритм обеспечил повышение точности распознавания на 14,5%.

Но наиболее интересное, конечно, начинается, когда процесс распознавания опускается на самые нижние уровни. Так называемая процедура линейного деления разбивает строки на слова, а слова на отдельные буквы; далее, в соответствии с принципом IPA, формирует набор гипотез (т. е. возможных вариантов того, что́ это за символ, на какие символы разбито слово и т. д.) и, снабдив каждую оценкой вероятности, передает на вход механизма распознавания символов. Последний состоит из ряда так называемых классификаторов , каждый из которых также формирует ряд гипотез, ранжированных по предполагаемой степени вероятности. Важнейшей характеристикой любого классификатора является среднее положение правильной гипотезы. Понятно, что чем выше она находится, тем меньше работы для последующих алгоритмов - к примеру, словарной проверки. Но для достаточно отлаженных классификаторов чаще всего оценивают такие характеристики, как точность распознавания по первым трем гипотезам или только по первой - т. е., грубо говоря, способность угадать верный ответ с трех или с одной попытки. ABBYY в своих системах применяет следующие типы классификаторов: растровый, признаковый, признаковый дифференциальный, контурный, структурный и структурный дифференциальный - которые сгруппированы на двух логических уровнях.

Принцип действия РК , или растрового классификатора, основан на попиксельном сравнении изображения символа с эталонами. Последние формируются в результате усреднения изображений из обучающей выборки и приводятся к некой стандартной форме; соответственно, для распознаваемого изображения также предварительно нормализуются размер, толщина элементов, наклон. Этот классификатор отличается простотой реализации, скоростью работы и устойчивостью к дефектам изображений, но обеспечивает сравнительно низкую точность и именно поэтому используется на первом этапе - для быстрого порождения списка гипотез.

Признаковый классификатор (ПК ), как и следует из его названия, основывается на наличии в изображении признаков того или иного символа. Если всего таких признаков N, то каждую гипотезу можно представить точкой в N-мерном пространстве; соответственно, точность гипотезы будет оцениваться расстоянием от нее до точки, соответствующей эталону (который также нарабатывается на обучающей выборке). Понятно, что типы и количество признаков в значительной степени определяют качество распознавания, поэтому обычно их достаточно много. Этот классификатор также сравнительно быстр и прост, но не слишком устойчив к различным дефектам изображения. Кроме того, ПК оперирует не исходным изображением, а некой моделью, абстракцией, т. е. не учитывает часть информации: скажем, сам факт наличия каких-то важных элементов ничего не говорит об их взаимном расположении. По этой причине ПК используется не вместо, а вместе с РК.

Контурный классификатор (КК ) представляет собой частный случай ПК и отличается тем, что анализирует контуры предполагаемого символа, выделенные из исходного изображения. В общем случае его точность ниже, чем у полновесного ПК.

Признаковый дифференциальный классификатор (ПДК ) также похож на ПК, однако используется исключительно для различения похожих друг на друга объектов, таких как «m» и «rn». Соответственно, он анализирует только те области, где скрываются отличия, а на вход ему подаются не только исходные изображения, но и гипотезы, сформированные на ранних стадиях распознавания. Принцип его работы, однако, несколько отличается от ПК. На этапе обучения в N-мерном пространстве формируются два «облака» (групп точек) возможных значений для каждого из двух вариантов, затем строится гиперплоскость, отделяющая «облака» друг от друга и примерно равноудаленная от них. Результат распознавания зависит от того, в какое полупространство попадает точка, соответствующая исходному изображению.

Сам по себе ПДК не выдвигает гипотез, а лишь уточняет имеющиеся (список которых в общем случае сортируется пузырьковым методом), так что прямая оценка его эффективности не проводится, а косвенно ее приравнивают к характеристикам всего первого уровня OCR-распознавания. Однако понятно, что она зависит от корректности подобранных признаков и представительности выборки эталонов, обеспечение чего является достаточно трудоемкой задачей.

Структурно-дифференциальный классификатор (СДК ) первоначально применялся для обработки рукописных текстов. Его задача состоит в различении таких похожих объектов, как «C» и «G». Таким образом, СДК основывается на признаках, характерных для каждой пары символов, процесс его обучения еще сложнее, чем у ПДК, а скорость работы ниже, чем у всех предыдущих классификаторов.

Структурный классификатор (СК ) является предметом гордости компании ABBYY, первоначально он был разработан для распознавания так называемого рукопечатного текста, т. е. когда человек пишет «печатными» буквами, но впоследствии был применен и для печатного. Он используется на завершающих этапах распознавания и вступает в действие достаточно редко, а именно, только в том случае, когда до него доходят как минимум две гипотезы с достаточно высокими вероятностями.

Качественные характеристики всех классификаторов собраны в следующую таблицу. Они, впрочем, позволяют лишь оценить эффективность алгоритмов друг относительно друга, т. к. не являются абсолютными, а получены на основе обработки конкретной тестовой выборки. Может создаться впечатление, что на последних этапах распознавания борьба идет буквально за доли процента, но на самом деле каждый классификатор вносит существенную лепту в повышение точности распознавания - так, к примеру, СК снижает количество ошибок на ощутимые 20%.

* оценка всего первого уровня OCR-алгоритма ABBYY
** оценка для всего алгоритма после добавления соответствующего классификатора

Любопытно, однако, что, несмотря на довольно высокую точность, алгоритм собственно распознавания не принимает окончательного решения. В соответствии с принципом MDA, гипотезы выдвигаются на каждом логическом уровне, и число их может расти в геометрической прогрессии. Соответственно, последовательная проверка всех гипотез вряд ли окажется эффективной, и потому в OCR-системах ABBYY применяется метод структурирования гипотез, т. е. отнесения их к тем или иным моделям. Последних существует пара десятков, вот только несколько их типов: словарное слово, несловарное слово, арабские цифры, римские цифры, URL, регулярное выражение - а в каждый может входить множество конкретных моделей (к примеру, слово на одном из известных языков, латиницей, кириллицей и т. д.).

Все финальные действия выполняются уже именно с гипотезами, построенными по моделям. К примеру, контекстная проверка определит язык документа и сразу же существенно понизит вероятность моделей с использованием неправильных алфавитов, а словарная компенсирует погрешности при неуверенном распознавании некоторых символов: так, слово «turn» присутствует в словаре английского языка - в отличие от «tum» (во всяком случае, оно отсутствует среди популярных). Хотя приоритет словаря выше, чем у любого классификатора, он не обязательно является последней инстанцией, и в общем случае не останавливает дальнейшие проверки: во-первых, как говорилось выше, имеется модель несловарного слова, во-вторых, специальная организация словарей позволяет с высокой долей вероятности предположить, может ли какое-то неизвестное слово относиться к тому или иному языку. Тем не менее, словарная проверка (и полнота словарей) оказывает существенное влияние на результат распознавания, и в тестах самой ABBYY сокращает количество ошибок практически вдвое.

Не только OCR

Печатные документы - далеко не единственные, представляющие интерес с точки зрения их оцифровки и автоматической обработки. Довольно часто приходится работать с формами, т. е. документами с предопределенными и фиксированными полями, которые заполняются вручную, но сравнительно аккуратно (так называемыми рукопечатными символами) - примером могут служить различные анкеты. Технология их обработки имеет отдельное название - ICR (intelligent character recognition) - и достаточно существенно отличается от OCR. Так, поскольку в данном случае задача состоит не в воссоздании всего документа, а в извлечении из него конкретных данных, то она распадается на две основные подзадачи: нахождение нужных полей и собственно распознавание их содержимого.

Это достаточно специфическая область, и ABBYY предлагает для нее совершенно отдельный программный продукт ABBYY FlexiCapture. Он предназначен для создания автоматизированных и полуавтоматизированных систем, предполагает настройку на конкретные типы документов, для которых создаются специальные шаблоны, умеет интеллектуально находить на страницах различные поля и верифицировать данные в них и т. д. Однако в самой основе лежат алгоритмы распознавания символов, аналогичные тем, что применяются в FineReader, да и общая схема весьма похожа:

Впрочем, важное отличие все же имеется: структурный классификатор является обязательным участником процесса - это связано со спецификой рукопечатных символов. Кроме того, ICR предполагает большое число специфических дополнительных проверок: например, не является ли символ зачеркнутым, или действительно ли распознанные символы формируют дату.

В этот раз расскажу как превращать бумажные документы в электронный вид формата PDF, а также, как бумажный документ перекинуть в компьютер с целью изменить текст. Итак начнем.
У меня на руках бумажный документ.

СКАНИРОВАНИЕ в PDF

Задача: перекинуть в компьютер (перевести в электронный вид) этот документ. Притом нужно сделать именно в таком виде чтобы нельзя было его в будущем изменить (грубо говоря надо сделать фото документа). Потом этот электронный документ нужно переслать по почте на электронный адрес. Притом клиент просит именно в формате pdf.

По этапам:
1) пропускаю документ через сканер
2) сохраняю полученный отпечаток в формате pdf на свой компьютер
3) пересылаю полученный файл по почте
В своей работе я использую для решения такой задачи 2 программы:
Foxit Phantom или ABBYY FineReader. Для понятности прикладываю скриншоты:
В Foxit Phantom при включенном сканере необходимо в главном меню выбрать ФАЙЛ-СОЗДАТЬ PDF-СО СКАНЕРА…
Произойдет сканирование и появится предложение сохранить файл. Выбираем место, пишем название файла и сохраняем.

В ABBYY FineReader в панели инструментов есть огромные кнопки. Одна из них называется СКАНИРОВАТЬ в PDF. Её и используем.

Если же надо отсканировать многостраничный документ то, по этапам:
1) Нажимаем кнопку под номером 1 СКАНИРОВАНИЕ

Получаем отсканированный документ

Также сканируем ещё одну страницу (нажимаем ещё раз кнопку под номером 1 СКАНИРОВАНИЕ).
2) Сохраняем в PDF

В итоге получаем готовый многостраничный документ в виде файла в формате PDF.

Теперь данный файл можно отправлять по электронной почте.

РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕКСТА

Задача: перевести бумажный документ в электронный вид (в компьютер)

По этапам:
1) Сканирование (кнопка 1 СКАНИРОВАНИЕ)

2) Распознавание (кнопка 2 РАСПОЗНАТЬ ВСЕ)

Распознавание нужно понимать как процесс перевода фотографии (картинки) в текст (буквы, цифры, знаки). Если Вы сфотографировали текстовую страницу, то после распознавания 99% текста с бумаги превратиться в текст электронный. Электронный текст уже можно на компьютере менять (редактировать) так, как Вам захочется.

3) Сохранение в текстовый редактор (кнопка 4 Сохранить)
Советую выбирать ПЕРЕДАТЬ ВСЕ СТРАНИЦЫ В-MICROSOFT WORD

Получаем

Хотелось бы указать на важные моменты при процедуре РАСПОЗНАВАНИЯ. Есть нюансы при работе.
Сразу после распознавания советую поглядеть на результат. Особенно на блоки, которые создает программа FineReader.

Это области выделенные в прямоугольные рамки. Рамки эти разного цвета. Если красного цвета-то этот блок распознался как КАРТИНКА. Если черного цвета - то ТЕКСТ. Блоки бывают разного типа. Тип блока можно узнать щелкнув на блоке ПРАВОЙ клавишей мыши и выбрав ИЗМЕНИТЬ ТИП БЛОКА.

Маленькая хитрость: можно выделить произвольную область и пометить любым типом блок. Например выделим ту часть текста, которая плохо распознается, при помощи левой клавиши мыши (нажимает, удерживаем и тянем, рамка меняет размер).

В итоге документ в Word-е будет иметь блок текста и блок картинка. Блок картинка будет иметь абсолютно неизменный вид. Данный способ я использую при сохранении печатей, нестандартных шрифтов, картинок, фотографий.

ЗЫ: Знания и умения работать с PDF, сканировать и распознавать документы очень часто выручают в офисной работе. Знание - экономит Ваше время!