Секреты сканирования на ПК - [9]

Первые шаги в этой области были предприняты еще в конце 50-х годов. Принципы распознавания, заложенные тогда, и сегодня еще используются в большинстве систем OCR (Optical Character Recognition). Традиционный подход к проблеме распознавания заключается в сведении задачи распознавания к задаче классификации некоторого набора признаков. Идея проста: по изображению определяется некоторый набор признаков, который сравнивается с каждым из имеющихся образцов, так называемых эталонов. По результатам сравнения находится эталон, с которым этот набор признаков совпадает лучше всего, и изображение относится к соответствующему классу. То есть все решение заключается в сравнении предлагаемого изображения с образцами и выборе наиболее подходящего, иначе говоря, производится некий перебор возможных вариантов. Такой подход по сути своей не позволяет добиться по-настоящему высокого качества распознавания, как бы он не был усовершенствован. Главный его недостаток заключается в том, что в любом случае в наборе признаков содержится не вся информация об изображении, иными словами, эталонов заложить в программу можно много, но не бесконечное число, а вот вариантов изображения того или иного символа может быть бесчисленное количество. Поэтому, как только система сталкивается с нестандартным написанием буквы или цифры, она дает сбой: либо не может распознать вообще, либо распознает неправильно.

Альтернативой традиционному шаблонному методу распознавания стало распознавание на основе принципов Целостности, Целенаправленности и Адаптивности.

Согласно принципу целостности, распознаваемый объект рассматривается как целое, состоящее из частей, связанных между собой пространственными отношениями.

Изображение интерпретируется как определенный объект, только если на нем присутствуют все структурные части этого объекта, и эти части находятся в соответствующих отношениях. Сами части получают интерпретацию только в составе гипотезы о предполагаемом объекте.

По принципу целенаправленности распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез о целом объекте. Источниками гипотез являются признаковые классификаторы и контекстная информация. Части картинки анализируются не априорно, а только в рамках выдвинутой гипотезы о целом. Традиционный подход, состоящий в интерпретации того, что наблюдается на изображении, заменяется подходом, состоящим в целенаправленном поиске того, что ожидается на изображении.

Принцип адаптивности подразумевает способность системы к самообучению.

Впервые эти принципы были применены на практике в системе распознавания «Графит», которая была разработана под руководством Александра Шамиса в конце 80-х годов. Это была система распознавания рукопечатных знаков.

На этих же принципах в 1993 году фирмой Bit Software (ныне компания ABBYY) была создана система распознавания печатного текста FineReader. В своей работе эта система использовала признаковый классификатор в сочетании с целенаправленной проверкой гипотез о распознаваемых словах по словарю.

Признаковый классификатор использует некоторое количество признаков, которые вычисляются по изображению. Типичная процедура классификации состоит в вычислении степени близости между входным изображением и известными системе классами изображений. В качестве ответа выдается список классов, упорядоченный по степени близости, то есть фактически выдвигался ряд гипотез о принадлежности объекта тому или иному классу.

Как строится процесс распознавания символов в FineReader? Для быстрого порождения предварительного списка гипотез используются, как и ранее, признаковые классификаторы. Эти же классификаторы используются для повышения точности распознавания на изображениях с дефектами. Путем их комбинации выдвигаем гипотезу о том, что может быть на изображении. Каждый классификатор дает не один результат, а несколько лучших, которые объединяются в общий список. Получаем некий набор гипотез о том, что может быть на изображении. Далее гипотезы последовательно проверяются структурным классификатором, который целенаправленно анализирует имеющийся символ, исходя из знаний о его структуре. То есть, когда мы предполагаем, что на изображении может быть буква "а", мы можем целенаправленно проверить те свойства, которые должны быть именно у буквы "а", а не у какой-то другой буквы, сравнивая имеющийся у нас символ со структурным эталоном.

Структурный эталон описывает знак как набор структурных элементов, находящихся в определенных отношениях между собой. Используется четыре типа структурных элементов: отрезок, дуга, кольцо, точка. Отношения задаются как нечеткие логические высказывания. В качестве переменных используются различные атрибуты элементов — длины, описывающие рамки, углы, координаты характерных точек элементов.

Большинство отношений сводится к проверке того, что некоторая величина принадлежит диапазону с нечеткими границами. В результате проверки отношения получается оценка в диапазоне [0..1]. Оценки всех отношений перемножаются, что соответствует нечеткой логической операции AND.