Распознавание текстов очень важная задача которая возникает
Перейти к содержимому

Распознавание текстов очень важная задача которая возникает

  • автор:

Распознавание текстов очень важная задача которая возникает

Basic HTML Version

Table of Contents View Full Version

Page 18 — Методические указания к выполнению практических работ Word 2021

Задание 2. Создание колонок (3 колонки) Наберите текст по образцу (тип шрифта Times New Roman, раз- мер – 12): Распознавание текстов — очень важная задача, которая возникает во многих областях деятельности человека. Заполняя бюллетень на выбо- рах, бланк во время переписи населения, карточку в поликлинике, бланк теста на экзамене, мы знаем, что обработку информации с этих носите- лей будет выполнять компьютер, а вернее специальная программа рас- познавания текста. Но прежде специальное устройство сканер поможет ввести данные с бланков в память компьютера. Сканер предназначен для преобразования информации с бумажного носителя в графический файл, с которым и будет работать программа. Внимание: после напечатанного абзаца обязательно нажмите несколько раз , иначе не получатся три колонки. Выделите напечатанный текст и выберите вкладку Разметка страницы  Колонки  Другие колонки. 18 Простая информатика

Распознавание текстов очень важная задача которая возникает

  • Статьи
  • Сканирование и распознавание текста

    Популярное

    • Сканирование документов от 1,5 руб./страница
    • Сканирование книг от 4 руб./страница
    • Сканирование фотографий от 10 руб./фото
    • Распознавание текста от 2 руб./стр
    • Сканирование чертежей формата А1 от 60 руб./стр
    • Обработка анкет от 2 руб./анкета

    Попробуй бесплатно наш новый продукт E-Arch Online

    3 руб. за страницу за автоматическое распознавание.

    Подробнее на странице Распознавание текста.

    Этапы сканирования и распознавание текста

    Опуская процесс подготовки оригиналов, сам процесс сканирования и распознавания можно разделить на следующие этапы.

    1. Выбор режима сканирования. Для успешного распознавания и минимизации ошибок, специалист сканирования должен, прежде всего, правильно подготовить документ для распознавания, настроить оборудование для получения максимально качественной цифровой копии оригинала. Свежеотпечатанный на принтере текст и старая газета с выцветшим шрифтом и пожелтевшей бумаге требуют к себе разного подхода на всех этапах сканирования и распознавания. Однако профессиональные опытные специалисты с помощью новейших программно-аппаратных средств отлично справляются с любыми задачами такого рода.

    Также на этом этапе важно определиться с режимом сканирования. Для текстового черно-белого документа, не содержащего картинок и иллюстраций (или же эти элементы так же черно-белые), достаточно выбрать режим черно-белого сканирования или режим градации серого. Однако если текст не черно-белый, присутствуют цветные элементы, картинки, графики, схемы, и нам нужно получить точную копию, режим сканирования должен быть соответствующим, то есть цветным. Если цветность не принципиальна, то можно ограничиться режимом сканирования в градациях серого.

    2. Далее приступаем к распознаванию текста. Для начала с помощью специализированных программ анализируется структура документов. На этом этапе важен контроль специалиста, так как возможные ошибки на этом этапе потребуют серьезных усилий по их устранению в последствии.

    Следующий этап — непосредственное распознавание текста. Этот процесс так же доверяем компьютерной программе распознавания текста.

    3. Проверка результата и устранение ошибок. После окончания процесса распознавания, не смотря на постоянно совершенствующееся программное обеспечение, получившийся результат необходимо проверить и откорректировать вручную. Чем хуже состояние оригинала, тем больше возникает ошибок и только человек может провести коррекцию и исправить все недочеты.

    Далее происходит проверка на предмет синтаксических и орфографических ошибок, расставляются, по необходимости, знаки препинания и специальные символы.

    4. И последний этап это форматирование документа. Проверяется и если нужно корректируется размер шрифта, стили заголовков и текста, разбивается на абзацы, главы, проверяется нумерация страниц и оглавление документа. Также проверяется общая структура документа и верстка. Графические элементы, картинки, графики, схемы и другие иллюстрации так же проходят проверку на предмет соответствия.

    После проведения всех вышеописанных процедур, мы получаем точную и самое главное редактируемую копию оригинала. Теперь мы с легкостью можем вносить изменения, копировать и делится этим документом, получить необходимое количество твердых копий. На основании этого документа можно создавать свои собственные документы. При этом документ будет храниться, без риска быть испорченным, потерянным или украденным.

    Доверьте работу профессионалам

    Наша компания на рынке с 2006 года. Профессиональное оборудование и опытный персонал. Сотни тысяч обработанных документов и книг. Всё это позволяет нам предложить вам оптимальные по соотношению цена/качество услуги.

    Страница сгенерирована за 0.01 секунд !

    Позовите преподавателя для проверки работы

    Цель работы: изучить и освоить возможности MS Word при работе с колонками и списками.

    Задание 1. Установка параметров страницы

    Установим поля страницы. Для этого выберите вкладку Разметка страницы ® Параметры страницы.

    Откроется окно Параметры страницы:

    Установите поля страницы: Верхнее – 2 см, Нижнее – 2 см, Левое – 2 см, Правое – 2 см.

    Обратите внимание, что в этом же окне можно поменять ориентацию страницы с книжной (по умолчанию) на альбомную.

    Задание 2. Создание колонок (3 колонки)

    Наберите текст по образцу (тип шрифта Times New Roman, размер – 12):

    Распознавание текстов — очень важная задача, которая возникает во многих областях деятельности человека. Заполняя бюллетень на выборах, бланк во время переписи населения, карточку в поликлинике, бланк теста на экзамене, мы знаем, что обработку информации с этих носителей будет выполнять компьютер, а вернее специальная программа распознавания текста. Но прежде специальное устройство сканер поможет ввести данные с бланков в память компьютера. Сканер предназначен для преобразования информации с бумажного носителя в графический файл, с которым и будет работать программа.

    Внимание: после напечатанного абзаца обязательно нажмите несколько раз , иначе не получатся три колонки.

    Выделите напечатанный текст и выберите вкладку Разметка страницы ® Колонки ® Другие колонки.

    Откроется окно Колонки:

    Заполните поля диалогового окна: Тип (количество колонок) – 3, промежуток – 0,5 см. Нажмите ОК. Получится так:

    Распознавание текстов — очень важная задача, которая возникает во многих областях деятельности человека. Заполняя бюллетень на выборах, бланк во время переписи населения, карточку в поликлинике, бланк теста на экзамене, мы знаем, что обработку информации с этих носителей будет выполнять компьютер, а вернее специальная программа распознавания текста. Но прежде специальное устройство сканер поможет ввести данные с бланков в память компьютера. Сканер предназначен для преобразования информации с бумажного носителя в графический файл, с которым и будет работать программа.

    Задание 3. Создание колонок (2 колонки с разделителем)

    Скопируйте и вставьте образец текста еще раз. Расположите его в две колонки с интервалом между колонками 1 см, поставьте галочку в окошке Разделитель. Получится так:

    Распознавание текстов — очень важная задача, которая возникает во многих областях деятельности человека. Заполняя бюллетень на выборах, бланк во время переписи населения, карточку в поликлинике, бланк теста на экзамене, мы знаем, что обработку информации с этих носителей будет выполнять компьютер, а вернее специальная программа распознавания текста. Но прежде специальное устройство сканер поможет ввести данные с бланков в память компьютера. Сканер предназначен для преобразования информации с бумажного носителя в графический файл, с которым и будет работать программа.

    Задание 4. Списки

    Списки используют для автоматической нумерации абзацев. Элементом списка может быть только абзац. Списки могут быть нумерованные, маркированные и многоуровневые.

    Списки можно создавать двумя способами:

    1. Набрать текст из последовательности абзацев, выделить его и выбрать вид списка.

    2. Выбрать вид списка и только после этого набрать текст из последовательности абзацев.

    Результат будет одинаковым.

    Нумерованные списки

    Для создания нумерованного списка выберите вкладку Главная ® Абзац ® Нумерация.

    Если щелкнуть по стрелке, появится окно, в котором можно выбрать форматы нумерации. Выберите указанный вид нумерованного списка и создайте список:

    1. Сайгутина Светлана

    2. Асадова Светлана

    3. Козырева Юлия

    4. Сакаева Ирина

    5. Кузнецова Кристина

    6. Балахонова Дарья

    7. Пономарева Лидия

    Расположите фамилии студенток по алфавиту. Для этого: выделите список и щелкните по пиктограмме Сортировка:

    Появится окно Сортировка текста. Нажмите ОК. Получится так:

    1. Асадова Светлана

    2. Балахонова Дарья

    3. Козырева Юлия

    4. Кузнецова Кристина

    5. Пономарева Лидия

    6. Сайгутина Светлана

    7. Сакаева Ирина

    Скопируйте и вставьте полученный список, выберите другой вид нумерованного списка. Например:

    1) Асадова Светлана

    2) Балахонова Дарья

    3) Козырева Юлия

    4) Кузнецова Кристина

    5) Пономарева Лидия

    6) Сайгутина Светлана

    7) Сакаева Ирина

    Если список начинается не с 1, а продолжается, выделите первую фамилию, нажмите правую кнопку мыши (контекстное меню) и выберите Начать заново с 1. Создайте другие виды нумерованных списков.

    Маркированные списки

    Для создания маркированного списка выберите вкладку Главная ® Абзац ® Маркеры:

    Создайте маркированный список:

    Функции процессора:

    ü обработка данных по заданной программе путем выполнения арифметических и логических операций;

    ü программное управление работой устройств компьютера.

    Функции памяти:

    ü прием информации из других устройств;

    ü запоминание информации;

    ü выдача информации по запросу в другие устройства машины.

    Многоуровневые списки

    Первоначально список не имеет уровней. Для понижения уровня списка следует увеличить отступ:

    Для повышения уровня списка – уменьшите отступ:

    Создайте многоуровневые списки:

    Список 1

    1. Компьютерное оборудование

    1.1. Системный блок:

    1.1.1. материнская плата;

    1.1.2. жесткий диск;

    1.1.4. блок питания;

    Список 2

    1. В современном документообороте чаще всего используется:

    1) Microsoft Word

    2) StarOffice Writer

    3) Windows Блокнот

    2. Преобразование документа, обеспечивающее вставку, удаление, перемещение его фрагментов (объектов) – это:

    3. Часть текста, представляющая собой законченный по смыслу фрагмент произведения, окончание которого служит естественной паузой для перехода к новой мысли:

    Сохраните работу в своей папке под именем Практическая работа 3.

    Позовите преподавателя для проверки работы

    Практическое занятие № 4

    Создание и форматирование таблиц

    Цель работы: изучить и освоить возможности MS Word при работе с таблицами.

    Таблицы в документах используют для представления структурированной информации.

    Задание 1. Создание таблицы

    Образец: Таблица истинности для основных логических функций

    A B A Ù B конъюнкция A Ú B дизъюнкция ØA инверсия
    0 0 0 0 1
    0 1 0 1 1
    1 0 0 1 0
    1 1 1 1 0

    Для создания таблицы используется вкладка Вставка ® Таблица

    Посчитайте количество столбцов в таблице – 5. Количество строк считать необязательно, т.к. они легко добавляются и удаляются. Щелкните по пиктограмме Таблица и, удерживая левую кнопку мыши нажатой, выделите 5 клеточек по горизонтали и 5 клеточек по вертикали. Щелкните левой кнопкой мыши.

    Заполните таблицу. Для ввода символов конъюнкции, дизъюнкции, инверсии используйте вкладку Вставка ® Символ.

    A B A Ù B конъюнкция A Ú B дизъюнкция ØA инверсия
    0 0 0 0 1
    0 1 0 1 1
    1 0 0 1 0
    1 1 1 1 0

    Выделите всю таблицу и щелкните правой кнопкой мыши. Появится контекстное меню:

    Выберите Автоподбор ® Автоподбор по содержимому. Получится так:

    A B A Ù B конъюнкция A Ú B дизъюнкция ØA инверсия
    0 0 0 0 1
    0 1 0 1 1
    1 0 0 1 0
    1 1 1 1 0

    Расположите таблицу по центру. Расположите надписи в ячейках по центру. Напечатайте название таблицы. Должно получиться, как на образце.

    Задание 2. Конструктор. Создайте таблицу:

    Вид рекламы Эффективность рекламы (%)
    Телевидение 40
    Радио 20
    Средства печати 26
    Транспорт 7
    Уличные щиты 2
    Прочие 5

    Установите курсор в любой ячейке таблицы и найдите вкладку РАБОТА С ТАБЛИЦАМИ Конструктор:

    Откройте окно, где Вы можете выбрать стиль оформления таблицы или создать свой стиль. Выберите один из стилей.

    Задание 3. Объединение ячеек Образец:

    Единицы измерения информации

    Для того, чтобы записать название таблицы Единицы измерения информации, необходимо выделить ячейки первой строки, щелкнуть правой кнопкой мыши (появится контекстное меню), выбрать: Объединить ячейки:

    Расположите текст внутри ячеек По центру, введите название таблицы Единицы измерения информации. Объедините 4-ую и 5-ую ячейки второй строки (где будет напечатано Приставка), затем разбейте ее на 2 столбца, 2 строки.

    Единицы измерения информации

    Две верхние ячейки объедините. Заполните таблицу. Используйте надстрочные и подстрочные знаки.

    Задание 4. Создайте таблицу самостоятельно. Образец:

    Дата добавления: 2020-04-08 ; просмотров: 3010 ; Мы поможем в написании вашей работы!

    Поделиться с друзьями:

    © 2014-2024 — Студопедия.Нет — Информационный студенческий ресурс. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав (0.026)

    Распознавание текста на изображении

    Распознавание текста на изображениях (оптическое распознавание символов (англ. optical character recognition, OCR [1] )) — одно из направлений распознавания образов, задача которого заключается в переводе изображений рукописного, машинного или печатного текста в текстовые данные, использующиеся для представления символов в компьютере (например, в текстовом редакторе).

    Общая информация

    Распознавание текста на изображениях является важной задачей машинного обучения, так как это позволяет организовать удобное взаимодействие с данными: редактирование, анализ, поиск слов или фраз и т.д.

    В последние десятилетия, благодаря использованию современных достижений компьютерных технологий, были развиты новые методы обработки изображений и распознавания образов, благодаря чему стало возможным создание таких промышленных систем распознавания печатного текста, как, например, FineReader [2] , которые удовлетворяют основным требованиям систем автоматизации документооборота.

    Тем не менее, создание приложения в данной области по-прежнему остается творческой задачей и требует дополнительных исследований в связи со специфическими требованиями по разрешению, быстродействию, надежности распознавания и объему памяти, которыми характеризуется каждая конкретная задача.

    История

    Разработка OCR-систем основана на технологиях, связанных с телеграфией и созданием считывающих устройств для слепых. В 1914 году Эммануэль Гольдберг разработал устройство, считывающее символы и преобразовывающее их в стандартный телеграфный код. Одновременно Эдмунд Фурнье д’Альбе разработал «Оптофон», ручной сканер, который, при перемещении по напечатанной странице, вырабатывал тональные сигналы, соответствующие определенным буквам или символам.

    В 1974 году Рэй Курцвейл создал компанию «Kurzweil Computer Products, Inc» и начал работать над развитием первой системы оптического распознавания символов, способной распознавать текст, напечатанный любым шрифтом. Курцвейл считал, что лучшее применение этой технологии — создание машины чтения для слепых, которая позволила бы слепым людям иметь компьютер, умеющий читать текст вслух. Данное устройство требовало изобретения сразу двух технологий — ПЗС (прибор с зарядовой связью [3] ) планшетного сканера и синтезатора, преобразующего текст в речь.

    Первой коммерчески успешной программой, распознающей кириллицу, стала программа «AutoR» российской компании «ОКРУС». Алгоритм «AutoR» был компактный, быстрый и шрифтонезависимый. Этот алгоритм разработали и испытали ещё в конце 60-х два молодых биофизика, выпускники МФТИ — Г. М. Зенкин и А. П. Петров. В настоящее время алгоритм Зенкина-Петрова применяется в нескольких прикладных системах, решающих задачу распознавания графических символов.

    В 1993 году вышла технология распознавания текстов российской компании ABBYY. На её основе создан ряд корпоративных решений и программ для массовых пользователей. Технологии распознавания текстов ABBYY OCR лицензируют международные ИТ-компании, такие как Fujitsu, Panasonic, Xerox, Samsung, EMC и другие.

    В 2000-х годах производительность и компактность OCR-системы позволила представить на рынок онлайн-сервисы по переводу текста с одного языка на другой. Со временем такие программы получили возможность обрабатывать изображения как печатного, так и рукописного текста.

    С развитием технологий производства мобильных устройств и упрощения процесса разработки мобильных приложений, OCR-системы стали неотъемлемой частью разнообразных программ: от развлекательных до обучающих, от мобильных помощников до систем управления.

    Применение систем распознавания текстов

    Системы OCR применяются во многих областях. Вот некоторые из задач, которые решают системы распознавания текстов:

    • Считывание данных с бланков и анкет.
    • Автоматическое распознавание номерного знака.
    • Распознавание паспортных данных.
    • Извлечение информации из визитных карточек в список контактов.
    • Создание цифровых версий печатных и рукописных документов, например, сканирование книг для проекта «Гутенберг» [4] .
    • Технология для помощи слепым и слабовидящим.

    Наиболее распространенные задачи OCR

    С задачей распознавания символов связаны следующие проблемы:

    • Разнообразие форм начертания символов: документ может содержать несколько шрифтов сразу, а символы могут быть схожи по начертанию.
    • Искажение изображения, содержащего текст:
      • Шумы при печати.
      • Плохое качество изображения (засвеченность, размытость).

      Процесс распознавания текста

      Процесс распознавания текста

      Система распознавания текста предполагает наличие на входе изображения с текстом (в формате данных графического файла). На выходе система должна выдать текст, выделенный из входных данных. Весь процесс распознавания текста состоит из нескольких задач.

      Обработка изображения

      Перед началом распознавания текста изображение должно быть очищено от шума и приведено к виду, позволяющему эффективно выделять символы и распознавать их. Обычно у изображения повышают резкость, контрастность, выравнивают его и преобразовывают в используемый системой формат (например, 8-битное изображение в градациях серого).

      Распознавание символов

      ДОБАВИТЬ ОБЩИЕ СЛОВА

      Алгоритмы распознавания символов

      Распознавание при помощи метрик

      Этой способ лучше всего работает с машинописным текстом, но при обработке новых шрифтов точность распознавания падает. Метрика является признаком символа, поэтому иногда в контексте данного способа говорят о процессе выявления признаков. В качестве метрики используют расстояние Хэмминга, которое показывает, на сколько пикселей различаются изображения. Если признаки двух символов максимально похожи, то разность между их метриками (то есть расстояние между ними) стремится к нулю. Дальнейшая классификация символа происходит по методу ближайшего соседа.

      Однако, одной метрики недостаточно для распознавания символа, так как некоторые очень похожи между собой, (например, “j” и “i”, “Z” и “2”) что может привести к ошибке. Для избежания этого, используют следующие техники:

      1) Группировка символов
      $\;$Некоторые символы (“O”, “H”, “I”) обладают суперсимметрией, (полностью совпадают со своими отражениями, значимые пиксели распределены равномерно по всему изображению) и их можно выделить в отдельный класс. Это значительно сокращает перебор метрик.

      2) Контекстное распознавание
      $\;$В качестве помощи алгоритмам распознавания в систему включают словари. Они предоставляют справки во многих случаях, но быстро отказывают, когда, например, имеют дело с именами собственными, которые не находятся в словаре.

      Распознавание с применением нейронных сетей

      Сверточная нейронная сеть для распознавания символа

      Нейронные сети – это структура связанных элементов, на которых заданы функции преобразования сигнала, а также коэффициенты, которые могут быть настроены на определенный характер работы.

      Часть элементов структуры выделены как входные: на них поступают сигналы извне, таким образом, они описывают значения пикселя изображения. То есть, если имеется изображение 16х16, входов у сети должно быть 256. Другая часть – выходные, они формируют результирующие сигналы.

      Сигнал, проходящий через нейронную сеть, преобразуется согласно формулам на элементах сети, на выходе формируется ответ. Так как все нейроны поименованы значениями букв, следовательно, среагировавший нейрон и несет ответ распознавания.

      Нейронная сеть может быть использована в системе распознавания текста в качестве классификатора. При обучении, сеть получает на вход изображения, анализирует все позиции черных пикселей и выравнивает коэффициенты, минимизируя ошибку. Таким образом, достигается лучший результат распознавания.

      Пример нейронной сети

      Пример нейронной сети для распознавания символов

      На картинке в качестве примера схематически показана двухслойная нейронная сеть, включающая в себя 35 входов (каждый символ — матрица 7×5, соответственно, вектор, описывающий матрицу, состоит из 35 элементов), 26 выходов (количество букв) и 10 нейронов скрытого слоя. В качестве функции активации в данной сети используется сигмоидная функция [5] , выход которой представлен в диапазоне от 0 до 1, что потом удобно перевести в булеву алгебру.

      Пример на синтаксисе скриптового языка MATLAB
      S1 = 10; % количество нейронов на скрытом слое [S2,Q] = size(targets); % количество нейронов на втором слое (количество выходов сети) P = alphabet; % входная матрица, содержащая информацию о буквах % создаем новую сеть с использованием диалогового окна net = newff(minmax(P), % матрица минимальных и максимальных значений строк входной матрицы [S1 S2], % количество нейронов на слоях , % функция активации ’traingdx’ % алгоритм подстройки весов и смещений (обучающий алгоритм) );
      Недостатки нейронных сетей

      Нейронные сети с успехом могут применяться в системах распознавания текста, однако обладают существенными недостатками, препятствующими их широкому применению:

      • Затраты памяти: необходимо построить достаточно большую сеть элементов, что приводит к большим затратам памяти.
      • Затраты ресурсов системы: в процессе распознавания используются большие объемы ресурсов системы, так как функции на элементах сети работают с числами с плавающей точкой.
      • Необходимость в обучении: для достижения более точного результата нейронную сеть необходимо обучать, однако и это не гарантирует идеальный результат.
      • Сложность построения: так как работа нейронной сети во многом зависит от ее конфигурации, требуется больше усилий для создания наиболее эффективной архитектуры.

      Алгоритмы распознавания текста

      E2E-MLT

      Определение:
      E2E-MLT [6] — метод, позволяющий решать задачи локализации и распознавания текста на изображениях, содержащих фрагменты на разных языках. Основан на FCN-сети с общими слоями для обеих задач.

      Реализация размещена в Github репозитории [7] одного из авторов проекта.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *