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光学字符识别的工作流程

发布时间:2019-07-04 01:58 来源:未知 编辑:admin

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  一个OCR识别系统,其目的很简单,只是要把影像作一个转换,使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字,一律变成计算机文字,使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析,当然也可节省因键盘输入的人力与时间。

  从影像到结果输出,须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正,将结果输出。 欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器,如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材,将影像转入计算机。科技的进步,扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致,轻薄短小、品质也高,对OCR有相当大的帮助,扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。

  影像预处理:影像预处理是OCR系统中,须解决问题最多的一个模块。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来,甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开,而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。

  对待识别图像进行如下预处理,可以降低特征提取算法的难度,并能提高识别的精度。 二值化:由于彩色图像所含信息量过于巨大,在对图像中印刷体字符进行识别处理前,需要对图像进行二值化处理,使图像只包含黑色的前景信息和白色的背景信息,提升识别处理的效率和精确度。 图像降噪:由于待识别图像的品质受限于输入设备、环境、以及文档的印刷质量,在对图像中印刷体字符进行识别处理前,需要根据噪声的特征对待识别图像进行去噪处理,提升识别处理的精确度。 倾斜校正:由于扫描和拍摄过程涉及人工操作,输入计算机的待识别图像或多或少都会存在一些倾斜,在对图像中印刷体字符进行识别处理前,就需要进行图像方向检测,并校正图像方向。

  文字特征抽取:单以识别率而言,特征抽取可说是 OCR的核心,用什么特征、怎么抽取,直接影响识别的好坏,也所以在OCR研究初期,特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码,简易的区分可分为两类:一为统计的特征,如文字区域内的黑/白点数比,当文字区分成好几个区域时,这一个个区域黑/白点数比之联合,就成了空间的一个数值向量,在比对时,基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征,如文字影像细线化后,取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置,或以笔划段为特征,配合特殊的比对方法,进行比对,市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。

  对比数据库:当输入文字算完特征后,不管是用统计或结构的特征,都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对,数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字,根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。 这是可充分发挥数学运算理论的一个模块,根据不同的特征特性,选用不同的数学距离函数,较有名的比对方法有,欧式空间的比对方法、松弛比对法(Relaxation)、动态程序比对法(Dynamic Programming,DP),以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM(Hidden Markov Model)…等著名的方法,为了使识别的结果更稳定,也有所谓的专家系统(Experts System)被提出,利用各种特征比对方法的相异互补性,使识别出的结果,其信心度特别的高。

  字词后处理:由于OCR的识别率并无法达到百分之百,或想加强比对的正确性及信心值,一些除错或甚至帮忙更正的功能,也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例,利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中,根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词,做更正的功能。

  字词数据库:为字词后处理所建立的词库。 文献资料的数字化录入,一般分为:

  4.全文索引方式。文本方式和图像方式的混合体。 书本级:中文,英文;简体,繁体;

  后处理:人工干预,主要集中在前四个阶段。 1.图片的质量,一般建议150dpi以上

  2.颜色,一般对彩色识别很差,黑白的图片较高,因此建议ocr的为黑白tif格式

  国内OCR识别简体差错率为万分之三,如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。繁体识别由于繁体字库的不统一性(民国时期的字库和现在繁体字库不统一),导致识别困难,在人工干预下,精度能达到90%以上(图文清晰情况下)。

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