Ввод первичных документов - оцифровка (image-processing, document capture)
В процессе подготовки информации при компьютеризации предприятия, автоматизации бухучета, возникает задача ввода большого объема текстовой и графической информации. Используя программы оптического распознавания текстов, можно оцифровывать текстовую информацию. Современные программно-аппаратные комплексы позволяют автоматизировать ввод больших объемов информации с использованием сетевых сканеров и параллельного распознавания текстов на нескольких компьютерах, одновременно.

OCR – назначение - распознавание
Большинство программ оптического распознавания текста (OCR - Optical Character Recognition) работают с растровым изображением, которое получено через факс-модем, сканер, цифровую фотокамеру или другое устройство. Назначение OCR-систем состоит в анализе растровой информации (отсканированного символа) и присвоении фрагменту изображения соответствующего символа. После завершения процесса распознавания OCR-системы должны уметь сохранять форматирование исходных документов, присваивать в нужном месте атрибут абзаца, сохранять таблицы, графику ит.д. Современные программы распознавания поддерживают все известные текстовые и графические форматы и форматы электронных таблиц, а некоторые поддерживают такие форматы, как HTML и PDF .

Поточный ввод
Для ввода больших объёмов применяется поточное сканирование документов на специальных промышленных документных сканерах. Обработка в таких системах производится в полуавтоматическом режиме с большой производительностью. Поточное сканирование документов оптимально для создания электронного архива большого объема однотипной информации (бухгалтерской документации, отчётов, заключений, научных работ и т.п.). Потоковое сканирование применяется для оцифровки: бухгалтерских и финансовых документов, договорных документов, юридических документов, архивных документов, каталогов библиотек и др.

Средства Image-processing применяются при автоматическом вводе данных в информационные системы из любых видов документов (удостоверяющих личность, бухгалтерских, юридических и т. д.) для создания электронных архивов с возможностью быстрого поиска нужных документов, при обработке больших массивов данных (перепись населения, единый госэкзамен и пр.), а также для перевода отсканированных документов, изображений и PDF-файлов в редактируемые форматы. внедрение современных средств потокового ввода позволяет снизить затраты на обработку документов более чем на 50%, достичь увеличения скорости ввода в информационные системы в 3-10 раз, обеспечить повышение удобства и качества работы с данными (высокий уровень безопасности конфиденциальных данных, сокращение количества ошибок, связанных с человеческим фактором при вводе данных), оптимизировать бизнес-процессы за счет автоматизации рутинной функции ввода данных и освобождения времени сотрудников на решение профильных задач. При этом средняя окупаемость внедрения составляет от трех месяцев до одного года.

Главными потребителями Image-processing в мире являются крупные организации (немногим более половины объема рынка в денежном выражении), на долю средних предприятий приходится около трети, остальное - малый бизнес.

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.

Системы оптического распознавания символов (Optical Character Recognition - OCR) предназначены для автоматического ввода печатных документов в компьютер.

FineReader - омнифонтовая система оптического распознавания текстов. Это означает, что она позволяет распознавать тексты, набранные практически любыми шрифтами, без предварительного обучения. Особенностью программы FineReader является высокая точность распознавания и малая чувствительность к дефектам печати, что достигается благодаря применению технологии "целостного целенаправленного адаптивного рас­познавания".

Процесс ввода документа в компьютер можно подразделить на два этапа:

1. Сканирование. На первом этапе сканер играет роль "глаза" Вашего компьютера: "просматривает" изображение и передает его компьютеру. При этом полученное изображение является не чем иным, как набором черных, белых или цветных точек, картинкой, которую невозможно от­редактировать ни в одном текстовом редакторе.

2. Распознавание. Обработка изображения OCR-системой.

Остановимся на втором шаге более подробно.

Обработка изображения системой FineReader включает в себя анализ графического изо­бражения, переданного сканером, и распознавание каждого символа. Процессы анализа макета страницы (определение областей распознавания, таблиц, картинок, выделение в тексте строк и отдельных символов) и распознавания изображения тесно связаны между собой: алгоритм поиска блоков использует информацию о распознанном тексте для бо­лее точного анализа страницы.

Как уже упоминалось, распознавание изображения осуществляется на основе техноло­гии "целостного целенаправленного адаптивного распознавания".

Целостность - объект описывается как целое с помощью значимых эле­ментов и отношений между ними.

Целенаправленность - распознавание строится как процесс выдвиже­ния и целенаправленной проверки гипотез.

Адаптивность - способность OCR-системы к самообучению.

В соответствии с этими тремя принципами система сначала выдвигает гипотезу об объ­екте распознавания (символе, части символа или нескольких склеенных символах), а за­тем подтверждает или опровергает ее, пытаясь последовательно обнаружить все струк­турные элементы и связывающие их отношения. В каждом структурном элементе выде­ляются части, значимые для человеческого восприятия: отрезки, дуги, кольца и точки.

Следуя принципу адаптивности, программа самостоятельно "настраивается", используя положительный опыт, полученный на первых уверенно распознанных символах. Целе­направленный поиск и учет контекста позволяют распознавать разорванные и искажен­ные изображения, делая систему устойчивой к возможным дефектам письма.

В результате работы в окне FineReader появится распознанный текст, который Вы може­те отредактировать и сохранить в наиболее удобном для Вас формате.

Новые возможности abbyy FineReader 7.0

Точность распознавания

Точность распознавания улучшена на 25%. Лучше анализируются и рас­познаются документы сложной верстки, в частности, содержащие участ­ки текста на цветном фоне или фоне, состоящем из мелких точек, доку­менты со сложными таблицами, в том числе таблицами с белыми разде­лителями, таблицами с цветными ячейками

В новую версию добавлены специализированные словари для английско­го и немецкого языка, включающие наиболее часто используемые юри­дические и медицинские термины. Это позволяет достичь качественно нового уровня при распознавании документов юридической и медицин­ской тематики.

Поддержка формата XML и интеграция с Microsoft Office

В FineReader появился новый формат сохранения - Microsoft Word XML. Теперь пользователи новой версии Microsoft Office 2003 смогут работать с документами, распознанными FineReader, используя все преимущества формата XML!

Интеграция FineReader с Microsoft Word 2003 позволяет объединить мощ­ные возможности этих двух приложений для обработки распознанного текста. Вы сможете проверять и редактировать результаты распознавания с помощью привычных инструментов Word, одновременно сверяя пере­данный в Word текст с оригинальным изображением - окно Zoom FineReader открывается прямо в окне Word.

Новые возможности сделают Вашу работу более удобной. При создании документа Word можно вызвать FineReader, распознать текст и вставить его в то место документа, где находится курсор, то есть Вы сможете легко собрать в одном документе информацию из разных бумажных источни­ков или PDF-файлов. Результаты распознавания теперь можно отправить по электронной почте как вложение в любом из поддерживаемых форма­тов сохранения.

Улучшена работа FineReader с PDF документами

Качество распознавания PDF-файлов значительно улучшилось. Большин­ство документов, помимо изображения страницы, содержат текст. FineReader 7.0 умеет извлекать этот текст и использовать его для провер­ки результатов и улучшения качества распознавания.

Теперь Вы можете редактировать распознанные PDF-документы в окне редактора FineReader: внесенные изменения будут сохранены в любом из поддерживаемых в программе режимов сохранения PDF-файлов.

Формат PDF-файлов, создаваемых программой FineReader, оптимизи­рован для их публикации в Интернете - пользователь сможет просмат­ривать содержание первых страниц, пока скачивается остальная часть документа.

Новые возможности сохранения

Новый формат сохранения результатов распознавания - Microsoft PowerPoint - позволяет быстро создавать новые презентации или редактировать уже существующие.

При сохранении в Microsoft Word уменьшился размер получаемого файла, улучшилось сохранение форматирования документов с различны­ми разделителями, появились новые опции сохранения картинок.

Улучшено отображение сложных элементов верстки при сохранении

в HTML , например, обтекание непрямоугольных картинок текстом. Кро­ме того, уменьшился размера HTML-файла, что очень важно для публика­ции документов в Интернете.

Удобство использования

Обновленный интуитивно-понятный пользовательский интер­фейс. Стало удобнее работать с профессиональными настройками. Па­нели инструментов редактирования перенесены в окно, в котором отоб­ражаются результаты распознавания. Появились удобные инструменты управления окнами FineReader: например, можно поставить удобную сте­пень увеличения в каждом из окон.

Обновленное практическое руководство по улучшению качества распознавания поможет начинающему пользователю быстро начать работу, а более опытному - наилучшим образом настроить программу для получения отличного результата при работе с любыми типами до­кументов.

Профессиональные возможности

Теперь в версии FineReader Professional Edition стали доступны те возможности, которые раньше были доступны только пользователям версии Corporate Edition :

Улучшено распознавание штрих-кодов, поддержано распознавание двухмерного штрих-кода PDF-417.

Инструмент для разбиения изображения. С помощью него Вы смо­жете разделить изображения на области и сохранить каждую область как отдельную страницу пакета. Таким образом удобно распознавать не­сколько визитных карточек, отсканированных вместе, книги, или распе­чатки слайдов презентаций PowerPoint.

Морфологический поиск. Любой пакет, созданный в программе FineReader, можно использовать в качестве небольшой базы данных

с возможностью полнотекстового морфологического поиска. Среди всех распознанных страниц пакета можно найти те страницы, которые содер­жат заданные слова во всех их грамматических формах (для 34 языков со словарной поддержкой).

Поддержка процессоров Intel , использующих технологию Hyper - Threading . Использование этой технологии позволяет заметно увеличить производительность, что особенно важно, если стоит задача распознавания большого числа документов.

В версии FineReader 7.0 также появились и другие профессиональные возможности:

Двухстороннее сканирование. Сканируя документ с напечатанным

с двух сторон текстом с помощью поддерживающего эту опцию сканера, Вы получите изображения содержимого каждой стороны в виде двух от­дельных страниц пакета. Если нужно отсканировать только одну сторону документа, эту опцию можно отключить.

Поддержано открытие графических файлов формата JPEG 2000 и сохра­нение в этот формат.

Сетевые возможности версии FineReader Corporate Edition

Подробно все особенности установки и использования FineReader Corporate Edition в корпоративной сети описаны в Руководстве системного администратора, который Вы можете найти в подпапке Administrator " s Guide папки сервера, куда был установлен FineReader.

Основные улучшения по сравнению с предыдущей версией:

Поддержка основных способов автоматической установки с сер­вера на рабочие станции. FineReader Corporate Edition поддерживает все основные способы автоматической установки в локальной сети: с по­мощью Active Directory, Microsoft Systems Management Server или с помо­щью командной строки.

Работа с многофункциональными устройствами, в том числе се­тевыми. Многофункциональные устройства, совмещающие в себе функ­ции сканера, принтера, копира и факса, становятся все более популярны­ми. Теперь необязательно ставить каждому сотруднику свой сканер - до­статочно одного мощного устройства, с которым работают все пользова­тели организации. FineReader умеет работать с такими устройствами, как подключенными к рабочей станции, так и сетевыми. Специальные наст­ройки программы позволяют пользователю автоматически открывать и отсканированные изображения с любого места в локальной сети или с ftp сервера и распознавать их

Различные модели корпоративного лицензирования. Кроме ли­цензирования по числу одновременного работающих пользователей, ста­ли доступны также другие способы лицензирования. Вы сможете выбрать тот вариант, который в большей степени отвечает Вашим потребностям.

License Manager - средство управления лицензиями в сети. В FineReader Corporate Edition появилась удобная утилита управления лицензиями (Менеджер лицензий). С помощью нее осуществляется от­слеживание использования FineReader на рабочих станциях, резервиро­вание лицензий за рабочими станциями, добавление новых лицензий.

Секреты сканирования на ПК Леонтьев Б К

Глава 16. OCR - системы

OCR - системы

Так называемые системы оптического распознавания символов (Optical Character Recognition - OCR) предназначены для автоматического ввода печатных материалов в компьютер, при этом сам процесс подобного ввода проходит в три этапа:

Сканирование.

Обработка.

Целостное целенаправленное адаптивное распознавание.

Глава 5. Подготовка системы LFS Вступление В этой главе мы скомпилируем и установим минимальную Linux-систему. Эта система будет располагать инструментами, необходимыми для сборки окончательной системы LFS в следующей главе.Файлы, скомпилированные в данной главе, будут

Глава 16. OCR - системы Так называемые системы оптического распознавания символов (Optical Character Recognition - OCR) предназначены для автоматического ввода печатных материалов в компьютер, при этом сам процесс подобного ввода проходит в три этапа: Сканирование. Обработка.