Распознавание рукописного текста. Распознавание рукописного ввода

Иногда перед владельцем персонального компьютера возникает довольно сложная по своим особенностям задача - перевести рукописный текст в цифровой формат. Конечно, можно выполнить эту работу и вручную. Однако такой метод актуален только при условии, что объем незначительный. Но что же делать пользователю, если у него на руках целый масштабный фолиант? Существует ли оперативное распознавание рукописного текста?

Конечно же, современные компьютерные технологии уже далеко ушли от того уровня, который закрепился несколько лет назад. Умельцы каждый день создают десятки новых программ, которые способствуют облегчению выполнения разного рода задач. При этом такие утилиты могут распространяться как платно, так и совершенно безвозмездно. Разница будет заключаться в надежности а также возможности устранения каких-либо возникающих сложностей и неполадок через техническую продержку данного программного обеспечения. Распознавание рукописного текста на сегодняшний день не представляет собой особой проблемы. С этой задачей легко справляются сразу несколько удобных утилит.

Наиболее известной и популярной является программа для распознавания рукописного текста под названием Fine Reader. Для того чтобы пользователь смог её применить, ему понадобится сканер. К слову сказать, этот прибор пригодится в любом случае, какую бы утилиту вы не выбрали. Ведь для того чтобы программа могла начать работу, ей нужна какая-то исходная информация о тексте. Наиболее простым способом является создание скана. Хотя некоторые программы способны осуществлять распознавание рукописного текста и при наличии обычной цифровой фотографии любого формата, предварительно загруженной в компьютер. Помните, чем лучше будет качество (разрешение) снимка, тем более качественно утилита выполнит свою работу. Fine Reader вполне можно найти в интернете и скачать без каких-либо финансовых вложений. Работать с этой программой довольно просто, так как она имеет простой и удобный интерфейс. Однако конечный результат может иметь существенные погрешности. Это будет зависеть от качества скана, а также почерка исходника.

Другая программа распознавания рукописного текста, на которую стоит обратить свое внимание, называется Pen Reader. Она придется по вкусу владельцам планшетных ПК. Её принцип кардинально отличается от предыдущей утилиты. В данном случае вы получаете возможность просто писать на сенсорном дисплее, словно ручкой. При этом текст будет с высокой скоростью и точностью (порядка 97%) переводиться в файл стандартного расширения. Данная программа распространяется только за отдельную плату и создана специально для ОС Windows. Особенно удобно ею пользоваться студентам, которые сразу могут писать лекции в виде текстовых электронных файлов. Кроме того, Pen Reader «понимает» даже самый сложный почерк.

Распознавание рукописного текста может быть осуществлено и такой утилитой, как Cunei Form. Она работает на большинстве операционных систем, а также способна довольно четко переводить в цифровой формат журналы, газеты, слова, набранные на печатной машинке, файлы OCR и многое другое. Данная программа имеет расширенный ряд опций, с помощью которых пользователь может отрегулировать практически все настройки. Количество иностранных языков, на которых происходит распознавание рукописного текста, превышает 20 штук. При всем утилиты полностью русифицирован, а сама она распространяется в сети совершенно бесплатно. Вот такие вот бескорыстные умельцы иногда встречаются на просторах всемогущего интернета. Благодаря им пользователи получают возможность без каких-либо затрат и финансовых вложений легко и просто перевести практически любую рукопись в цифровой формат.

Распознавание рукописного ввода - это способность компьютера получать и интерпретировать рукописный ввод. Распознавание текста может производиться «офлайновым» методом из уже написанного на бумаге текста (см. оптическое распознавание символов) или «онлайновым» методом считыванием движений кончика ручки, к примеру по поверхности специального компьютерного экрана.

Энциклопедичный YouTube

1 / 5
Интерфейс онлайнового распознавания обычно состоит из:
- ручки или стилуса, которым пользователь осуществляет ввод
- поверхности, чувствительной к касаниям, которая может быть интегрирована с дисплеем
- программного обеспечения, которое интерпретирует движения стилуса по пишущей поверхности, переводя получившиеся линии в цифровой текст
Распознавание рукописного ввода широко используется в КПК . Первым КПК, который был способен распознавать рукописный ввод, является Apple Newton .

Устройства

Серийные устройства, в которых в качестве альтернативы традиционному вводу с помощью клавиатуры использовался ввод рукописного текста появились в начале 1980-х. Это были, например, терминалы с рукописным вводом, такие как Pencept Penpad и Inforite point-of-sale terminal . С расширением рынка персональных компьютеров появились несколько коммерческих продуктов, призванных заменить клавиатуру и мышь на персональных компьютерах единственной системой, предоставляемые PenCept , CIC and others. Первым, находящимся в открытой продаже, планшетным компьютером был GRiDPad от GRiD Systems, выпущенный в сентябре 1989. Его операционная система была основана на MS-DOS .
В начале 90-х производители аппаратного обеспечения, включая NCR , IBM и EO, выпустили планшетные компьютеры с операционной системой PenPoint, разработанной GO Corp. PenPoint использовала рукописный ввод повсюду и обеспечивала совместимость со сторонним программным обеспечением. Планшетный компьютер IBM был первым использующим ThinkPad и распознавание рукописного текста IBM. Эта система распознавания была позже портирована в Microsoft Windows for Pen Computing и IBM"s Pen для OS/2 . Ни одна из этих технологий не имела коммерческого успеха.
Развитие электроники позволили вычислительной мощности, необходимой для распознавания рукописного ввода, умещаться в меньшие размеры, чем у планшетных компьютеров, и использовать распознавание рукописного текста в качестве средства ввода для PDA . Первым PDA , обеспечивающим письменный ввод, был Apple Newton , который продемонстрировал общественности достоинства такого рода пользовательского интерфейса. Однако устройство не было коммерчески удачным вследствие несовершенства программного обеспечения, которое должно было пытаться изучить манеру письма пользователя. После разрыва с Apple Newton , технология была портирована в Mac OS X 10.2 и более поздние в виде технологии Inkwell (Macintosh).
Современная система распознавания рукописного текста включается в операционные системы Microsoft , используемые на планшетных компьютерах (см. Windows XP Tablet PC Edition и Windows Vista). Она основана на TDNN-классификаторе, названном «Inferno», созданном в Microsoft . Позже версия CalliGrapher, распознающего рукописных ввод программного обеспечения, используемого в Newton OS 2.0, была включена в качестве вторичного распознавателя. Новое поколение CalliGrapher в настоящее время разрабатывается для Windows Mobile корпорацией PhatWare.
Технология распознавания рукописного ввода «третьего поколения» riteScript, разработанная корпорацией EverNote в 2000-2004, включается в ritePen and EverNote. ritePen также включает технологию, позволяющую комбинировать riteScript со встроенным распознаванием рукописного текста Windows Vista , чтобы улучшить точность распознавания каждого движка распознавания рукописного текста.
Хотя распознавание рукописного текста - средство ввода, к которому уже привыкла общественность, оно ещё не достигло широкого распространения в настольных компьютерах и ноутбуках. Все ещё считается [ ] , что ввод с помощью клавиатуры быстрее и надежнее. Сейчас существует множество PDA, поддерживающих иногда и естественный рукописный почерк, но точность все ещё не является очень высокой, из-за чего некоторые люди находят даже простую экранную клавиатуру более эффективной.

Офлайновое распознавание

Этот вид распознавания считается более сложным по сравнению с онлайновым. Для офлайного распознавания требуется обучение системы распознавания человеком или готовая обучающая выборка. Подобный механизм реализован в ABBYY FineReader . Качество распознавания можно повысить, используя структурированные документы (формы). Кроме того, можно улучшить качество, уменьшив диапазон возможных вводимых символов. Применяется в сферах деятельности, где необходимо обрабатывать большое количество рукописных документов, к примеру, в страховых компаниях.
13 января 2012 в 15:37
Распознавание непрерывного рукописного текста в режиме off-line
- Искусственный интеллект
Предисловие
Как известно, задача распознавания непрерывного рукописного текста в режиме off-line пока считается нерешённой.
Мне удалось решить эту задачу теоретически и практически. Практическая часть сейчас имеет вид демонстрационной версии программы. Решение общее, оно не ограничивается какой-либо областью применения, языком или размером словаря.
О программе
Программа полностью обучаемая. Процесс обучения выглядит просто: вы пишете символы в режиме on-line, программа их обобщает и выделяет алгоритм написания. Это первый этап обучения. Второй этап происходит во время работы. Если встречается символ, общий алгоритм написания которого совпадает с одним из имеющихся в наличии, а значения некоторых свойств выходят за рамки вычисленных на первом этапе диапазонов, то диапазоны расширяются. Конечно, только после подтверждения пользователем общего результата распознавания. К слову сказать, на первом этапе достаточно от трёх до семи предъявлений символа, и алгоритм готов.
Теория
Немного о теории. Существует несколько подходов к решению указанной задачи. Их обычно делят на два вида: структурные и эталонные. Первый основан на выделении и анализе различных структурных элементов символа и их признаков, свойств. Второй предполагает сравнение распознаваемого символа с набором заданных эталонов. Эти методы не позволяют решить задачу в общем виде.
Задача рукописного ввода в режиме on-line полностью и успешно решена. Это решение основано, в любом случае, на создании алгоритмов написания символов, учитывающих траекторию движения пера. То есть, последовательность смены его координат. Были предложения свести задачу распознавания в off-line режиме к распознаванию в режиме on-line. Для этого достаточно правильно считать линии с графической копии текста. Но сделать это принципиально невозможно. Можно считать отрезки линий между пересечениями, но чтобы их правильно соединить, уже нужна интерпретация.
Остаётся только одно решение - восстанавливать символы в процессе интерпретации отрезков, полученных на этапе считывания с цифровой графической копии текста. Для этого нужны две составляющие: специальное представление алгоритма написания символа, позволяющее это делать, и алгоритм интерпретации отрезков, способный проанализировать все возможные варианты интерпретации.
Практика
Это удалось сделать в полной мере. Как известно, главная задача демоверсии - продемонстрировать принципиальное решение поставленной задачи. На что в этом смысле способен тот прототип, который имеется сейчас? Программа способна распознавать одно слово, написанное произвольным непрерывным почерком на белой бумаге. Для перевода в цифровой файл слово может быть либо отсканировано, либо сфотографировано веб-камерой или цифровым фотоаппаратом. В принципе, уже сделано и распознавание текста, но эта функция требует доработки.
Ниже приведены примеры распознаваемых слов. Как видно, здесь не только обычное написание, но и «усложнённые» варианты: перечёркнутые слова, символы, написанные отрезками, имеющие лишние части и тому подобное. Это показывает, что в полностью готовом виде программа будет способна распознавать достаточно зашумлённые тексты.
Очевидно, что уверенно распознать можно только те символы, которые имеют все необходимые части примерно на своих местах. Если имеются недостающие или сильно искажённые части, то необходима интерпретация на уровне слов. Наличие словаря повышает процент распознавания, но не решает всех проблем. Бывают такие случаи, когда без понимания смысла фразы некоторые слова однозначно интерпретировать невозможно. Для этого нужна система искусственного интеллекта, способная понимать смысл фраз естественного языка. До недавнего времени информации о наличии таких систем на рынке не было. Сейчас уже есть: фирма ABBYY объявила о создании системы «Compreno» , в которой для перевода используется смысловая интерпретация фраз на основе «модели мира», не зависимой от конкретного языка.
У меня тоже есть прототип системы ИИ, способной понимать смысл текста. Если судить по той информации о «Compreno», которая сейчас есть в СМИ, моя система функционально гораздо шире. Она обучаема, способна к обобщению информации и к активному поиску знаний в случае, когда их не хватает для выполнения поставленной задачи. Другими словами, такая система вполне способна работать личным секретарём. Но у неё есть один серьёзный недостаток по сравнению с «Compreno» - по степени общей готовности она пока не дотягивает даже до демоверсии.
Коммерция
И в конце немного о коммерческой стороне проекта. В интернете есть интервью вице-президента компании ABBYY Lingvo Арама Пахчаняна. В отношении задачи распознавания непрерывного рукописного текста в режиме off-line там сказано, по сути, что эту задачу и не надо решать. Затраты на её решение (надо полагать, очень большие) не окупятся. И, похоже, в основном потому, что непрерывное писание фирма ABBYY Lingvo практически уже сделала неактуальным. Она полностью решила проблему распознавания раздельного рукописного текста, и на все случаи жизни разработала соответствующие бланки.
Возможно, это была шутка. Но всё равно, имеет смысл сказать следующее. Писать привычным непрерывным почерком удобнее и легче, чем вписывать буквы в квадратики. Если компьютер будет распознавать первое не хуже второго, то второе уйдёт в прошлое так же как перфокарты, чёрно-белые телевизоры и плёнки для фотоаппаратов.
В следующем короткое видео можно увидеть программу в действии. Возможно, это будет интересно.
Заключение
И ещё один важный момент – показатели эффективности, а именно, время и процент распознавания. Конечно, в демоверсии основное внимание уделялось второму критерию. Сейчас достигнут уровень не ниже 70%. В готовом варианте этот показатель можно сформулировать так: если человек сможет прочитать текст, то и программа тоже. О времени распознавания пока можно сказать только то, что его удастся довести до приемлемых величин.
Если всё пойдёт хорошо, будут ещё статьи о некоторых технических аспектах распознавания текста и об ИИ.
Благодарю за внимание.
____________
Update.
Дорогие хабравчане! Спасибо всем за фидбек, нам это очень важно и полезно. В целом топик был встречен положительно, что не может не радовать.
Негодующим личностям хотелось бы сказать: уважаемые, мы не ярмарочные фокусники. Мы отдаём отчёт в своих словах. Если мы написали, что в готовом продукте точность распознавания будет стремиться к 100%, значит мы в этом уверены.
Эту статью можете считать анонсом, у неё не было цели подробно раскрыть все технические подробности. Однако учитывая проявленный интерес, через некоторое время будет ещё одна статья, более подробно описывающая процесс распознавания.
Также будет доступная для скачивания демонстрационная версия программы.

Записную книжку с возможностью распознавать рукописный текст и выполнять простые задачи, например, для конспектирования лекций или записи формул. Приложение работает лишь на узкой прослойке устройств с особыми стилусами - планшетах Microsoft и iPad Pro. Главный редактор TJ потестировал его и пришёл к выводу, что Nebo оказалось интересным, но скорее как рабочий концепт.

В закладки

У меня очень плохой почерк. Я не умел красиво или хотя бы разборчиво писать ни в школе, когда я практиковался в этом ежедневно, ни сейчас, когда я пишу от руки хорошо если пару строк в неделю - на столе лежит ежедневник для записей «Не забыть бы» и зарисовок.
Не могу сказать, что я страдаю от своего почерка: в конце концов, по работе и в личной жизни я в 99% случаев использую клавиатуру, реальную или виртуальную. Кнопки не требуют от меня аккуратно выводить дуги у букв «з» и «ш», чтобы читатели их разобрали с первого раза.
Тем сильнее было моё удивление, когда мои каракули смог разобрать впервые встретившийся с ними алгоритм Nebo. Перечитывая спустя пару часов то, что я ввёл на экране, я и сам уже не мог понять, что там было написано - а Nebo расшифровал это в машинописный текст.
С Nebo я столкнулся случайно, увидев трансляцию в Periscope одного из западных журналистов, почему-то посчитавшего, что это продукт Microsoft. На самом деле, в MyScript даже над Microsoft над тем, как медленно корпорация движется на рынке распознавания текста. Из крупных изданий, насколько мне известно, Nebo заметило только , да и то из-за того, что приложение выпущено для платформы Windows.

MyScript, разработчик приложения, не самая известная компания, хотя и выпустила уже не одну технологию вокруг рукописного ввода. Одна из впечатляющих - , которая и легла в основу Nebo. Она на лету превращает вводимые с помощью активного стилуса данные в векторную графику и анализирует её, распознавая, скажем, геометрические фигуры и текст.

Nebo умеет немного - всего лишь очень хорошо распознавать ваши каракули.

В первые несколько недель после релиза Nebo можно скачать бесплатно, однако версия есть только для планшетов и с активным стилусом - то есть Surface и iPad Pro. Пальцем набирать текст нельзя: разработчики объясняют это тем, что у активного стилуса (вроде Apple Pencil) меньше лаг, и поэтому ввод и обработка текста удаются лучше. Кроме того, активный стилус защищает от непредумышленного рисования рукой, лежащей на экране - по-другому вводить большой объём рукописного текста не получается.
Тот самый западный журналист, о котором я писал выше, отзывался о Nebo как об идеальном инструменте для школьников или студентов. На лекциях можно делать заметки и одновременно записывать текст, лишь при острой необходимости переключаясь на клавиатуру, а потом использовать распознавание прописи для поиска по тому, что написал за время занятий.

Функций в Nebo немного: это скорее очень примитивная демонстрация возможностей технологии, чем реальный и необходимый для ежедневного использования продукт. В приложении можно писать от руки, редактируя текст интуитивными жестами: провёл черту по слову сверху вниз - разделил его пополам, снизу вверх - соединил два слова в одно.
Обвёл слово - при конвертации в печатный текст оно выделится маркером. Заштриховал текст - он удалился. Можно быстро помогать программе исправлять распознанный текст, выбирая корректный вариант из списка (чаще всего он есть).
Количество языков, которые поддерживаются Nebo, огромно: помимо стандартных английского, немецкого, французского и прочих популярных есть русский, украинский, татарский, польский и несколько вариантов китайского.
Что удивительно, даже в случае моих далеко не самых разборчивых писмен Nebo удавалось распознавать их корректно. Более того, Nebo правильно понимает англоязычные слова в русском тексте и наоборот.
Помимо текста, в Nebo можно рисовать блок-схемы и править их на лету, перемещая блоки и редактируя текст внутри. Есть и функция распознавания формул, которая в том числе позволяет решать несложные арифметические примеры.

Разница между приложениями для iOS и Windows только в том, что в версии для Windows экспорт в Microsoft Word. В iOS экспортировать можно либо в обычный текст (тогда не сохранится графика), либо в HTML: в этом случае графика представлена в векторном виде, однако распознанные математические формулы скопировать в документ не получится - придётся делать скриншоты или сохранять весь файл в PDF.
В целом Nebo сложно удивить человека, плотно работающего с OCR: технологии распознавания текста давно встроены в массовые продукты вроде Evernote, а для промышленного использования есть специальные программные пакеты. Однако здесь текст распознаётся на лету, и не печатный, а рукописный, и в отличие от многих продуктов - с поддержкой русского языка.
Естественно, как продукт Nebo популярным стать не может. Уж слишком нишевая прослойка эти планшеты с активными стилусами, iPad Pro запредельно дорогой, а Microsoft Surface вообще официально в России не продаётся. Но приятно осознавать, что распознавание твоих закорючек - задача, посильная роботу, и когда-нибудь технология окажется встроена в более популярные продукты.

Онлайновое распознавание

Интерфейс онлайнового распознавания обычно состоит из:
- ручки или стилуса, которым пользователь осуществляет ввод
- поверхности, чувствительной к касаниям, которая может быть интегрирована с дисплеем
- программного обеспечения, которое интерпретирует движения стилуса по пишущей поверхности, переводя получившиеся линии в цифровой текст
Распознавание рукописного ввода широко используется в КПК . Первым КПК, который был способен распознавать рукописный ввод, является Apple Newton .

Устройства

Серийные устройства, в которых в качестве альтернативы традиционному вводу с помощью клавиатуры использовался ввод рукописного текста появились в начале 1980-х. Это были, например, терминалы с рукописным вводом, такие как Pencept Penpad и Inforite point-of-sale terminal . С расширением рынка персональных компьютеров появились несколько коммерческих продуктов, призванных заменить клавиатуру и мышь на персональных компьютерах единственной системой, предоставляемые PenCept , CIC and others. Первым, находящимся в открытой продаже, планшетным компьютером был GRiDPad от GRiD Systems, выпущенный в сентябре 1989. Его операционная система была основана на MS-DOS .

В начале 90-х производители аппаратного обеспечения, включая NCR, IBM и EO, выпустили планшетные компьютеры с операционной системой PenPoint, разработанной GO Corp. PenPoint использовала рукописный ввод повсюду и обеспечивала совместимость со сторонним программным обеспечением. Планшетный компьютер IBM был первым использующим ThinkPad и распознавание рукописного текста IBM. Эта система распознавания была позже портирована в Microsoft Windows for Pen Computing и IBM"s Pen для OS/2 . Ни одна из этих технологий не имела коммерческого успеха.

Развитие электроники позволили вычислительной мощности, необходимой для распознавания рукописного ввода, умещаться в меньшие размеры, чем у планшетных компьютеров, и использовать распознавание рукописного текста в качестве средства ввода для PDA . Первым PDA , обеспечивающим письменный ввод, был Apple Newton , который продемонстрировал общественности достоинства такого рода пользовательского интерфейса. Однако устройство не было коммерчески удачным вследствие несовершенства программного обеспечения, которое должно было пытаться изучить манеру письма пользователя. После разрыва с Apple Newton , технология была портирована в Mac OS X 10.2 и более поздние в виде технологии Inkwell (Macintosh).

Современная система распознавания рукописного текста включается в операционные системы Microsoft , используемые на планшетных компьютерах (см. Windows XP Tablet PC Edition и Windows Vista). Она основана на TDNN-классификаторе, названном «Inferno», созданном в Microsoft . Позже версия CalliGrapher, распознающего рукописных ввод программного обеспечения, используемого в Newton OS 2.0, была включена в качестве вторичного распознавателя. Новое поколение CalliGrapher в настоящее время разрабатывается для Windows Mobile корпорацией PhatWare.

Технология распознавания рукописного ввода «третьего поколения» riteScript, разработанная корпорацией EverNote в 2000-2004, включается в ritePen and EverNote. ritePen также включает технологию, позволяющую комбинировать riteScript со встроенным распознаванием рукописного текста Windows Vista , чтобы улучшить точность распознавания каждого движка распознавания рукописного текста.

Хотя распознавание рукописного текста - средство ввода, к которому уже привыкла общественность, оно ещё не достигло широкого распространения в настольных компьютерах и ноутбуках. Все ещё считается, что ввод с помощью клавиатуры быстрее и надежнее. Сейчас существует множество PDA, поддерживающих иногда и естественный рукописный почерк, но точность все ещё не является очень высокой, из-за чего некоторые люди находят даже простую экранную клавиатуру более эффективной.

Оффлайновое распознавание

Этот вид распознавания успешно применяется в сферах деятельности, где необходимо обрабатывать большое количество рукописных документов, к примеру, в страховых компаниях. Качество распознавания можно повысить, используя структурированные документы (формы). Кроме того, можно улучшить качество, уменьшив диапазон возможных вводимых символов. Оффлайновое распознавание считается более сложным по сравнению с онлайновым.

Примечания

Wikimedia Foundation . 2010 .
- Улица Коновальца (Львов)
- Больше-Дорохово
Смотреть что такое "Распознавание рукописного ввода" в других словарях:

Энциклопедичный YouTube

Устройства

Офлайновое распознавание

Распознавание непрерывного рукописного текста в режиме off-line

Предисловие

О программе

Теория

Практика

Коммерция

Заключение

Онлайновое распознавание

Устройства

Оффлайновое распознавание

Примечания

Смотреть что такое "Распознавание рукописного ввода" в других словарях: