Технология распознавания, используемая FineReader, базируется на принципах целостности, целенаправленности и адаптивности. 203
Впервые они были сформулированы и применены на практике в конце 80-х гг. XX в. А.Шамисом в системе распознавания «Графит».
Исходя из принципа целостности распознаваемое изображение рассматривается как единый объект, состоящий из частей, связанных между собой пространственными соотношениями. По принципу целенаправленности распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез об объекте, а принцип адаптивности подразумевает способность системы к самообучению.
Каким образом строится распознавание символов?
Для выдвижения гипотез о том, что может представлять собой изображение, применяются так называемые признаковые классификаторы. Они используют ряд признаков, на основе которых программа вычисляет степень близости распознаваемого изображения и известных ей классов изображений, после чего выдает список подходящих классов, т. е. гипотезу о принадлежности объекта к тому или иному классу. Кроме того, признаковые классификаторы применяются также и для повышения точности распознавания изображений с дефектами.
Полученный набор классов последовательно проверяется структурным классификатором, анализирующим каждый символ. Скажем, если FineReader полагает, что на странице изображена буква «Ф», он специально проверяет те признаки, которые должны быть именно у буквы «Ф», а не у какой-либо другой, сравнивая этот символ со структурным эталоном. Структурный эталон описывает символ как комбинацию структурных элементов (отрезок, дуга, кольцо, точка), находящихся в определенных отношениях между собой. Процесс распознавания делится на этапы выделения структурных элементов в изображении и сопоставлении их с эталоном.
Если в окончательный список попало более одной гипотезы, они попарно сравниваются с помощью дифференциальных классификаторов. Если структурный классификатор при распознавании символов не может однозначно выбрать одну из двух букв с похожим написанием, то между этими конкурирующими гипотезами делается дифференциальный выбор. Например, есть две гипотезы: распознаваемый символ представляет собой строчную букву «твердый знак» или «мягкий знак». Чтобы сделать выбор, FineReader целенаправленно проанализирует левый верхний угол буквы, где имеется единственная отличительная деталь между этими буквами.
С завершением работы дифференциального классификатора заканчивается распознавание и начинается этап проверки итогового списка гипотез. Окончательная стадия распознавания осуществляется системой контекста — при наличии некоторого количе-
204
ства распознанных букв из слова программа, используя словарь, может «догадаться», что это за слово.
Базовые принципы целостности, целенаправленности и адаптации остаются неизменными от версии к версии программы FineReader, ведь именно они позволяют компьютеру приблизиться к логике мышления человека.