Всего за 9.95 руб. Купить полную версию
Отчасти это напоминает строку для индекса на почтовых конвертах (только без пунктиров), однако распознавание при этом заметно сложнее из-за многообразия индивидуальных «граффити», далеких от принципов классической каллиграфии. Этот класс систем — тема для отдельного разговора, так как они достаточно специфичны и сложны.
OCR-системы — редкий пример офисных программ, реализующих почти весь потенциал высокопроизводительных процессоров. Скорость распознавания имеет прямую зависимость от архитектуры процессора, тактовой частоты и наличия усиленного блока целочисленных вычислений (мультимедийных расширений). Не случайно на коробках большинства OCR-программ красуется надпись Designed for Intel ММХ. Считается, что расширения Intel для оптимизации целочисленных вычислений позволяют повысить скорость распознавания на треть.
Глава 20.
Программа ABBYY FineReader
С появлением компьютеров человека увлекла идея научить машины мыслить так же, как это делает он сам. Такую гипотетическую возможность компьютеров предаваться размышлениям окрестили «искусственным интеллектом». С тех пор этот термин прочно укоренился в лексике околокомпьютерных кругов. Но теперь под «искусственным интеллектом» стали понимать, пожалуй, не способность машины мыслить аналогично человеку, а, скорее, технологии, которые позволяют решать неформализованные нетривиальные задачи, в которых не существует однозначно определяемого алгоритма решения. При создании программ, способных решать такие задачи, делается попытка смоделировать рассуждения человека в подобных ситуациях, поэтому термин «искусственный интеллект» пришелся здесь весьма кстати, хотя и потерял в некоторой степени свое первоначальное значение. В реальности, большинство «жизненных» задач не имеют четкого алгоритма решения, поэтому трудно поддаются формализации. Особенно хорошо это заметно в области лингвистики и работы с речью, как устной, так и письменной. Такова, например, проблема машинного перевода. Не раз, наверно, приходилось улыбаться, глядя на результаты работы программы-переводчика. Действительно, нелегко создать программу, которая могла бы сделать осмысленный перевод с учетом всех тонкостей и особенностей живого языка. Не менее сложна и задача распознавания изображений, в частности текстов. Заманчиво заставить машину понять, что за текст мы предлагаем ее вниманию. При всей сложности этой задачи, сегодня в этом направлении достигнуты хорошие результаты.
Первые шаги в этой области были предприняты еще в конце 50-х годов. Принципы распознавания, заложенные тогда, и сегодня еще используются в большинстве систем OCR (Optical Character Recognition). Традиционный подход к проблеме распознавания заключается в сведении задачи распознавания к задаче классификации некоторого набора признаков. Идея проста: по изображению определяется некоторый набор признаков, который сравнивается с каждым из имеющихся образцов, так называемых эталонов. По результатам сравнения находится эталон, с которым этот набор признаков совпадает лучше всего, и изображение относится к соответствующему классу. То есть все решение заключается в сравнении предлагаемого изображения с образцами и выборе наиболее подходящего, иначе говоря, производится некий перебор возможных вариантов. Такой подход по сути своей не позволяет добиться по-настоящему высокого качества распознавания, как бы он не был усовершенствован. Главный его недостаток заключается в том, что в любом случае в наборе признаков содержится не вся информация об изображении, иными словами, эталонов заложить в программу можно много, но не бесконечное число, а вот вариантов изображения того или иного символа может быть бесчисленное количество.