Как компьютер распознает символы
Перейти к содержимому

Как компьютер распознает символы

  • автор:

Как исправить отображение кириллицы или кракозябры в Windows 10

Как исправить кириллицу в Windows 10

Одна из возможных проблем, с которыми можно столкнуться после установки Windows 10 — кракозябры вместо русских букв в интерфейсе программ, а также в документах. Чаще неправильное отображение кириллицы встречается в изначально англоязычных и не совсем лицензионных версиях системы, но бывают и исключения.

Исправление отображения кириллицы с помощью настроек языка и региональных стандартов Windows 10

Кракозябры в программах и документах Windows 10

Самый простой и чаще всего работающий способ убрать кракозябры и вернуть русские буквы в Windows 10 — исправить некоторые неправильные настройки в параметрах системы.

Для этого потребуется выполнить следующие шаги (примечание: привожу также названия нужных пунктов на английском, так как иногда необходимость исправить кириллицу возникает в англоязычных версиях системы без нужды менять язык интерфейса).

  1. Откройте панель управления (для этого можно начать набирать «Панель управления» или «Control Panel» в поиске на панели задач.
  2. Убедитесь, что в поле «Просмотр» (View by) установлено «Значки» (Icons) и выберите пункт «Региональные стандарты» (Region). Региональные стандарты в Windows 10
  3. На вкладке «Дополнительно» (Administrative) в разделе «Язык программ, не поддерживающих Юникод» (Language for non-Unicode programs) нажмите по кнопке «Изменить язык системы» (Change system locale). Дополнительные параметры языка системы
  4. Выберите русский язык, нажмите «Ок» и подтвердите перезагрузку компьютера. Установка региона Россия для Windows 10

После перезагрузки проверьте, была ли решена проблема с отображением русских букв в интерфейсе программ и (или) документах — обычно, кракозябры бывают исправлены после этих простых действий.

Отображение кириллицы исправлено в Windows 10

Как исправить иероглифы Windows 10 путем изменения кодовых страниц

Кодовые страницы представляют собой таблицы, в которых определенным байтам сопоставляются определенные символы, а отображение кириллицы в виде иероглифов в Windows 10 связано обычно с тем, что по умолчанию задана не та кодовая страница и это можно исправить несколькими способами, которые могут быть полезны, когда требуется не изменять язык системы в параметрах.

С помощью редактора реестра

  1. Нажмите клавиши Win+R на клавиатуре, введите regedit и нажмите Enter, откроется редактор реестра.
  2. Перейдите к разделу реестра

HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Nls\CodePage

и в правой части пролистайте значения этого раздела до конца. Установленный регион Windows 10 в реестре

  • Дважды нажмите по параметру ACP, установите значение 1251 (кодовая страница для кириллицы), нажмите Ок и закройте редактор реестра. Изменение кодовой страницы на кириллицу
  • Перезагрузите компьютер (именно перезагрузка, а не завершение работы и включение, в Windows 10 это может иметь значение).
  • Обычно, это исправляет проблему с отображением русских букв. Вариация способа с помощью редактора реестра (но менее предпочтительная) — посмотреть на текущее значение параметра ACP (обычно — 1252 для изначально англоязычных систем), затем в том же разделе реестра найти параметр с именем 1252 и изменить его значение с c_1252.nls на c_1251.nls.

    Кодовые страницы в реестре Windows 10

    Путем подмена файла кодовой страницы на c_1251.nls

    Второй, не рекомендуемый мной способ, но иногда выбираемый теми, кто считает, что правка реестра — это слишком сложно или опасно: подмена файла кодовой страницы в C:\ Windows\ System32 (предполагается, что у вас установлена западно-европейская кодовая страница — 1252, обычно это так. Посмотреть текущую кодовую страницу можно в параметре ACP в реестре, как было описано в предыдущем способе).

    1. Зайдите в папку C:\ Windows\ System32 и найдите файл c_1252.NLS, нажмите по нему правой кнопкой мыши, выберите пункт «Свойства» и откройте вкладку «Безопасность». На ней нажмите кнопку «Дополнительно». Просмотр параметров безопасности файла
    2. В поле «Владелец» нажмите «Изменить». Изменение владельца C_1252.nls
    3. В поле «Введите имена выбираемых объектов» укажите ваше имя пользователя (с правами администратора). Если в Windows 10 используется учетная запись Майкрософт, вместо имени пользователя укажите адрес электронной почты. Нажмите «Ок» в окне, где указывали пользователя и в следующем (Дополнительные параметры безопасности) окне. Указание владельца для файла
    4. Вы снова окажетесь на вкладке «Безопасность» в свойствах файла. Нажмите кнопку «Изменить».
    5. Выберите пункт «Администраторы» (Administrators) и включите полный доступ для них. Нажмите «Ок» и подтвердите изменение разрешений. Нажмите «Ок» в окне свойств файла. Установить полный доступ к файлу для Администраторы
    6. Переименуйте файл c_1252.NLS (например, измените расширение на .bak, чтобы не потерять этот файл).
    7. Удерживая клавишу Ctrl, перетащите находящийся там же в C:\Windows\System32 файл c_1251.NLS (кодовая страница для кириллицы) в другое место этого же окна проводника, чтобы создать копию файла. Копия файла C_1251.nls
    8. Переименуйте копию файла c_1251.NLS в c_1252.NLS.
    9. Перезагрузите компьютер.

    После перезагрузки Windows 10 кириллица должна будет отображаться не в виде иероглифов, а как обычные русские буквы.

    А вдруг и это будет интересно:

    • Лучшие бесплатные программы для Windows
    • Как разрешить обычному пользователю запускать программу от имени Администратора без ввода пароля
    • Как выйти из полноэкранного режима в Windows
    • Как включить компактный вид панели быстрых настроек Windows 11
    • Шрифты в интерфейсе Chrome стали более жирными и размытыми — как исправить?
    • Msftconnecttest.com — что это и как исправить возможные ошибки
    • Windows 11
    • Windows 10
    • Android
    • Загрузочная флешка
    • Лечение вирусов
    • Восстановление данных
    • Установка с флешки
    • Настройка роутера
    • Всё про Windows
    • В контакте
    • Одноклассники

    Как исправить отображение кириллицы или кракозябры в Windows 10

    Как исправить кириллицу в Windows 10

    Одна из возможных проблем, с которыми можно столкнуться после установки Windows 10 — кракозябры вместо русских букв в интерфейсе программ, а также в документах. Чаще неправильное отображение кириллицы встречается в изначально англоязычных и не совсем лицензионных версиях системы, но бывают и исключения.

    В этой инструкции — о том, как исправить «кракозябры» (или иероглифы), а точнее — отображение кириллицы в Windows 10 несколькими способами. Возможно, также будет полезным: Как установить и включить русский язык интерфейса в Windows 10 (для систем на английском и других языках).

    Исправление отображения кириллицы с помощью настроек языка и региональных стандартов Windows 10

    Кракозябры в программах и документах Windows 10

    Самый простой и чаще всего работающий способ убрать кракозябры и вернуть русские буквы в Windows 10 — исправить некоторые неправильные настройки в параметрах системы.

    Для этого потребуется выполнить следующие шаги (примечание: привожу также названия нужных пунктов на английском, так как иногда необходимость исправить кириллицу возникает в англоязычных версиях системы без нужды менять язык интерфейса).

    1. Откройте панель управления (для этого можно начать набирать «Панель управления» или «Control Panel» в поиске на панели задач.
    2. Убедитесь, что в поле «Просмотр» (View by) установлено «Значки» (Icons) и выберите пункт «Региональные стандарты» (Region). Региональные стандарты в Windows 10
    3. На вкладке «Дополнительно» (Administrative) в разделе «Язык программ, не поддерживающих Юникод» (Language for non-Unicode programs) нажмите по кнопке «Изменить язык системы» (Change system locale). Дополнительные параметры языка системы
    4. Выберите русский язык, нажмите «Ок» и подтвердите перезагрузку компьютера. Установка региона Россия для Windows 10

    После перезагрузки проверьте, была ли решена проблема с отображением русских букв в интерфейсе программ и (или) документах — обычно, кракозябры бывают исправлены после этих простых действий.

    Отображение кириллицы исправлено в Windows 10

    Как исправить иероглифы Windows 10 путем изменения кодовых страниц

    Кодовые страницы представляют собой таблицы, в которых определенным байтам сопоставляются определенные символы, а отображение кириллицы в виде иероглифов в Windows 10 связано обычно с тем, что по умолчанию задана не та кодовая страница и это можно исправить несколькими способами, которые могут быть полезны, когда требуется не изменять язык системы в параметрах.

    С помощью редактора реестра

    Первый способ — использовать редактор реестра. На мой взгляд, это самый щадящий для системы метод, тем не менее, рекомендую создать точку восстановления прежде чем начинать. Совет про точки восстановления относится и ко всем последующим способам в этом руководстве.

    1. Нажмите клавиши Win+R на клавиатуре, введите regedit и нажмите Enter, откроется редактор реестра.
    2. Перейдите к разделу реестра

    HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlNlsCodePage

    и в правой части пролистайте значения этого раздела до конца. Установленный регион Windows 10 в реестре

  • Дважды нажмите по параметру ACP , установите значение 1251 (кодовая страница для кириллицы), нажмите Ок и закройте редактор реестра. Изменение кодовой страницы на кириллицу
  • Перезагрузите компьютер (именно перезагрузка, а не завершение работы и включение, в Windows 10 это может иметь значение).
  • Обычно, это исправляет проблему с отображением русских букв. Вариация способа с помощью редактора реестра (но менее предпочтительная) — посмотреть на текущее значение параметра ACP (обычно — 1252 для изначально англоязычных систем), затем в том же разделе реестра найти параметр с именем 1252 и изменить его значение с c_1252.nls на c_1251.nls .

    Кодовые страницы в реестре Windows 10

    Путем подмена файла кодовой страницы на c_1251.nls

    Второй, не рекомендуемый мной способ, но иногда выбираемый теми, кто считает, что правка реестра — это слишком сложно или опасно: подмена файла кодовой страницы в C: Windows System32 (предполагается, что у вас установлена западно-европейская кодовая страница — 1252, обычно это так. Посмотреть текущую кодовую страницу можно в параметре ACP в реестре, как было описано в предыдущем способе).

    1. Зайдите в папку C: Windows System32 и найдите файл c_1252.NLS , нажмите по нему правой кнопкой мыши, выберите пункт «Свойства» и откройте вкладку «Безопасность». На ней нажмите кнопку «Дополнительно». Просмотр параметров безопасности файла
    2. В поле «Владелец» нажмите «Изменить». Изменение владельца C_1252.nls
    3. В поле «Введите имена выбираемых объектов» укажите ваше имя пользователя (с правами администратора). Если в Windows 10 используется учетная запись Майкрософт, вместо имени пользователя укажите адрес электронной почты. Нажмите «Ок» в окне, где указывали пользователя и в следующем (Дополнительные параметры безопасности) окне. Указание владельца для файла
    4. Вы снова окажетесь на вкладке «Безопасность» в свойствах файла. Нажмите кнопку «Изменить».
    5. Выберите пункт «Администраторы» (Administrators) и включите полный доступ для них. Нажмите «Ок» и подтвердите изменение разрешений. Нажмите «Ок» в окне свойств файла. Установить полный доступ к файлу для Администраторы
    6. Переименуйте файл c_1252.NLS (например, измените расширение на .bak, чтобы не потерять этот файл).
    7. Удерживая клавишу Ctrl, перетащите находящийся там же в C:WindowsSystem32 файл c_1251.NLS (кодовая страница для кириллицы) в другое место этого же окна проводника, чтобы создать копию файла. Копия файла C_1251.nls
    8. Переименуйте копию файла c_1251.NLS в c_1252.NLS .
    9. Перезагрузите компьютер.

    После перезагрузки Windows 10 кириллица должна будет отображаться не в виде иероглифов, а как обычные русские буквы.

    Процесс распознавания символов компьютером

    pc.gastello71.ru

    Современные компьютеры пришли к нам не только благодаря мощности аппаратного комплекса, но и способности обрабатывать информацию. Одним из основных задач компьютера является распознавание символов. Каким образом компьютер «понимает» наш текст и способен его обрабатывать? В этой статье мы рассмотрим основы и принципы распознавания символов компьютером.

    Одной из ключевых технологий, которая лежит в основе распознавания символов, является оптическое распознавание символов (OCR — Optical Character Recognition). Эта технология позволяет компьютеру «читать» текст с изображений и фотографий. Для этого применяются специальные алгоритмы и программы, которые обрабатывают изображение и определяют, какие символы на нем присутствуют.

    Процесс распознавания символов включает несколько этапов. Сначала компьютер преобразует изображение в так называемое растровое представление, где каждый пиксель соответствует отдельному элементу изображения. Затем, на основе растрового представления, компьютер строит модель символов и сравнивает ее с предварительно созданной базой данных символов. Если есть совпадение, компьютер распознает символ и выводит его в удобном для пользователя виде.

    Важность распознавания символов компьютерами

    Распознавание символов компьютерами — это процесс, заключающийся в преобразовании написанных или печатных символов в цифровой формат, который может быть понятен и обработан компьютером. Этот процесс имеет огромное значение в современном мире и используется во многих областях.

    В некоторых случаях распознавание символов компьютерами может быть критически важным, особенно в следующих сферах:

    1. Банковское дело и финансы: распознавание символов позволяет автоматизировать процессы ведения учета, обработки платежей и других операций, что существенно упрощает и ускоряет работу банков и финансовых организаций.
    2. Распознавание сканированных документов: при сканировании бумажных документов компьютеру необходимо распознавать текст и другие символы, чтобы документы стали доступными для поиска, редактирования и хранения в электронном виде.
    3. Распознавание рукописного текста: данная технология находит применение в области сбора данных, создания электронных архивов и распознавания подписей, что делает работу с большими объемами рукописных записей гораздо более эффективной.
    4. Распознавание символов в изображениях: технология распознавания символов помогает в анализе и классификации изображений, автоматизации процесса обработки фотографий и видео, а также в различных сферах искусственного интеллекта.
    5. Машинное обучение и искусственный интеллект: распознавание символов играет ключевую роль в обучении компьютерных алгоритмов, позволяя им анализировать и понимать текстовую информацию, знаки и символы для принятия правильных решений и выполнения задач.

    В целом, возможность распознавания символов компьютерами имеет огромное значение для автоматизации процессов, улучшения эффективности работы и повышения точности обработки информации. Без этой технологии многие современные задачи были бы намного сложнее и требовали бы больше времени и ресурсов.

    Символы и их значение в компьютерных системах

    В компьютерных системах символы используются для представления различных типов информации, от текста и чисел до команд и специальных символов. Каждый символ имеет свое значение, которое определяет его интерпретацию и обработку.

    Символы в компьютерных системах можно разделить на несколько категорий:

    • Буквы и числа: буквы алфавита (латиница или другие алфавиты), цифры и знаки пунктуации используются для записи текста и чисел. Каждая буква и цифра имеет свою уникальную кодовую точку, которая определяет ее представление в памяти компьютера.
    • Специальные символы: специальные символы, такие как пробелы, табуляции и символы новой строки, используются для форматирования текста и разделения информации на логические блоки. Некоторые специальные символы также имеют свое значение в программировании и командной строке.
    • Управляющие символы: символы управления используются для управления компьютером и его периферийными устройствами. Это могут быть символы для передачи данных, символы для управления принтером или символы для управления сетевыми или коммуникационными устройствами.
    • Специальные символы для кодирования: в компьютерных системах также используются специальные символы для кодирования и передачи данных, такие как символы для представления изображений, звука или других медиафайлов.

    Кодировка символов в компьютерных системах осуществляется с помощью различных стандартов, таких как ASCII, Unicode и UTF-8. Эти стандарты определяют соответствие между символами и их кодовыми точками, что позволяет компьютеру правильно распознавать и обрабатывать символы в разных языках и форматах.

    Таким образом, понимание значения символов в компьютерных системах является важным для работы с текстом, программированием, обработкой данных и многими другими задачами, связанными с компьютерами.

    Основы распознавания символов компьютерами

    Распознавание символов компьютерами является одной из важных задач в области компьютерного зрения и обработки изображений. Эта технология позволяет компьютеру анализировать и понимать текст, например, в документах, изображениях или видео.

    Процесс распознавания символов состоит из нескольких этапов:

    1. Предварительная обработка изображения. На этом этапе происходит устранение шума и других нежелательных эффектов, а также преобразование изображения в формат, понятный компьютеру.
    2. Сегментация изображения. Здесь компьютер разделяет изображение на отдельные символы или компоненты.
    3. Извлечение признаков. На этом этапе компьютер анализирует каждый символ и выделяет особенности, такие как форма, размер, цвет и т. д.
    4. Классификация символов. Компьютер сопоставляет извлеченные признаки с базой данных символов и определяет, какой символ находится на изображении.

    Компьютеры используют различные алгоритмы и методы, такие как нейронные сети, статистические модели и машинное обучение, для распознавания символов. Однако, распознавание символов все еще является сложной задачей из-за разнообразия шрифтов, стилей и условий освещения, которые могут влиять на качество распознавания.

    Применение распознавания символов компьютерами имеет множество практических применений. Например, оно используется для автоматического распознавания адресов на почтовых конвертах, сканировании и распознавании текста из старых документов, а также в системах оптического распознавания символов (OCR), которые позволяют сканировать и конвертировать текст из бумажных документов в электронный формат.

    В заключение, распознавание символов компьютерами является сложным и многогранным процессом, который требует использования различных технологий и алгоритмов. Однако, благодаря прогрессу в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта, эта технология становится все более точной и надежной, и имеет широкие перспективы применения в различных сферах человеческой деятельности.

    Принципы работы алгоритмов распознавания символов

    Алгоритмы распознавания символов – это методы обработки изображений, которые позволяют компьютерам определить и распознать символы, нарисованные на растровом изображении или напечатанные на бумаге. Эти алгоритмы широко применяются в различных областях, включая оптическое распознавание символов (OCR), компьютерное зрение и рукописное распознавание.

    Основные принципы работы алгоритмов распознавания символов включают:

    • Предварительную обработку изображения: Перед началом распознавания символов, изображение обычно подвергается предварительной обработке. В этом шаге могут быть применены различные фильтры и алгоритмы для улучшения качества изображения, удаления шума и повышения контрастности.
    • Сегментацию символов: Этот шаг включает разделение изображения на отдельные символы. Для этого могут использоваться различные алгоритмы, такие как обнаружение контуров, разбиение на связные компоненты или методы машинного обучения.
    • Извлечение признаков: Для дальнейшего распознавания символов, извлекаются характеристики или признаки каждого символа. Это может включать информацию о форме, текстуре, цвете или других характеристиках символов.
    • Классификацию: На основе извлеченных признаков, символы классифицируются в соответствии с определенными шаблонами. Для этого могут использоваться различные методы машинного обучения, такие как нейронные сети, метод опорных векторов или базовые статистические алгоритмы.
    • Постобработку и вывод: После классификации символов, может быть применена постобработка для коррекции ошибок или улучшения результатов распознавания. Затем распознанные символы могут быть выведены или использованы в дальнейшей обработке данных.

    Каждый из этих шагов является важным компонентом процесса распознавания символов и требует применения различных алгоритмов и методов. Комплексное использование этих принципов позволяет достичь высокой точности и надежности при распознавании символов компьютерами.

    Автоматическое распознавание символов и его применение

    Автоматическое распознавание символов — это процесс, при котором компьютеры способны опознавать и интерпретировать символы и текст, написанные на различных языках. Эта технология имеет широкое применение в современном мире, от распознавания рукописного текста до определения и классификации символов на изображениях.

    Для автоматического распознавания символов используются различные алгоритмы и методы машинного обучения. Они позволяют компьютеру обрабатывать изображения и находить в них характеристики, которые помогают определить символы. Например, для распознавания печатных символов применяются алгоритмы, которые выделяют контуры символов и анализируют их геометрические особенности.

    Применение автоматического распознавания символов очень широко. Вот некоторые примеры его использования:

    • Распознавание рукописного текста: Эта технология используется в программных продуктах для преобразования рукописных заметок и документов в электронный вид. Она позволяет использовать поисковые системы для поиска информации в рукописных текстах и создавать электронные копии бумажных документов.
    • Экстракция информации: Автоматическое распознавание символов позволяет компьютерам извлекать информацию из изображений и документов. Например, оно может использоваться для извлечения данных из сканов паспортов, водительских удостоверений и других официальных документов.
    • Оптическое распознавание символов (OCR): Эта технология позволяет компьютерам распознавать текст на изображениях и преобразовывать его в редактируемый формат. Она часто используется для сканирования и распознавания текста в книгах, журналах и других печатных материалах.
    • Классификация изображений: Автоматическое распознавание символов может быть использовано для классификации изображений по наличию определенных символов или объектов. Например, оно может использоваться для автоматической сортировки почты или определения наличия определенных товаров на складе.
    • Безопасность и аутентификация: Автоматическое распознавание символов может быть использовано для распознавания отпечатков пальцев, лиц и других биометрических данных. Это обеспечивает дополнительный уровень безопасности и аутентификации при входе в систему или доступе к защищенным данным.

    В целом, автоматическое распознавание символов является критической технологией, которая помогает упростить и автоматизировать множество процессов, связанных с обработкой символов и текста. Ее применение может быть полезным во многих отраслях, от науки и образования до бизнеса и безопасности.

    Вопрос-ответ

    Как компьютеры распознают символы?

    Компьютеры распознают символы с помощью алгоритмов распознавания символов, которые сравнивают образ символа с базой данных известных символов. Распознавание символов может осуществляться как на основе формы символа, так и на основе анализа его характеристик, таких как цвет, размер или текстура.

    Какие техники используются для распознавания символов?

    Для распознавания символов компьютеры используют различные техники, включая оптическое распознавание символов (OCR), нейронные сети, машинное обучение и статистические методы. Оптическое распознавание символов основано на анализе изображения символа, в то время как нейронные сети и машинное обучение используются для обучения компьютера распознавать символы на основе большого количества образцов данных. Статистические методы также могут применяться для улучшения точности распознавания символов.

    Какие сложности могут возникать при распознавании символов?

    При распознавании символов могут возникать различные сложности. Компьютер может ошибочно распознать символ, если его форма сходна с другим символом или если образ символа не соответствует шаблону в базе данных. В случае рукописных символов может возникнуть сложность из-за различных стилей написания и вариаций символов. Также усложнением является распознавание символов на изображениях низкого качества или с шумами.

    Какие приложения распознавания символов существуют?

    Распознавание символов имеет широкий спектр приложений. Например, OCR технологии используются для сканирования и распознавания текста с бумажных документов, печатных материалов и фотографий. Это может быть полезно для автоматического преобразования бумажных документов в электронный формат или для поиска текста в изображениях. Распознавание символов также может использоваться в системах автоматического распознавания лиц, системах безопасности с распознаванием отпечатков пальцев и др.

    Каковы основные принципы распознавания символов?

    Основные принципы распознавания символов включают построение модели символа и сравнение образа символа с этой моделью. При построении модели символа используются различные методы, такие как математическое описание формы символа, векторизация или создание шаблона. Затем происходит сравнение образа символа с моделью с использованием разных алгоритмов распознавания, включая методы сопоставления шаблонов, статистические методы или нейронные сети.

    Из пикселей — в буквы: как работает распознавание текста

    OCR (англ. optical character recognition, оптическое распознавание символов) — это технология автоматического анализа текста и превращения его в данные, которые может обрабатывать компьютер.
    Когда человек читает текст, он распознает символы с помощью глаз и мозга. У компьютера в роли глаз выступает камера сканера, которая создает графическое изображение текстовой страницы (например, в формате JPG). Для компьютера нет разницы между фотографией текста и фотографией дома: и то, и другое — набор пикселей.

    Именно OCR превращает изображение текста в текст. А с текстом уже можно делать что угодно.

    Как это устроено?

    Представьте, что в алфавите есть только одна буква «А». Сделает ли это задачу преобразования картинки в текст проще? Нет. Дело в том, что у каждой буквы (и любой другой графемы) есть аллографы — различные варианты начертания.

    Человек легко поймет, что все это буква «А». Для компьютера же есть два способа решения проблемы: распознавать символы целостно (распознавание паттерна) или выделять отдельные черты, из которых состоит символ (выявление признаков).

    В 1960-х годах был создан специальный шрифт OCR-A, который использовался в документах типа банковских чеков. Каждая буква в нем была одинаковой ширины (т.н. шрифт фиксированной ширины или моноширинный шрифт).

    Принтеры для чеков работали с этим шрифтом, и для его распознавания было разработано программное обеспечение. Поскольку шрифт был стандартизирован, его распознавание стало относительно простой задачей. Следующим шагом стало обучение программ OCR распознавать символы еще в нескольких самых распространенных шрифтах (Times, Helvetica, Courier и т.д.).

    Этот способ еще называют интеллектуальным распознаванием символов (англ. intelligent character recognition, ICR). Представьте, что вы — OCR-программа, которой дали множество разных букв, написанных разными шрифтами. Как вам отобрать из этого множества все буквы «А», если каждая из них немного отличается от другой?

    Можно использовать такое правило: если видишь две линии, сходящиеся наверху в центре под углом, а посередине между ними горизонтальная линия, то это буква «А». Это правило поможет распознать все буквы «А» независимо от шрифта. Вместо распознавания паттерна выделяются характерные индивидуальные черты, из которых состоит символ. Большинство современных омнишрифтовых (умеющих распознавать любой шрифт) OCR-программ работают по этому принципу. Чаще всего в них используются классификаторы на основе машинного обучения (т.к. фактически перед нами стоит задача классификации картинок по классам-буквам) в последнее время некоторые OCR-движки перешли на нейронные сети.

    Что делать с рукописным вводом?

    Человек способен догадаться о смысле предложения, даже если оно написано самым неразборчивым почерком (если речь не идет о рецепте на лекарства, конечно).

    Задачу для компьютера иногда упрощают. Например, людей просят писать почтовый индекс в специальном месте на конверте специальным шрифтом. Формы, созданные для дальнейшей обработки компьютером, обычно имеют отдельные поля, которые просят заполнять печатными буквами.

    Планшеты и смартфоны, которые поддерживают рукописный ввод, часто используют принцип выявления признаков. При написании буквы «А» экран «чувствует», что сначала пользователь написал одну линию под углом, затем вторую, и, наконец, провел горизонтальную черту между ними. Компьютеру помогает то, что все признаки появляются последовательно, один за другим, в отличие от варианта, когда весь текст уже записан от руки на бумаге.

    OCR по шагам

    Чем лучше качество исходного текста на бумажном носителе, тем лучше будет качество распознавания. А вот старый шрифт, пятна от кофе или чернил, заломы бумаги понижают шансы.
    Большинство современных OCR-программ сканируют страницу, распознают текст, а затем сканируют следующую страницу. Первый этап распознавания заключается в создании копии черно-белого цвета или в оттенках серого. Если исходное отсканированное изображение идеально, то все черное — это символы, а все белое — фон.

    Хорошие OCR-программы автоматически отмечают трудные элементы структуры страницы — колонки, таблицы и картинки. Все OCR-программы распознают текст последовательно, символ за символом, словом за словом и строчка за строчкой.
    Сначала OCR-программа объединяет пиксели в возможные буквы, а буквы — в возможные слова. Затем система сопоставляет варианты слов со словарем. Если слово найдено, оно отмечается как распознанное. Если слово не найдено, программа предоставляет наиболее вероятный вариант и, соответственно, качество распознавания будет не таким высоким.

    Некоторые программы дают возможность просмотреть и исправить ошибки на каждой странице. Для этого они используют встроенную проверку орфографии и выделяют неверно написанные слова, что может указывать на неправильное распознавание. Продвинутые OCR-программы используют так называемый метод поиска соседа, чтобы найти слова, которые часто встречаются рядом. Этот метод позволяет исправить неверно распознанное словосочетание «тающая собака» на «лающая собака».

    Кроме того, некоторые проекты, которые занимаются оцифровкой и распознаванием текстов, прибегают к помощи волонтеров: распознанные тексты выкладываются в открытый доступ для вычитки и проверки ошибок распознавания.

    Для высокой точности распознавания исторического текста с необычными графическими символами, отличающимися от современных шрифтов, необходимо извлечь соответствующие изображения из документов. Для языков с небольшим набором символов это можно сделать вручную, но для языков со сложными системами письменности (например, иероглифических) ручной сбор этих данных нецелесообразен.

    Для распознавания исторических китайских текстов требуется внести в OCR-программу как минимум 3000 символов, которые имеют разную частотность. Если для распознавания исторических английских текстов достаточно ручной разметки нескольких десятков страниц, то аналогичный процесс для китайского языка потребует анализа десятков тысяч страниц.
    В то же время многие исторические варианты китайской письменности имеют высокую степень сходства с современным письмом, поэтому модели распознавания символов, обученные на современных данных, часто могут давать приемлемые результаты на исторических данных, хоть и со сниженной точностью. Этот факт вместе с использованием корпусов позволяет создать систему для распознавания исторических китайских текстов. Для этого исследователь Д. Стеджен (Donald Sturgeon) из Гарварда обработал два корпуса: корпус транскрибированных исторических документов и корпус отсканированных документов желаемого стиля.

    После предварительной обработки изображений и этапов сегментации символов процедура извлечения обучающих данных состояла из:
    1) применения модели распознавания символов, обученной исключительно на современных документах, к историческим документам для получения промежуточного результата оптического распознавания с низкой точностью;
    2) использование этого промежуточного результата для соотнесения изображения с его вероятной транскрипцией;
    3) извлечение изображений размеченных символов на основе этого соотнесения;
    4) выбор из размеченных символов подходящих обучающих примеров.
    Полученные данные могут использоваться без проверки для обучения новой модели распознавания символов, позволяющей достичь более высокой точности на аналогичном материале.

    Источники:

    1. Optical character recognition (OCR)
    2. Unsupervised Extraction of Training Data for Pre-Modern Chinese OCR

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *