текст распознавание приложение символ В данной работе рассмотрена проблема унификации данных, заполненных от руки с документами в цифровом формате. Использование данных, заполненных от руки в цифровом виде аргументировано тем, что эти данные весьма просто и удобно использовать различными программами для дальнейшей обработки. В работе описаны два основных метода распознавания текста, которые как правило, используются вместе. Один из них — метод косинусов, позволяющий уточнить форму исходного написанного символа. Данный алгоритм основан на анализе величину углов, образованных контрольными точками рукописной фигуры. Чем больше точек для анализа, тем сложнее алгоритм. Второй — метод наложения матрицы, в соответствии с которым исходная область символа делится на сектора, и оценивается вероятность совпадения точек рукописного текста, вошедшего в определенные сектора, с эталонными данными. Чем эта вероятность выше, тем в большей степени можно судить, что данный символ соответствует тому, а не иному.
В работе реализован в программе лишь метод распознавания по наложению матрицы рукописного символа на эталонный. Показано, что данный метод не совершенен, и в нем возможны ложные распознавания. Например, число 1912 у нас распозналось как 1212.
Как правило, при доработке подобных алгоритмов, и при использовании нескольких методов сразу для анализа одного символа, вероятность ошибки резко снижается. Также не следует забывать, что качественная работа алгоритма также зависит от качества самого отсканированного документа. Если символы отсканированного документа имеют расплывчатые контуры, то надежность безошибочной конвертации данных резко падает.
Таким образом, вероятность точного преобразования зависит от качества входного изображения и используемых алгоритмов для распознавания символов.
Преобразованные данные могут быть в дальнейшем использованы для различных целей.
