оптический распознавание текст шаблон Самая продаваемая в мире система OCR — Caere OmniPage Professional использует алгоритм, который не должен настраиваться на индивидуальное начертание, потому что он основан на нахождении общих специфических особенностей символов. Эта система содержит 100 различных «экспертных систем», которые в действительности являются только алгоритмами для идентификации 100 различных символов: верхнего и нижнего регистра от «A» до «Z», записи чисел и символов пунктуации. Каждая из этих экспертных систем ищет «особенности» начертаний типа «островов», «полуостровов», точек, прямых оттисков и дуг. Экспертные системы также рассматривают горизонтальные и вертикальные проекции оттисков буквы и обращают внимание на основные особенности в созданных кривых, суммируя в них число темных пикселей.
Корпорация Xerox имеет один из наиболее сложных пакетов программ с контекстным анализом. Пакет, называемый Lexifier (сокращение для «лексический классификатор»), содержит большинство главных правил записи буквенных структур или принятых образцов номеров телефонов. Он помогает интерпретировать имена собственные типа Lexifier, которые кажутся совершенно правильно английскими, но не находятся в словаре. Этот эффект особенно заметен в российской программе FineReader, который чаще, чем в среднем по всем символам, ошибается в словах, которые отсутствует в его словаре (к примеру, названия фирм ему даются тяжело).
Таким образом, алгоритм распознавания в самом общем виде состоит в последовательном выдвижении и проверке гипотез, причем порядок их выдвижения управляется заложенными в программу знаниями об исследуемом предмете и результатами проверки предыдущих гипотез (производится дополнительный анализ объекта в рамках выдвинутой гипотезы).
Основное требование к предварительной обработке — не потерять о входном объекте существенную информацию. Поскольку для выделения целого требуются его части, а для нахождения частей требуется целое, целостный процесс восприятия может происходить только в рамках гипотезы о воспринимаемом объекте — в целом.
Как было показано в примерах, целостное описание класса объектов восприятия должно удовлетворять двум свойствам: во-первых, все объекты данного класса должны удовлетворять этому описанию, во-вторых, ни один объект другого класса не должен удовлетворять описанию.
