TWAIN (Toolkit Without An Interesting Name) — «инструментальный набор, для которого не удалось придумать интересного названия». Является стандартом для прикладного программного интерфейса (API) таких периферийных устройств, как сканеры, т. е. связующим звеном между компьютером и сканером.
Примеры ПО сканирования малых объемов:
ABBYY FineReader
Adobe PhotoShop
Cognitive Cuineiform
Microsoft Photo Editor
ACDSEE
ПО сканирования больших объёмов документов.
Применяется при промышленном сканировании.
При поточном сканировании один сканер ежедневно может обрабатывать до 50.000 и более документов. При таких нагрузках возможностей универсального стандарта TWAIN становится не достаточно, и для программного управления сканерами используется промышленный стандарт ISIS (ISIS — Image and Scanner Interface Specification).
Примеры применяемого ПО:
Kofax Ascent Capture
Captiva InputAccel
ПО для специальных задач сканирования.
Применяется при планетарном, высококачественном сканировании.
Программное обеспечение специально разрабатывается с учётом специфики сканирующего устройства, не совместимо с другими стандартами.
Применяемое ПО:
План
Скан BSC-2
RZ ProScan Book (Minolta PS7000 edition)
Zeutschel OmniScan
5.Системы распознавания Чтобы реализовать автоматический или автоматизированный перевод бумажных документов в электронный вид, необходимо выполнить сканирование бумажных документов и распознать их содержимое с помощью специальных программ, называемых системами оптического распознавания символов (Optical Character Recognition — OCR). Системы оптического распознавания символов предназначены для автоматического ввода печатных документов в компьютер. Обработка изображения OCR-системой включает в себя анализ графического изображения, переданного сканером, и распознавание каждого символа. Процессы анализа макета страницы:
определение областей распознавания определение таблиц определение картинок выделение в тексте строк и отдельных символов и распознавания изображения тесно связаны между собой: алгоритм поиска блоков использует информацию о распознанном тексте для более точного анализа страницы.
Современные программно-аппаратные системы позволяют автоматизировать ввод больших объемов информации в компьютер, используя, например, сетевой сканер и параллельное распознавание текстов на нескольких компьютерах одновременно.
Точность распознавания Ключевым параметром систем распознавания, характеризующим их практическую ценность, является точность распознавания, то есть процент правильно распознанных символов.
OCR-системы могут достигать наилучшей точности распознавания — свыше 99,9% для чистых изображений, составленных из обычных шрифтов. На первый взгляд такая точность распознавания кажется идеальной, но уровень ошибок все же удручает, потому что, если имеется приблизительно 1500 символов на странице, то даже при коэффициенте успешного распознавания 99,9% получается одна или две ошибки на страницу. В таких случаях на помощь приходит метод проверки по словарю. То есть, если какого-то слова нет в словаре системы, то она по специальным правилам пытается найти похожее. Но это все равно не позволяет исправлять 100% ошибок, что требует человеческого контроля результатов.
Точность распознавания падает за счет ошибок распознавания. Повышению точности распознавания способствует устранение указанных ниже причин ошибок.
Причины ошибок при распознавании Встречающиеся в реальной жизни тексты обычно далеки от совершенства, и процент ошибок распознавания для «нечистых» текстов часто недопустимо велик. Грязные изображения — здесь наиболее очевидная проблема, потому что даже небольшие пятна могут затенять определяющие части символа или преобразовывать один в другой. Еще одной проблемой является неаккуратное сканирование, связанное с «человеческим фактором», так как оператор, сидящий за сканером, просто не в состоянии разглаживать каждую сканируемую страницу и точно выравнивать ее по краям сканера.
Если документ был ксерокопирован, нередко возникают разрывы и слияния символов. Любой из этих эффектов может заставлять систему ошибаться, потому что некоторые из OCR-систем полагают, что непрерывная область изображения должна быть одиночным символом.
Страница, расположенная с нарушением границ или перекосом, создает немного искаженные символьные изображения, которые могут быть перепутаны OCR.
Вопросы практического применения систем распознавания, а также проблем, вызванных недостаточной точностью распознавания, и путей их решения будут рассмотрены в следующей лекции, «Индексация и имиджинг» .
Заключение
В настоящее время трудно представить офис без персонального компьютера так он очень облегчил жизнь сотрудников. Часто возникают ситуации, когда нужно сделать точную бумажную копию на компьютере и в этом там помогают сканеры. В данном реферате рассмотрены виды сканеров их возможности и назначения.
Список использованной литературы Доронина Л. А Инструкция по ДОУ// Справочник секретаря и офис -менеджера, 2003 г. № 12 с. 21−29
Информатика: учебник. Курносов А. П., Кулев С. А., Улезько А. В., Камалян А. К., Чернигин А. С., Ломакин С. В.: под ред. А. П. Курносова. Воронеж, ВГАУ, 2001 — 238 с.
Информатика. Базовый курс / Симонович С. В, и др. -Спб.: изд-во «Питер», 2000.-640с.
Информатика / Под ред. Проф. Н. В. Макаровой.
М.: Финансы и статистика, 2000. -768с.
Информационные системы в экономике: Учебник. / Под ред. проф. В. В. Дика. — М.: Финансы и статистика, 2002.
Ковтанюк Ю.С., Соловьян С. В. Самоучитель работы на персональном компьютере — К.:Юниор, 2001. 560с., ил.
Симонович С.В., Евсеев Г. А., Мураховский В. И. Вы купили компьютер: Полное руководство для начинающих в вопросах и ответах. — М.: АСТ-ПРЕСС КНИГА; Инфорком-Пресс, 2001. 544 с.: ил. (1000 советов).
Фигурнов В.Э. IBM PC для пользователя. Издание 6-е, переработанное и дополненное — М.: Инфра-М, 2000. — 432с.
