Đang tải... (xem toàn văn)
Nghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Mục lục Mục lục i Danh mục các hình ảnh iv MỞ ĐẦU 1 I. Đặt vấn đề 1 II. Nội dung nghiên cứu . 2 III. Bố cục của luận văn . 4 Chƣơng I. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT . 5 VÀ PHÂN TÍCH TRANG TÀI LIỆU . 5 I.1. Ảnh tài liệu và nhận dạng ảnh tài liệu 5 I.1.1. Tổng quan về ảnh tài liệu 5 I.1.2. Nhận dạng tài liệu và vai trò của phân tích ảnh tài liệu . 6 I.2. Cấu trúc của ảnh tài liệu 7 I.2.1. Cấu trúc vật lý 8 I.2.2. Cấu trúc logic . 10 I.3. Quá trình phân tích tài liệu 10 I.3.1. Tiền xử lý(preprocessing): 11 I.3.2. Phân tích cấu trúc vật lý 12 I.3.3. Phân tích cấu trúc logic . 13 I.4. Một số hệ thống phân tích tài liệu hiện nay 14 I.4.1. VnDOCR 14 I.4.2. OminiPage 18 I.4.3. Finereader . 20 I.5. Kết luận . 22 Chƣơng II: CÁC PHƢƠNG PHÁP TIẾP CẬN . 23 ĐỂ PHÂN TÍCH TRANG TÀI LIỆU 23 II.1. Các phƣơng pháp phân tích định dạng trang tài liệu . 23 II.1.1. Top-down 23 Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo II.1.2. Bottom-up . 30 II.1.3. Phƣơng pháp Tách và Nối thích nghi (Adaptive Split – and – Merge) . 32 II.1.4. Fractal Signature (FS) 34 II.2. Lựa chọn giải pháp . 38 II.3. Thiết kế hệ thống 39 II.3.1. Sơ đồ khối . 39 II.3.2. Ảnh đầu vào 39 II.3.3. Module Tiền xử lý . 40 II.3.4. Phân tích sử dụng giả pháp Fractal Signature 41 II.4. Kết luận . 45 Chƣơng III: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 46 III.1. Yêu cầu hệ thống . 46 III.2. Thiết kế chƣơng trình 46 III.2.1. Cấu trúc dữ liệu 46 III.2.2. Module chuẩn hóa ảnh . 48 III.2.3. Module giao diện chính 51 III.2.4. Module phân tích Top-down (TD) 52 III.2.5. Module phân tích Fractal Signature 55 III.2.6. Module lọc và làm trơn nhiễu . 57 III.2.7. Module mô phỏng thuật toán FS 58 III.2.8. Các hàm chức năng chính của image processing tool trong matlab sử dụng trong chƣơng trình 60 III.3. Kết luận và đánh giá kết quả . 62 Kết luận . 83 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 84 Phục Lục . 85 A. Mã nguồn đầy đủ của chƣơng trình . 85 A.1. Danh mục các chƣơng trình con trong chƣơng trình . 85 A.2. Sơ khối liên kết giữa các thủ tục trong chƣơng trình . 86 Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo A.3. Mã nguồn các module 86 Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Danh mục các hình ảnh Hình 1: Sơ đồ tổng quan quá trình tạo ảnh tài liệu . 5 Hình 2: Ví dụ ảnh tài liệu 6 Hình 3: Sơ đồ OCR cơ bản 7 Hình 4: b-Cấu trúc vật lý: c,d-Cấu trúc logic của một tài liệu[4] 9 Hình 5: Ví dụ loại tài liệu có bố cục phức tap 10 Hình 6: Sơ đồ nguyên lý hệ thống xử lý tài liệu[6] 11 Hình 7: a - Ảnh gốc b - Ảnh sau khi tách nền 12 Hình 8: Ví dụ một ảnh tài liệu bị nghiêng một góc 5 độ . 13 Hình 9: Ví dụ một cây mô tả cấu trúc logic của một trang tài liệu[5] . 14 Hình 10: VnDOCR và một ví dụ nhận dạng 15 Hình 11: Ảnh mẫu có cấu trúc vật lý phức tạp . 16 Hình 12: Kết quả ra hai vùng ảnh với ảnh mẫu 11 . 16 Hình 13: Mẫu ảnh có cấu trúc vật lý phức tạp, nhƣng các khối bao bởi hình chữ nhật 17 Hình 14: Kết quả phân tích với ảnh 13 . 18 Hình 15: Đầu ra phân vùng chỉ có 1 vùng văn bản . 19 Hình 16: Đầu ra có vùng chứa cả ảnh và text . 19 Hình 17: Với ảnh 13 đạt hiệu quả 90% 20 Hình 18 Với ảnh I-15 hiệu quả đạt 100% . 21 Hình 19: Với mẫu phức tạp hơn Finereader cho kết quả 95% 22 Hình 20: Kết quả chiếu nghiêng theo phƣơng ngang và phƣơng thẳng đứng của một trang tài liệu 24 Hình 21: Phân tách cột dựa vào phép chiếu nghiêng theo phƣơng ngang . 25 Hình 22: Phép chiếu nghiêng theo phƣơng ngang để phân đoạn ký tự hoặc từ . 26 Hình 23: Lƣợc đồ chiếu ngang của một dòng chữ nghiêng - rất khó phân đoạn ký tự 27 Hình 24: Lƣợc đồ chiếu đứng của trang tài liệu bị nghiêng 28 Hình 25: Lƣợc đồ chiếu đứng của một bài báo . 29 Hình 26: Phƣơng pháp Dostrum cho phân tích định dạng trang từ dƣới lên. (a) Một phần của nội dung văn bản gốc. (b) Các thành phần lân cận gần nhất đƣợc xác định. Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo (c) Các hình chữ nhật tối thiểu tạo nên nhóm láng giềng gần nhất từ đó xác định đƣợc dòng văn bản. . 31 Hình 27: Mô tả thuật toán Tách và Nối thích nghi . 33 Hình 28: Mô tả thuật toán FS . 35 Hình 29: Sơ đồ khối hệ thống phân tích tài liệu trong phạm vi đề tài . 39 Hình 30: Ví dụ một bolck chuyển sang dạng bề mặt trong không gian 3D . 41 Hình 31: Ví dụ chuyển ảnh chữ "c" sang dạng bề mặt trong không gian 3D . 41 Hình 32: (a) Ảnh một tài liệu gốc, (b) kết quả sau khi áp dụng FS . 44 Hình 33: Giao diện chính . 51 Hình 34: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc đơn giản . 63 Hình 35: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc bảng . 65 Hình 36: : Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu thuần văn bản . 67 Hình 37: : Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc phức tạp (trang tạp trí) 69 Hình 38 : Kết quả phân tích của top-down trên một tờ quảng cáo 71 Hình 39: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc phức tạp . 73 Hình 40: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu bị nghiêng . 75 Hình 41: Kết quả phân tích của FS trên tài liệu bị nghiêng 77 Hình 42: Kết quả phân tích của FS trên tài có cấu trúc phức tạp 79 Hình 43: Kết quả phân tích của FS trên một trang quảng cáo . 81 Hình 44: Kết quả phân tích của FS trên tài liệu đơn giản . 82 Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo MỞ ĐẦU I. Đặt vấn đề Ngày nay việc sử dụng máy tính để lƣu trữ tài liệu không còn là vấn đề mới mẻ và cần phải chứng minh tính an toàn, thuận tiện của nó. Tuy nhiên việc sử dụng giấy để lƣu trữ tài liệu trong một số mục đích vẫn không thể thay thế đƣợc (nhƣ báo, sách, công văn,…). Hơn nữa lƣợng tài liệu đƣợc tạo ra từ nhiều năm trƣớc vẫn còn rất nhiều mà không thể bỏ đi đƣợc vì tính quan trọng của chúng. Chúng ta mong muốn có thể điện tử hóa hàng tỉ trang tài liệu đó và cất chúng chỉ trong một ổ cứng kích thƣớc bằng một cuốn sách nhỏ, tìm kiếm thông tin mà chỉ cần tốn vài giây với một cái gõ phím Enter. Giải pháp là gì? Thông thƣờng ngƣời ta sẽ phải thuê ngƣời cùng với việc tốn hàng tháng, hàng năm mới có thể nhập vào máy tính đƣợc hết lƣợng tài liệu đó. Hiện nay chúng ta đã có các máy Scan với tốc độ cao, công nghệ xử lý của máy tính ngày càng siêu việt với tốc độ tính toán vƣợt cả tốc độ ánh sáng, vậy tại sao chúng ta không quét toàn bộ các trang tài liệu vào và chuyển chúng thành văn bản một cách tự động? Bằng cách đó tốc độ và tính chính xác sẽ tăng hàng trăm lần trong khi chi phí lại là cực tiểu. Vấn đề là khi quét vào máy tính chúng ta không thu đƣợc ngay các dòng văn bản từ các trang tài liệu kia, để có thể soạn thảo, sửa chữa và tìm kiếm nhƣ làm trên Office. Tất cả những gì thu đƣợc chỉ là các tấm ảnh của các trang văn bản, máy tính lại đối xử công bằng nhƣ nhau với mọi điểm ảnh, máy tính không có “mắt” nhƣ chúng ta để biết đâu là điểm ảnh của chữ, đâu là điểm ảnh của đối tƣợng đồ họa. Một giải pháp đƣợc nghĩ đến ngay đó là đó là xây dựng các hệ thống nhận dạng chữ, trong tấm ảnh chứa cả chữ và đối tƣợng đồ họa cần tách và chuyển thành dạng trang văn bản, từ đó có thể mở và soạn thảo đƣợc trên các trình soạn thảo văn bản. Một cách tổng quát thì cách thức làm việc của một hệ thống nhận dạng chữ nhƣ sau[5]: 1. Chụp ảnh các trang tài liệu trên giấy và lƣu lại trong máy tính dƣới dạng hình ảnh. Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo 2. Sử dụng một chƣơng trình xử lý ảnh để phân tích hình ảnh sau khi quét, đọc đƣợc ký tự trên hình ảnh đó và ghi lại vào máy tính theo cách mà máy tính quản lý đƣợc thông tin dữ liệu đó. a. Bƣớc 1 là phân tích cấu trúc của ảnh tài liệu, từ đó xác định đâu là phần chứa chữ, đâu là phần chứa cả ảnh lẫn ký tự và đâu chỉ chứa hình ảnh. Bƣớc này thực sự quan trọng cho bƣớc nhận dạng. Bởi nó định vị chính xác cho việc áp dụng các thuật toán nhận dạng lên vùng đã xác định tính chất, nếu bƣớc này chính xác trƣớc tiên nó hạn chế thời gian cho việc nhận dạng, sau là tăng ngữ nghĩa bổ sung cho việc nhận dạng. b. Bƣớc 2 nhận dạng ký tự dựa vào các tính chất của ký tự, ví dụ nhƣ sắp xếp theo dòng, khoảng cách giữa 2 từ lớn hơn khoảng cách giữa 2 ký tự, dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán các ký tự kề nhau phải nhƣ thế nào, các từ trong câu phải nhƣ thế nào để câu có nghĩa. Từ đó có nội dung đúng để lƣu trữ, quản lý…. Trong thực tế không phải quá trình nhận dạng nào cũng chỉ trải qua hai bƣớc nhƣ trên, bởi vì có rất nhiều tham số ảnh hƣởng đến kết quả của các chƣơng trình nhận dạng, nhƣ nhiễu, Font chữ, kích thƣớc chữ, kiểu chữ nghiêng, đậm, gạch dƣới. Ngoài ra các dòng chữ cũng có thể trộn lẫn với các đối tƣợng đồ họa, vì thế trƣớc khi nhận dạng chữ, một số thao tác tiền xử lý sẽ đƣợc tác động lên ảnh nhƣ, lọc nhiễu, chỉnh góc nghiêng và đặc biệt quan trọng là phân tích trang tài liệu để xác định cấu trúc của trang văn bản đồng thời tách biệt hai thành phần là chữ và các đối tƣợng đồ họa (phi chữ). II. Nội dung nghiên cứu 1. Mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài Tìm hiểu cấu trúc trang tài liệu (cấu trúc vật lý, logic)? Tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu (phân vùng, phân đoạn,…) Cài đặt thử nghiệm một giải pháp phân tích có hiệu quả cao so với các phƣơng pháp truyền thống nhƣ top-down hay bottom-up trên ảnh vào là ảnh đa cấp xám có cấu trúc phức tạp. Từ kết quả nghiên cứu có một sự chuẩn bị kiến thức đẩy đủ cho bƣớc nghiên cứu tiếp theo là nhận dạng ký tự quang. Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 3 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo 2. Ý nghĩa khoa học của đề tài Giải quyết đƣợc vấn đề về học thuật: đề tài sẽ mang ý nghĩa cung cấp về mặt lý thuyết để làm rõ về các phƣơng pháp phân tích trang tài liệu. Đáp ứng đƣợc yêu cầu của thực tiễn: từ các lý thuyết đã đƣợc nghiên cứu, từ đó liên hệ và gắn vào thực tiễn để có thể áp dụng vào các lĩnh vực nhƣ: Lƣu trữ thƣ viện, điện tử hóa văn phòng, nhận dạng và xử lý ảnh, … 3. Nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích của luận văn đề cập đƣợc đến hai phần: Phần lý thuyết: Nắm rõ và trình bày những cơ sở lý thuyết liên quan đến cấu trúc trang tài liệu, một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu, từ đó có để có thể xác định tính quan trọng của bƣớc này trong nhận dạng ký tự, đồng thời hiểu các công việc kế tiếp cần làm trong bƣớc nhận dạng ký tự. Phần phát triển ứng dụng: Áp dụng các thuật toán đã trình bày ở phần lý thuyết từ đó lựa chọn một giải pháp tối ƣu và cài đặt thử nghiệm chƣơng trình phân tích trang tài liệu. 4. Phƣơng pháp nghiên cứu Tìm kiếm, tham khảo, tổng hợp tài liệu từ các nguồn khác nhau để xây dựng phần lý thuyết cho luận văn. Sử dụng các kỹ thuật đƣợc áp dụng phân tích trang tài liệu để làm rõ bản chất của các vấn đề đƣợc đƣa ra trong phần lý thuyết. Xây dựng chƣơng trình Demo. 5. Phạm vi nghiên cứu Bài toán nhận dạng và xử lý ảnh tài liệu đã đƣợc phát triển với nhiều thành tựu trong thực tế, có rất nhiều thuật toán tối ƣu đã đƣợc các nhà khoa học đề nghị. Tuy nhiên có thể nói chƣa có một chƣơng trình nào có thể “đọc” một ảnh văn bản nhƣ con ngƣời, vì thực tế có rất nhiều kiểu trang văn bản khác nhau, khác nhau về cấu trúc trình bày, ngôn ngữ, kiểu font, chữ viết tay,… Đây thực sự là một bài toán lớn, chính vì thế trong phạm vi của luận văn chỉ tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang văn bản tiêu biểu với mục đích để so sánh và một thuật toán mới chƣa đƣợc đƣa ra ở các đề tài trƣớc. Cuối cùng, dựa vào đó để xây dựng Demo cho một ứng dụng. Các kết quả nghiên cứu dự kiến cần đạt đƣợc: Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Tìm hiểu tài liệu liên quan đến lĩnh vực quan tâm để nắm bắt đƣợc bản chất vấn đề đặt ra. Báo cáo lý thuyết Chƣơng trình Demo. III. Bố cục của luận văn Nội dung của luận văn đƣợc trình bày trong ba chƣơng với nội dung chính sau. Chƣơng 1: Trình bày các khái niệm và mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay. Chƣơng 2: Trình bày một số phƣơng pháp phân tích trang tài liệu, từ đó đánh giá ƣu nhƣợc điểm để lựa chọn phƣơng pháp Fractal Signature cho chƣơng trình thử nghiệm. Trình bày về thiết kế cho chƣơng trình demo. Chƣơng 3: Trình bày chi tiết về việc cài đặt chƣơng trình cũng nhƣ các thủ tục sử dụng trong chƣơng trình với phƣơng pháp phân tích Fractal Signature và ảnh đầu vào là ảnh đa cấp xám có độ phức tạp cao. Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Chƣơng I. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT VÀ PHÂN TÍCH TRANG TÀI LIỆU Chƣơng này đƣa ra các khái niệm về đối tƣợng làm việc của đề tài là ảnh tài liệu, khái niệm về cấu trúc vật lý và cấu trúc logic. Giới thiệu các khâu trong một hệ thống nhận dạng chữ viết hoàn chỉnh. Đồng thời đƣa ra một số phần mềm nhận dạng của Việt Nam và Thế giới cùng với các mẫu kết quả phân tích của nó nhàm mục đích so sánh và xác định phạm vi cho đề tài. I.1. Ảnh tài liệu và nhận dạng ảnh tài liệu I.1.1. Tổng quan về ảnh tài liệu Trang ảnh tài liệu đƣợc đề cập ở đây là các file ảnh số hoá thu đƣợc bằng cách quét các trang tài liệu dùng máy scanner, máy ảnh số, hay nhận từ một máy fax (Hình 1), file ảnh này đƣợc lƣu giữ trong máy tính. Ảnh tài liệu có nhiều loại: ảnh đen trắng, ảnh màu, ảnh đa cấp xám với các phần mở rộng nhƣ TIF, BMP, PCX, …(Hình 2) và ảnh tài liệu đƣợc đƣa ra trong luận văn này là ảnh đa cấp xám. Ảnh số Tài liệu Thiết bị thu nhận ảnh Anh số tài liệu Hình 1: Sơ đồ tổng quan quá trình tạo ảnh tài liệu [...]... đƣợc bởi các phần mềm soạn thảo nhƣ Office, với khả năng nhận dạng các ký tự la tinh chính xác tới 99% Một số đặc tính chính2: - Nhận dạng chính xác tới 99% trên 119 ngôn ngữ khác nhau - Nhận dạng cả các file vào là PDF - Nhận dạng đƣợc các trang có nhiều loại font, kiểu font hoặc có nền là ảnh mầu - Một số hạn chế chính: - Chƣa hiệu quả với các ảnh tài liệu có cấu trúc phức tạp Thí nghiệm 1: Với ảnh đầu... paragraphs paragraphs Hình 9: Ví dụ một cây mô tả cấu trúc logic của một trang tài liệu[5] I.4 Một số hệ thống phân tích tài liệu hiện nay I.4.1 VnDOCR Vndocr phần mềm nhận dạng tiếng Việt là một sản phẩm của Viện công Nghệ thông tin VnDOCR thu thập thông tin nhờ quá trình quét các loại sách báo thông qua máy quét thành các tệp ảnh và chuyển đổi thành các tệp có định dạng *.doc, *.xls, *.txt, *.rtf, ... liệu I.1.2 Nhận dạng tài liệu và vai trò của phân tích ảnh tài liệu Ngày nay, máy tính đang phát triển mạnh mẽ, tốc độ xử lý không ngừng đƣợc nâng lên Cùng với nó là sự ra đời của các phần mềm thông minh đã khiến máy tính ngày một gần gũi với con ngƣời hơn Một trong các khả năng tuyệt vời của con ngƣời mà các nhà khoa học máy tính muốn đạt đƣợc đó là khả năng nhận dạng và lĩnh vực nhận dạng thu đƣợc... cục vật lý của tài liệu ngƣời ta sử dụng một cấu trúc hình học với mỗi đối tƣợng trong cấu trúc là một phần tử chỉ chứa nội dung đồng nhất Các kiểu đối tƣợng hình học đƣợc định nghĩa nhƣ sau[4]: Block là đối tƣợng cơ sở tƣơng ứng với một vùng hình chữ nhật chứa một phần nội dụng của tài liệu Frame một đối tƣợng hỗn hợp tƣơng ứng với một hình chữ nhật bao gồm một hoặc nhiều block hoặc bao gồm các frame... trí một số ký tự trong tài liệu I.3.2 Phân tích cấu trúc vật lý Phân tích tài liệu đƣợc định nghĩa là quá trình xác định cấu trúc vật lý của một tài liệu Trong khâu này thì từ một ảnh tài liệu đầu vào sẽ đƣợc chia thành một số khối (block) chứa các nội dung thành phần của tài liệu nhƣ các dòng văn bản, tiêu đề, đồ họa, cùng với có hoặc không các tri thức biết trƣớc về định dạng của nó[6] Có một số phƣơng... ảnh và text Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 19 GVHD: PGS TS Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy I.4.3 Finereader Finereader là một sản phẩm ORC của ABBYY với một số tính năng chính sau3: - Cho phép kết nối và nhận dạng ảnh trực tiếp từ Camera - Nhận dạng đƣợc 38 ngôn ngữ khác nhau - Nhận dạng cả text trong đồ họa - Với 2 mẫu... các mẫu đơn/báo biểu hay từ các hồ sơ lao động - Hệ thống tự động kiểm tra trong ngân hàng (tự động xác nhận chữ ký) - Tự động xử lý các hóa đơn hay các yêu cầu thanh toán - Hệ thống tự động đọc và kiểm tra passport - Tự động phục hồi và copy tài liệu từ các ảnh quét - Máy đọc cho những ngƣời khiếm thính - Các ứng dụng Datamining - … Sơ đồ một hệ thống OCR cơ bản ở Hình 3 Trong đó: Số hóa bởi Trung... tài liệu là thực hiện việc tách một tài liệu thành các vùng theo một tiêu chuẩn hay mối quan hệ lẫn nhau nào đấy Công việc này đƣợc thực hiện qua nhiều bƣớc nhƣ tiền xử lý, tách vùng, lặp cấu trúc tài liệu,… Một số loại tài liệu nhƣ báo, tạp chí, sách quảng cáo, chúng có cấu trúc và bố cục rất phức tạp và không có một form chung nào cả (Hình 5) Với con ngƣời để có thể đọc hiểu đƣợc một trang tài liệu... đứng so với trang văn bản Một ví dụ về phép chiếu nghiêng với một trang tài liệu cho ở Hình-20: Trên lƣợc đồ xám của phép chiếu nghiêng sẽ xuất hiện các điểm cực trị, với phép chiếu nghiêng theo phƣơng thẳng đứng ta dễ nhận thấy độ rộng của các đáy chính là khoảng cách giữa hai dòng, với các độ rộng của đáy nào đó mà tần suất xuất hiện ít hoặc vƣợt quá một ngƣỡng chính là khoảng các giữa hai vùng văn... trong một tài liệu và mối quan hệ giữa chúng đƣợc gọi là cấu trúc logic của tài liệu[6] Thông thƣờng pha phân tích cấu trúc logic của tài liệu đƣợc thực hiện trên kết quả của bƣớc phân tích bố cục vật lý Tuy nhiên với một số loại tài liệu phức tạp, thì pha phân tích bố cục vật lý lại cần thêm một số thông tin logic liên quan đến các vùng để có thể phân đoạn một cách chính xác Hình 4(c,d) mô tả một ví . chƣơng với nội dung chính sau. Chƣơng 1: Trình bày các khái niệm và mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu. các khâu trong một hệ thống nhận dạng chữ viết hoàn chỉnh. Đồng thời đƣa ra một số phần mềm nhận dạng của Việt Nam và Thế giới cùng với các mẫu kết
![Hình 4: b-Cấu trúc vật lý: c,d-Cấu trúc logic của một tài liệu[4] - Nghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay](https://media.store123doc.com/figures/001/171/hinh-cau-truc-vat-cau-truc-logic-lieu-1171296.png)
![Hình 6: Sơ đồ nguyên lý hệ thống xử lý tài liệu[6] I.3.1. Tiền xử lý(preprocessing): - Nghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay](https://media.store123doc.com/figures/001/171/hinh-do-nguyen-thong-lieu-tien-xu-preprocessing-1171298.png)
![Hình 9: Ví dụ một cây mô tả cấu trúc logic của một trang tài liệu[5] - Nghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay](https://media.store123doc.com/figures/001/171/hinh-vi-du-cau-truc-logic-trang-lieu-1171300.png)
