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OCR即光学字符识别

上一篇 / 下一篇  2014-01-23 11:19:09 / 个人分类:模式识别

   OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;即,对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率,是OCR最重要的课题,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。

    软件结构:

由于扫描仪的普及与广泛应用,OCR软件只需提供与扫描仪的接口,利用扫描仪驱动软件即可。因此,OCR软件主要是由下面几个部分组成。
图像输入、预处理:
图像输入:对于不同的图像格式,有着不同的存储格式,不同的压缩方式,目前有OpenCV,CxImage等开源项目 。预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等
二值化:
对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,彩色图像所含信息量巨大,对于图片的内容,我们可以简单的分为前景与背景,为了让计算机更快的,更好的识别文字,我们需要先对彩色图进行处理,使图片只前景信息与背景信息,可以简单的定义前景信息为黑色,背景信息为白色,这就是二值化图了。
噪声去除:
对于不同的文档,我们对噪声的定义可以不同,根据噪声的特征进行去噪,就叫做噪声去除
倾斜较正:
由于一般用户,在拍照文档时,都比较随意,因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜,这就需要文字识别软件进行较正。
版面分析:
将文档图片分段落,分行的过程就叫做版面分析,由于实际文档的多样性,复杂性,因此,目前还没有一个固定的,最优的切割模型。
字符切割:
由于拍照条件的限制,经常造成字符粘连,断笔,因此极大限制了识别系统的性能,这就需要文字识别软件有字符切割功能。
字符识别:
这一研究,已经是很早的事情了,比较早有模板匹配,后来以特征提取为主,由于文字的位移,笔画的粗细,断笔,粘连,旋转等因素的影响,极大影响特征的提取的难度。
版面恢复:
人们希望识别后的文字,仍然像原文档图片那样排列着,段落不变,位置不变,顺序不变,的输出到word文档,pdf文档等,这一过程就叫做版面恢复。
后处理、校对:
根据特定的语言上下文的关系,对识别结果进行较正,就是后处理。

工作流程:
一个OCR识别系统,其目的很简单,只是要把影像作一个转换,使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字,一律变成计算机文字,使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析,当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出,须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正,将结果输出。

影像输入

欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器,如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材,将影像转入计算机。科技的进步,扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致,轻薄短小、品质也高,对OCR有相当大的帮助,扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。
影像前处理:影像前处理是OCR系统中,须解决问题最多的一个模块,从得到一个不是黑就是白的二值化影像,或灰阶、彩色的影像,到独立出一个个的文字影像的过程,都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理,及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面,在学理及技术方面都已达成熟阶段,因此在市面上或网站上有不少可用的链接库;在文件前处理方面,则凭各家本领了;影像须先将图片、表格及文字区域分离出来,甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开,而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。
文字特征抽取:单以识别率而言,特征抽取可说是 OCR的核心,用什么特征、怎么抽取,直接影响识别的好坏,也所以在OCR研究初期,特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码,简易的区分可分为两类:一为统计的特征,如文字区域内的黑/白点数比,当文字区分成好几个区域时,这一个个区域黑/白点数比之联合,就成了空间的一个数值向量,在比对时,基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征,如文字影像细线化后,取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置,或以笔划段为特征,配合特殊的比对方法,进行比对,市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
对比数据库:当输入文字算完特征后,不管是用统计或结构的特征,都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对,数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字,根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。

对比识别

这是可充分发挥数学运算理论的一个模块,根据不同的特征特性,选用不同的数学距离函数,较有名的比对方法有,欧式空间的比对方法、松弛比对法(Relaxation)、动态程序比对法(Dynamic Programming,DP),以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM(Hidden Markov Model)…等著名的方法,为了使识别的结果更稳定,也有所谓的专家系统(Experts System)被提出,利用各种特征比对方法的相异互补性,使识别出的结果,其信心度特别的高。
字词后处理:由于OCR的识别率并无法达到百分之百,或想加强比对的正确性及信心值,一些除错或甚至帮忙更正的功能,也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例,利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中,根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词,做更正的功能。
字词数据库:为字词后处理所建立的词库。

人工校正

OCR最后的关卡,在此之前,使用者可能只是拿支鼠标,跟着软件设计的节奏操作或仅是观看,而在此有可能须特别花使用者的精神及时间,去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件,除了有一个稳定的影像处理及识别核心,以降低错误率外,人工校正的操作流程及其功能,亦影响OCR的处理效率,因此,文字影像与识别文字的对照,及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词,都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能,当然,不是说系统没显示出的文字就一定正确,就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候,这时要重新校正一次或能允许些许的错,就完全看使用单位的需求了。

结果输出

有人只要文本文件作部份文字的再使用之用,所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样,所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字,所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化,都只是输出档案格式的变化而已。如果需要还原成原文一样格式,则在识别后,需要人工排版,耗时耗力。

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