Sistem de Recunoaștere Optică a Caracterelor în Mod Dinamic Folosind Logica Fuzzy

Sistem de recunoaştere optică a caracterelor în mod dinamic folosind logica fuzzy

1. Introducere

Obiectivul lucrării se referă la analizarea modului în care un sistem de recunoaştere optică a caracterelor este folosit în procesele de afaceri şi modul său de funcţionare utilizând logica fuzzy.

La modelarea recunoaştere optică a caracterelor în mod dinamic stau la bază logica fuzzy folosită pentru a putea atribui o valoare de adevăr fiecărui element al matricii şi reţelele neuronale folosite pentru asocierea pentru fiecare formă grafică a caracterului corespunzător. Sistemul realizează conversia textului în timp real.

Logica fuzzy facilitează proiectarea sistemelor care imita raţionament uman. Un sistem fuzzy acceptă introducerea de date de la senzori, apoi face decizii bazate pe această intrare. În cele mai multe cazuri, aceste decizii reprezinta o baza pentru un sistem de control. Cu toate acestea, o regulă fuzzy poate fi pur şi simplu un motor de clasificare care atrage distincţii între şi etichete diferite tipuri de date de intrare.

Sistemul acceptă informaţii de 64 x 1 pixeli de la un dispozitiv cu senzor CCD După introducerea datelor de intrare sistemul transforma datele intr-o structura fuzzy, si prin inferenta se aplică setul de reugli fuzzy şi generează o iesire care corespunde caracterului citit.

Problema care se pune este păstrarea documentelor în format hartie, documente care ocupa spaţiu fizic şi intervine şi problema distrugerii mediului înconjurător folosind în mod excesiv hârtia. Soluţia este dată de sistmul de recunoaştere optică a caracterelor în mod dinamic. Folosind logica fuzzy sistemul are capacitatea de a transforma caracterele de pe format hartie în format digital sub forma de text editatbil. Forma caracterelor este stocată într-o bază de cunoştinţe la care se face apel atunci cand sistemul încearcă să identifice caracterul citit de pe formatul hartie cu un element din baza de cunostinte. Caracterele sunt stocate în baza de cunoştinţe sub forma de matrici. Prin comparare se determina în mod iterativ similitudinea dintre cele două caractere, programul afişând în final caracterul care corespunde literei citite.

1.2 Stadiul cunoaşterii in domeniul sistemelor de recunoaştere optică a caracterelor

Tehnologia de recunoaşterea optică a caracterelor OCR este utilizată în operaţiile de digitizare a datelor de tip text. În scop comercial, se foloseşte în magazine la citirea codurilor de bare de pe diferite produse.

Principiile Tehnologiei OCR

Recurgând la tehnologia de suprapunere peste matrice/tipar, OCR traduce formele şi tipul specific/fontul caracterelor tipărite în codurile computerizate corespunzătoare. Deşi sistemele cele mai performante sunt capabile să recunoască fonturi multiple, ele pot prelucra numai fonturi standard, cum ar fi Times Roman şi Arial.

O dată ce au fost recunoscute toate caracterele dintr-un cuvânt dat, cuvântul este confruntat cu un vocabular de răspunsuri potenţiale pentru rezultatul final.

Procesul de recunoaştere a caracterelor segmentează apoi liniile textului sau cuvintelor în caractere separate, care sunt recunoscute după modul de asamblare a formelor ce le constituie. Caracterele scrisorilor printate ocupa spaţii uniforme pe tot cuprinsul unei pagini şi aşezate simetric de sus în jos, ceea ce permite sistemului OCR să citească textul caracter cu caracter.

Segmentarea în caractere singulare constituie un punct slab de importantă crucială în procesul de recunoaştere, pentru organizaţiile centrate pe prelucrarea formei, întrucât

tehnologia de recunoaştere OCR necesita imagini de calitate superioară, cu un contrast, cu caractere şi claritate excelente.

Un text mai puţin decât perfect va determina şi cele mai sofisticate sisteme OCR să producă diminuări considerabile ale gradului de acurateţe, la procesarea unor imagini degradate. De exemplu, atunci când caracterele se distanţează din cauza unei slabe calităţi a imaginii; sau când multiple caractere se suprapun din cauza fundalului neclar sau tulbure dintre ele, acurateţea procesului de recunoaştere poate fi redusă chiar şi cu 20 de procente.

Evaluarea gradului de acurateţe – aplicat asupra OCR – este reprezentat de procentul de caractere citite corect pe o pagină data de text, iar sistemele prezintă un mare grad de variaţie, realizând o acurateţe între 95 şi 99 procente. Orice valoare / coeficient situat sub 100 de procente poate avea drept consecinţă mari pierderi în cadrul productivităţii. O întreaga aplicaţie său proces de verificare poate fi compromis, dacă şi numai 5 procente din date sunt fie introduse greşit, fie citite incorect.

Sistemele OCR trebuie să posede abilitatea de a „corectă citirea” rezultatelor:

– marcând caracterele pe care sistemul nu le recunoaşte

– redirecţionând textul respins operatorilor umani, pentru procesare manuală.

Analiza imaginii utilizează un set de tehnici de recunoaştere/identificare a tiparelor, care permite sistemelor computerizate să recunoască şi să interpreteze imaginile.

Analiza Imaginilor consta din două etape:

– Procesarea/Prelucrarea şi Analiza Imaginilor şi

– Recunoaşterea/Identificarea Tiparelor

1. Procesarea şi analiza imaginilor include paşi, cum ar fi:

– Restaurarea imaginii în scopul de a ameliora problemele stringente legate de calitate şi facilitate a utilizării

– Extragerea caracteristicilor care urmează a fi folosite în stadiul ulterior de recunoaştere/identificare a tiparelor.

2. Recunoaşterea tiparelor include la rândul său:

– Localizarea ariei de interes în cadrul imaginii originare

– Extragerea datelor