И это лишь малая толика всех задач OCR— пакетов. Из не решенных на сегодняшний день проблем остается уверенное распознавание «вольных» рукописных текстов или декоративных шрифтов. По сложности эта задача приближается к речевому распознаванию. Тем не менее Cognitive Forms (Cognitive Technologies) и FineReader 4.0 Forms (ABBYY) уже уверенно распознают машинописные записи в формулярах (анкетах, декларациях и т.д.). Не так давно появились примеры решений для автоматизации форм, вручную заполняемых пользователями в специально отведенных блоках для букв. Отчасти это напоминает строку для индекса на почтовых конвертах (только без пунктиров), однако распознавание при этом заметно сложнее из-за многообразия индивидуальных «граффити», далеких от принципов классической каллиграфии. Этот класс систем — тема для отдельного разговора, так как они достаточно специфичны и сложны.
OCR-системы — редкий пример офисных программ, реализующих почти весь потенциал высокопроизводительных процессоров. Скорость распознавания имеет прямую зависимость от архитектуры процессора, тактовой частоты и наличия усиленного блока целочисленных вычислений (мультимедийных расширений). Не случайно на коробках большинства OCR-программ красуется надпись Designed for Intel ММХ. Считается, что расширения Intel для оптимизации целочисленных вычислений позволяют повысить скорость распознавания на треть.
Глава 20.Программа ABBYY FineReader
С появлением компьютеров человека увлекла идея научить машины мыслить так же, как это делает он сам. Такую гипотетическую возможность компьютеров предаваться размышлениям окрестили «искусственным интеллектом». С тех пор этот термин прочно укоренился в лексике околокомпьютерных кругов. Но теперь под «искусственным интеллектом» стали понимать, пожалуй, не способность машины мыслить аналогично человеку, а, скорее, технологии, которые позволяют решать неформализованные нетривиальные задачи, в которых не существует однозначно определяемого алгоритма решения. При создании программ, способных решать такие задачи, делается попытка смоделировать рассуждения человека в подобных ситуациях, поэтому термин «искусственный интеллект» пришелся здесь весьма кстати, хотя и потерял в некоторой степени свое первоначальное значение. В реальности, большинство «жизненных» задач не имеют четкого алгоритма решения, поэтому трудно поддаются формализации. Особенно хорошо это заметно в области лингвистики и работы с речью, как устной, так и письменной. Такова, например, проблема машинного перевода. Не раз, наверно, приходилось улыбаться, глядя на результаты работы программы-переводчика. Действительно, нелегко создать программу, которая могла бы сделать осмысленный перевод с учетом всех тонкостей и особенностей живого языка. Не менее сложна и задача распознавания изображений, в частности текстов. Заманчиво заставить машину понять, что за текст мы предлагаем ее вниманию. При всей сложности этой задачи, сегодня в этом направлении достигнуты хорошие результаты.
Первые шаги в этой области были предприняты еще в конце 50-х годов. Принципы распознавания, заложенные тогда, и сегодня еще используются в большинстве систем OCR (Optical Character Recognition). Традиционный подход к проблеме распознавания заключается в сведении задачи распознавания к задаче классификации некоторого набора признаков. Идея проста: по изображению определяется некоторый набор признаков, который сравнивается с каждым из имеющихся образцов, так называемых эталонов. По результатам сравнения находится эталон, с которым этот набор признаков совпадает лучше всего, и изображение относится к соответствующему классу. То есть все решение заключается в сравнении предлагаемого изображения с образцами и выборе наиболее подходящего, иначе говоря, производится некий перебор возможных вариантов. Такой подход по сути своей не позволяет добиться по-настоящему высокого качества распознавания, как бы он не был усовершенствован. Главный его недостаток заключается в том, что в любом случае в наборе признаков содержится не вся информация об изображении, иными словами, эталонов заложить в программу можно много, но не бесконечное число, а вот вариантов изображения того или иного символа может быть бесчисленное количество. Поэтому, как только система сталкивается с нестандартным написанием буквы или цифры, она дает сбой: либо не может распознать вообще, либо распознает неправильно.
Альтернативой традиционному шаблонному методу распознавания стало распознавание на основе принципов Целостности, Целенаправленности и Адаптивности.
Согласно принципу целостности, распознаваемый объект рассматривается как целое, состоящее из частей, связанных между собой пространственными отношениями.
Изображение интерпретируется как определенный объект, только если на нем присутствуют все структурные части этого объекта, и эти части находятся в соответствующих отношениях. Сами части получают интерпретацию только в составе гипотезы о предполагаемом объекте.
По принципу целенаправленности распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез о целом объекте. Источниками гипотез являются признаковые классификаторы и контекстная информация. Части картинки анализируются не априорно, а только в рамках выдвинутой гипотезы о целом. Традиционный подход, состоящий в интерпретации того, что наблюдается на изображении, заменяется подходом, состоящим в целенаправленном поиске того, что ожидается на изображении.
Принцип адаптивности подразумевает способность системы к самообучению.
Впервые эти принципы были применены на практике в системе распознавания «Графит», которая была разработана под руководством Александра Шамиса в конце 80-х годов. Это была система распознавания рукопечатных знаков.
На этих же принципах в 1993 году фирмой Bit Software (ныне компания ABBYY) была создана система распознавания печатного текста FineReader. В своей работе эта система использовала признаковый классификатор в сочетании с целенаправленной проверкой гипотез о распознаваемых словах по словарю.
Признаковый классификатор использует некоторое количество признаков, которые вычисляются по изображению. Типичная процедура классификации состоит в вычислении степени близости между входным изображением и известными системе классами изображений. В качестве ответа выдается список классов, упорядоченный по степени близости, то есть фактически выдвигался ряд гипотез о принадлежности объекта тому или иному классу.
Как строится процесс распознавания символов в FineReader? Для быстрого порождения предварительного списка гипотез используются, как и ранее, признаковые классификаторы. Эти же классификаторы используются для повышения точности распознавания на изображениях с дефектами. Путем их комбинации выдвигаем гипотезу о том, что может быть на изображении. Каждый классификатор дает не один результат, а несколько лучших, которые объединяются в общий список. Получаем некий набор гипотез о том, что может быть на изображении. Далее гипотезы последовательно проверяются структурным классификатором, который целенаправленно анализирует имеющийся символ, исходя из знаний о его структуре. То есть, когда мы предполагаем, что на изображении может быть буква "а", мы можем целенаправленно проверить те свойства, которые должны быть именно у буквы "а", а не у какой-то другой буквы, сравнивая имеющийся у нас символ со структурным эталоном.
Структурный эталон описывает знак как набор структурных элементов, находящихся в определенных отношениях между собой. Используется четыре типа структурных элементов: отрезок, дуга, кольцо, точка. Отношения задаются как нечеткие логические высказывания. В качестве переменных используются различные атрибуты элементов — длины, описывающие рамки, углы, координаты характерных точек элементов.
Большинство отношений сводится к проверке того, что некоторая величина принадлежит диапазону с нечеткими границами. В результате проверки отношения получается оценка в диапазоне [0..1]. Оценки всех отношений перемножаются, что соответствует нечеткой логической операции AND.
Отношения проверяются сразу же после выделения всех использованных в этом отношении элементов. Если какое-то отношение не выполняется, проверка текущей ветви перебора останавливается. Это ограничивает перебор на ранних стадиях и позволяет избежать комбинаторного взрыва.
Итак, структурный эталон представляет символ в виде набора некоторых структурных элементов. Очевидно, что процесс распознавания должен включать в себя этапы выделения структурных элементов на изображении и сопоставления найденных элементов с эталонами. Видимое решение состоит в том, чтобы делать эти этапы последовательно: сначала выделить элементы, а потом сопоставить их с эталонами. Однако такой порядок действий имеет очень серьезный недостаток. Проблема заключается в том, что априорное выделение элементов неоднозначно. Даже человеку для того, чтобы правильно выделить элементы, недостаточно видеть только часть картинки. Он должен увидеть всю картинку целиком и выдвинуть гипотезу о том, что изображено на всей картинке. Эта гипотеза позволяет снять все неоднозначности — правильно соединить разорванные элементы и мысленно исправить все искажения.
Решение проблемы неоднозначности заключается в том, чтобы не выделять структурные элементы априорно. Вместо этого они должны выделяться прямо в процессе сопоставления эталона с изображением. Наличие гипотезы о предполагаемом содержимом всей картинки позволяет использовать априорные знания об устройстве знака: типах элементов, их относительном положении, допустимых значениях атрибутов. Это позволяет уверенно выделять структурные элементы даже на разорванных и искаженных изображениях.
Если в окончательный список попало более одной гипотезы, они попарно сравниваются с помощью структурных дифференциальных классификаторов. Так, например, если при распознавании символа возникла ситуация, когда структурный классификатор не может однозначно выбрать из двух букв с похожим написанием, то между этими конкурирующими гипотезами делают дифференциальный выбор. В целом этот процесс похож на процесс постановки больному диагноза. В медицине существует понятие дифференциального диагноза. Когда по внешним симптомам поставить диагноз невозможно, приходится проводить более тщательные исследования, вплоть до диагностической операции, чтобы выявить дополнительные симптомы, четко определяющие болезнь. Так и в процессе распознавания. Например, программа не может уверенно распознать символ.