بایگانی برچسب برای: بینایی رایانه

پردازش تصویر چیست؟ قسمت 1

پردازش تصاویر (به انگلیسی: Image processing) امروزه بیشتر به موضوع پردازش تصویر دیجیتال گفته می‌شود که شاخه‌ای از دانش رایانه است که با پردازش سیگنال دیجیتال که نماینده تصاویر برداشته شده با دوربین دیجیتال یا پویش شده توسط پویشگر هستند سر و کار دارد.

پردازش تصاویر دارای دو شاخه عمدهٔ بهبود تصاویر و بینایی ماشین است. بهبود تصاویر دربرگیرندهٔ روشهایی چون استفاده از فیلتر محوکننده و افزایش تضاد برای بهتر کردن کیفیت دیداری تصاویر و اطمینان از نمایش درست آنها در محیط مقصد(مانند چاپگر یا نمایشگر رایانه)است، در حالی که بینایی ماشین به روشهایی می‌پردازد که به کمک آنها می‌توان معنی و محتوای تصاویر را درک کرد تا از آنها در کارهایی چون رباتیک و محور تصاویر استفاده شود.

در معنای خاص آن پردازش تصویر عبارتست از هر نوع پردازش سیگنال که ورودی یک تصویر است مثل عکس یا صحنه‌ای از یک فیلم.خروجی پردازشگر تصویر میتواند یک تصویر یا یک مجموعه از نشانهای ویژه یا متغیرهای مربوط به تصویر باشد.اغلب تکنیک‌های پردازش تصویر شامل برخورد با تصویر به عنوان یک سیگنال دو بعدی و بکاربستن تکنیک‌های استاندارد پردازش سیگنال روی آنها میشود. پردازش تصویر اغلب به پردازش دیجیتالی تصویر اشاره میکند ولی پردازش نوری و آنالوگ تصویر هم وجود دارند.این مقاله در مورد تکنیک‌های کلی است که برای همه آنها به کار میرود.

عملیات اصلی در پردازش تصویر
1. تبدیلات هندسی: همانند تغییر اندازه، چرخش و…
2. رنگ: همانند تغییر روشنایی، وضوح و یا تغییر فضای رنگ
3. ترکیب تصاویر : ترکیب دو و یا چند تصویر
4. فشرده سازی تصویر : کاهش حجم تصویر
5. قطعه بندی تصویر : تجزیهٔ تصویر به قطعات با معنی
6. تفاوت تصاویر : به دست آوردن تفاوت‌های تصویر
7. میانگین گیری : به دست آوردن تصویر میانگین از دو تصویر

فشرده‌سازی تصاویر :
برای ذخیره‌سازی تصاویر باید حجم اطلاعات را تا جایی که ممکن است کاهش داد و اساس تمام روش‌های فشرده‌سازی کنار گذاردن بخش‌هایی از اطلاعات و داده‌ها است.

ضریب یا نسبت فشرده‌سازی است که میزان و در صد کنار گذاشتن اطلاعات را مشخص میکند. این روش ذخیره‌سازی و انتقال اطلاعات را آسان‌تر می‌کند و پهنای‌باند و فرکانس مورد نیاز کاهش می‌یابد.

امروزه روش‌هایی متعدد و پیشرفته برای فشرده‌سازی وجود دارد. فشرده‌سازی تصویر از این اصل مهم تبعیت می‌کند که چشم انسان حد فاصل دو عنصر تصویری نزدیک به هم را یکسان دیده و تمایز آنها را نمی‌تواند تشخیص دهد. همچنین اثر نور و تصویر برای مدت زمان معینی در چشم باقی مانده و از بین نمی‌رود که این ویژگی در ساخت تصاویر متحرک مورد توجه بوده‌است.

* روش JPEG
نام این فرمت در واقع مخفف کلمات JOINT PHOTOGRAPHIC EXPERT GROUP است. از این روش در فشرده‌سازی عکس و تصاویر گرافیکی ساکن استفاده میشود JPEG اولین و ساده‌ترین روش در فشرده‌سازی تصویر است به همین دلیل در ابتدا سعی شد برای فشرده‌سازی تصاویر متحرک مورد استفاده قرار گیرد. برای این منظور تصاویر به صورت فریم به فریم مانند عکس فشرده می‌شدند وبا ابداع روش MOTION JPEG برای ارتباط دادن این عکس‌ها به هم تلاش شد که با مشکلاتی همراه بود.

* روش MPEG
نام این فرمت مخفف عبارت MOVING PICTURE EXOERT GROUP است. این روش در ابتدای سال ۹۰ ابداع شد و در آن اطلاعات تصویر با سرعت حدود ۵/۱ مگابیت بر ثانیه انتقال پیدا میکرد که در تهیه تصاویر ویدئویی استفاده می‌شد. با این روش امکان ذخیره حدود ۶۵۰ مگابایت اطلاعات معادل حدود ۷۰ دقیقه تصویر متحرک در یک دیسک به وجود آمد. در MPEG بیت‌های اطلاعات به صورت سریال ارسال می‌شوند و به همراه آنها بیت‌های کنترل و هماهنگ‌کننده نیز ارسال میشوند که موقعیت و نحوه قرارگیری بیت‌های اطلاعاتی را برای انتقال و ثبت اطلاعات صدا و تصویر تعیین میکند.

* روش MP۳
MP۳ نیز روشی برای فشرده سازی اطلاعات صوتی به ویژه موسیقی است که از طریق آن حجم زیادی از اطلاعات صوتی در فضای نسبتاً کوچکی ذخیره میشود.

* روش MPEG۲
در روش MPEG۲ از ضریب فشرده‌سازی بالاتری استفاده میشود و امکان دسترسی به اطلاعات ۳ تا ۱۵ مگابیت بر ثانیه‌است از این روش در دی‌وی‌دی‌های امروزی استفاده می‌شود در اینجا نیز هر فریم تصویری شامل چندین سطر از اطلاعات دیجیتالی است.

* روش MPEG ۴
از این روش برای تجهیزاتی که با انتقال سریع یا کند اطلاعات سرو کار دارند استفاده میشود. این روش توانایی جبران خطا و ارائه تصویر با کیفیت بالا را دارد. مسئله خطا و جبران آن در مورد تلفن‌های همراه و کامپیوترهای خانگی و لپ‌تاپ‌ها و شبکه‌ها از اهمیت زیادی برخوردار است. در شبکه‌های کامپیوتری باید تصویر برای کاربرانی که از مودم‌های سریع یا کند استفاده می‌کنند به خوبی نمایش داده شود، در چنین حالتی روش MPEG ۴ مناسب است. از این روش در دوربین‌های تلویزیونی نیز استفاده میشود. ایده اصلی این روش تقسیم یک فریم ویدئویی به یک یا چند موضوع است که مطابق قاعده خاصی کنار هم قرار میگیرند مانند درختی که از روی برگ‌های آن بتوان به شاخه تنه یا ریشه آن دست یافت. هر برگ میتواند شامل یک موضوع صوتی یا تصویری باشد. هر کدام از این اجزا به صورت مجزا و جداگانه قابل کپی و یا انتقال هستند. این تکنیک را با آموزش زبان می‌توان مقایسه کرد.

همان‌طوری‌که در آموزش زبان کلمات به صورت مجزا و جداگانه قرار داده میشوند و ما با مرتب کردن آن جملات خاصی می‌سازیم و می‌توانیم در چند جمله، کلمات مشترک را فقط یک‌بار بنویسیم و هنگام مرتب کردن آن‌ها به کلمات مشترک رجوع کنیم، در اینجا هم هر یک از این اجزا یک موضوع خاص را مشخص می‌کند و ما می‌توانیم اجزا مشترک را فقط یک‌بار به کار ببریم و هنگام ساختن موضوع به آنها رجوع کنیم. هر یک از موضوعات هم می‌توانند با موضوعات دیگر ترکیب و مجموعه جدیدی را بوجود آورند. این مسئله باعث انعطاف‌پذیری و کاربرد فراوان روش MPEG۴ می‌شود. برای مثال به صحنه بازی تنیس توجه کنید. در یک بازی تنیس میتوان صحنه را به دو موضوع بازیکن و زمین بازی تقسیم کرد زمین بازی همواره ثابت است بنا بر این بعنوان یک موضوع ثابت همواره تکرار می‌شود ولی بازیکن همواره در حال حرکت است و چندین موضوع مختلف خواهد بود. این مسئله سبب کاهش پهنای باند اشغالی توسط تصاویر دیجیتالی میشود. توجه داشته باشید که علاوه بر سیگنال‌های مربوط به این موضوعات سیگنال‌های هماهنگ کننده‌ای هم وجود دارند که نحوه ترکیب و قرارگیری صحیح موضوعات را مشخص می‌کند.

تصاویر رقومی(دیجیتالی):
تصاویر سنجش شده که از تعداد زیادی مربعات کوچک(پیکسل) تشکیل شده‌اند. هر پیکسل دارای یک شماره رقمی(Digital Number) میباشد که بیانگر مقدار روشنایی آن پیکسل است. به این نوع تصاویر، تصاویر رستری هم میگویند.تصاویر رستری دارای سطر و ستون میاشند.

مقادیر پیکسلها:
مقدار انرژی مغناطیسی که یک تصویر رقومی به هنگام تصویر برداری کسب میکند، رقم‌های دوتایی(Digit binary) یا بیت ها(Bits) را تشکیل میدهند که از قوه صفر تا ۲ ارزش گذاری شده‌است.هر بیت، توان یک به قوه ۲ (۱بیت=۲۱)میباشد. حداکثر تعداد روشنایی بستگی به تعداد بیت‌ها دارد. بنابراین ۸ بیت یعنی ۲۵۶ شماره رقومی که دامنه‌ای از ۰ تا ۲۵۵ دارد.به همین دلیل است که وقتی شما تصویر رستری از گیرنده خاصی مانند TM را وارد [[نرم افزار]]ی میکنید تغییرات میزان روشنایی را بین ۰ تا ۲۵۵ نشان میدهد.

دقت تصویر:
دقت تصویر بستگی به شماره پیکسل‌ها دارد.با یک تصویر ۲ بیتی، حداکثر دامنه روشنایی ۲۲ یعنی ۴ میباشد که دامنه آن از ۰ تا ۳ تغییر میکند.در این حالت تصویر دقت (تفکیک پذیری لازم) را ندارد.تصویر ۸ بیتی حداکثر دامنه ۲۵۶ دارد و تغییرات آن بین ۰ تا ۲۵۵ است.که دقت بالاتری دارد

کاربرد پردازش تصویر در زمینه‌های مختلف:
امروزه با پیشرفت سیستمهای تصویر برداری و الگوریتمهای پردازش تصویر شاخه جدیدی در کنترل کیفیت و ابزار دقیق به وجود آمده‌است.و هر روز شاهد عرضه سیستمهای تصویری پیشرفته برای سنجش اندازه، کالیبراسیون، کنترل اتصالات مکانیکی، افزایش کیفیت تولیدو……..هستیم.

اتوماسیون صنعتی:
با استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر می‌توان دگرگونی اساسی در خطوط تولید ایجاد کرد. بسیاری از پروسه‌های صنعتی که تا چند دهه پیش پیاده سازیشان دور از انتظار بود، هم اکنون با بهرگیری از پردازش هوشمند تصاویر به مرحله عمل رسیده‌اند. از جمله منافع کاربرد پردازش تصویر به شرح زیر است.

* افزایش سرعت و کیفیت تولی
* کاهش ضایعات
* اصلاح روند تولید
* گسترش کنترل کیفیت

کالیبراسیون و ابزار دقیق:
اندازه گیری دقیق و سنجش فواصل کوچک یکی از دقدقه‌های اصلی در صنایع حساس می‌باشد.دوربینهای با کیفیت امکان کالیبراسیون با دقت بسیار بالا در حد میکرون را فراهم آورده‌اند.

حمل و نقل:
* تشخیص شماره پلاک خودرو
* نرم افزار شمارش خودروهای عبوری از عرض خیابان

بی شک یکی از مؤثر ترین مولفه‌ها در مدیریت و برنامه ریزی دسترسی به آمار دقیق می‌باشد. درصورت وجود آمار دقیق و سریع می‌توان از روشهای کنترل بهینه استفاده کرد و بهره وری را افزایش داد. به عنوان مثال اگر آمار دقیقی از میزان مصرف یک محصول غذایی وجود داشته باشد با برنامه ریزی مناسب می‌توان زمینه تولید و عرضه اصولی آن را فراهم کرد. لذا احتمال نابسامانی در بازار و متضرر شدن کشاورز و مصرف کننده کاهش می‌یابد. چنان که بیان شد مهمترین فاکتور در برنامه ریزی دسترسی به آمار مناسب است اما تهیه آمار فرایند پیچیده و وقت گیر است و معمولا هزینه زیادی را در بر دارد. به عنوان مثال به دلایلی از جمله کنترل ترافیک یا کنترل میزان روشنایی خیابان باید خودروهای عبوری از خیابان شمارش شوند. این کار اگر به صورت دستی یا انسانی انجام شود، هزینه زیادی نیاز دارد، امکان سهل انگاری انسانی نیز وجود دارد پس استفاده از یک دستگاه مناسب که توانایی شمارش خودروهای عبوری را داشته باشد تنها گزینه ممکن است. با توجه به نیاز فوق نرم افزاری تهیه شده‌است که با استفاده از تصاویر گرفته شده از عرض خیابان خودروهای عبوری را تشخیص میدهد و تعداد آنها را شمارش می‌کند. این نرم افزار امکان استفاده در روز یا شب را دارا می‌باشد.

منبع

هنگامی که داده های سنجش از دور به فرمت رقومی(Digital) باشند،میتوان با استفاده از کامپیوتر ،پردازش و تجزیه و تحلیل های رقومیانجام داد.این پردازش برای افزایش کیفیت داده ها و تفسیر های چشمی انجام میگیرد.همچنین میتوان موضوع یا اطلاعات به خصوصی را از تصویر به دست آورد که همگی به صورت خودکار توسط کامپیوتر انجام میگیرد.

تصاویر آنالوگ:
تصاویری مانند عکس های هوایی که توسط سیستم هایعکس برداری (دوربین) به دست میآیند.از آنجایی که در این عکس ها از فیلم عکاسیاستفاده شده است،پس هیچ پردازشی نیاز ندارد.

 

تصویر آنالوگ (عکس هوایی که نیاز به اصلاح و پردازش ندارد)

تصاویر رقومی(دیجیتالی):
تصاویر سنجش شده که از تعداد زیادی مربعات کوچک(پیکسل) تشکیل شده اند.هر پیکسل دارای یک شماره رقمی(Digital Number) میباشد که بیانگر میزان روشنایی آن پیکسل است. به این نوع تصاویر ، تصاویر رستری هم میگویند.تصاویر رستری دارای سطر وستون میاشند.

تصویر بالا(رقومی) .پایین و سمت چپ(پیکسلها).سمت راست و پایین(شماره های هر پیکسلDNِ)

مقادیر پیکسلها:
مقدار انرژی مغناطیسی که یک تصویر رقومی به هنگام تصویر برداری کسب میکند،رقم های دوتایی(Digit binary) یا بیت ها(Bits) را تشکیل میدهند که از قوه صفر تا 2 ارزش گذاری شده است.هر بیت ، توان یک به قوه 2 (1بیت=21)میباشد. حداکثر تعداد روشنایی بستگی به تعداد بیت ها دارد. بنابراین 8 بیت یعنی 256 شماره رقومی که دامنه ای از 0 تا 255 دارد.به همین دلیل است که وقتی شما تصویر رستری از سنجنده خاصی مانند TM را وارد نرمافزاری میکنید تغییرات میزان روشنایی را بین 0 تا 255 نشان میدهد.

دقت تصویر:
دقت تصویر بستگی به عدد پیکسل ها دارد.با یک تصویر ۲ بیتی ، حداکثر دامنه روشنایی ۲۲ یعنی ۴ میباشد که دامنه آن از ۰ تا ۳ تغییر میکند.در این حالت تصویر دقت (تفکیک پذیری لازم) را ندارد.تصویر ۸ بیتی حداکثر دامنه ۲۵۶ دارد و تغییرات آن بین ۰ تا ۲۵۵ است .که دقت بالاتری دارد.

      دقت تصویر 3 بیتی        دقت تصویر 8 بیتی

 
 
ترمیم تصویر(Image restoration):
در بیشتر تصاویری که توسط ماهواره ها یا رادار ها ثبت میگردند ، اختلالاتی در تصویر به وجود میاید که به دلیل خش میباشد.دو اختلال مهم در تصاویر چند باندی ، نواری شدن (Banding) و خطوط از جاافتاده میباشد.نواری شدن(باندی شدن):
اشتباهی که توسط سنجنده ، در ثبت و انتقال داده ها روی میدهد.و یا تغییر پیکسل در بین ردیف ها میتواند باعث ایجاد چنین اشتباهی گردد.خطوط از جا افتاده ( خطا در تصویر) :
اشتباهی که در ثبت و انتقال داده ها روی میدهد و در نتیجه، یک ردیف پیکسل در عکساز بین میرود.باندی شدننبود یک ردیف پیکسل در تصویر

 
 
بالا بردن دقت عکس:
یکی از کار های مهمی که در پردازش تصویر انجام میگردد، بالا بردن دقت عکس به منظور دید و تفسیر چشمی دقیق تر میباشد.روش های بسیاری برای نیل به این هدف وجود دارد ولی مهمترین آنها ، افزایش تباین(Contrast) تصویر و عملیات فیلتر کردن میباشد.هیستوگرام تصویر:
در هر تصویر رقومی ، مقادیر پیکسل ها بیانگر خصوصیات آن تصویر(مانند میزان روشنایی تصویر و وضوح آن) میباشد.هیستوگرام تصویر در حقیقت بیان گرافیکی میزان روشنایی تصویر میباشد. مقادیر روشنایی( برای مثال 0-255) در طول محور X بیان شده و میزان فراوانی هر مقدار در محور Y بیان میگردد.
تصویر 8 بیتی(0-255) در بالا و هیستوگرام مقادیر پیکسل تصویر در پایین .
محور افقی بین 0-255 و محور قائم ، تعداد پیکسل ها میباشد.افزایش تباین از طریق امتداد اعداد ( DN) پیکسلها :
معمولا دامنه مقادیر پیکسل های تصاویر با هر بیتی ( در اینجا مثلا 8 بیت)، بین 0-255 نمیباشد .و مثلا بین 48 تا 153 میباشد . برای افزایش تباین ، مقادیر پیکسل ها را آنقدر امتداد میدهیم تا 48 به جای 0 و 153 به جای 256 قرار گیرد . در نتیجه تباین وهمچنین کیفیت عکس بالا میرود. به این عمل کشش خطی گویند.

پردازش تصویر چیست؟ قسمت 1
پردازش تصویر چیست؟ قسمت 2

/0 دیدگاه /توسط

ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی و ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋگی ها:سومین بخش OCR

ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی و ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ-سومین و آخرین بخش OCR

باﺯﻧﻤﺎیی و ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ :

ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﻣﻬﻤﺘﺮﻳﻦ ﻧﻘﺶ ﺭﺍ ﺩﺭ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺍﻳﻔﺎ ﻣﻲكند. در ﺳﺎﺩﻩﺗﺮﻳﻦ ﺣﺎﻟﺖ، ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺳﻄﺢ ﺧﺎﻛﺴﺘﺮﻱ ﻳﺎ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﺑﻪ ﻳﻚ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﺩﺍﺩﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. ﻟﻴﻜﻦ ﺩﺭ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﺍﺟﺘﻨﺎﺏ ﺍﺯ ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻲ ﺍﺿﺎﻓﻲ ﻭ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﺩﻗﺖ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎ، ﻳﻚ ﺭﻭﺵ ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی ﻓﺸﺮﺩﻩ ﺗﺮ ﻭ ﺑﺎ ﻗﺪﺭﺕ ﺗﻤﺎﻳﺰ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻴﺎﺯ است. ﺑﺮﺍﻱ ﺍﻳﻦ ﻣﻨﻈﻮﺭ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﻱ ﺍﺯ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﻫﺮ ﻛﻼﺱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻣﻲشوند ﻛﻪ ﺑﻪ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺁﻥ ﺍﺯ ﺳﺎﻳﺮ ﻛﻼﺳﻬﺎ ﻛﻤﻚ ﻣﻲ گیرد. ﺩﺭ ﻋﻴﻦ ﺣﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺗﻐﻴﻴﺮﺍﺕ ﻣﺸﺨﺼﺎﺕ ﺍﻋﻀﺎﻱ ﻳﻚ ﻛﻼﺱ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﺑﺎﻗﻲ ﻣﻲ ﻣﺎﻧﺪ. ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺍﻧﺘﺨﺎﺏ ﺷﺪﻩ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺍﻋﻮﺟﺎﺟﻬﺎ ﻭ ﺗﻐﻴﻴﺮﺍﺕ ﺍﺣﺘﻤﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩ ﺧﺎﺹ پیدا كنند، ﺗﻐﻴﻴﺮﻧﺎﭘﺬﻳﺮ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﭘﺪﻳﺪﻩﺍﻱ ﺗﺤﺖ ﻋﻨﻮﺍﻥ « ﻧﻔﺮﻳﻦ ابعادی » (Curse of Dimensionality) به ما ﻫﺸﺪﺍﺭ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ ﻛﻪ ﺑﺎ ﻳﻚ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺁﻣﻮﺯﺷﻲ ﻣﺤﺪﻭﺩ ﭼﻨﺎﻧﭽﻪ ﺑﺨﻮﺍﻫﻴﻢ ﺍﺯ ﻳﻚ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﺓ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻛﻨﻴﻢ، ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﺑﻄﻮﺭ ﻣﻨﻄﻘﻲ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﻛﻮﭼﻚ ﺑﺎﺷﺪ. ﺑﺮﻃﺒﻖ ﻳﻚ ﻗﺎﻧﻮﻥ ﺗﺠﺮﺑﻲ، ﺗﻌﺪﺍﺩ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﺁﻣﻮﺯﺷﻲ ﻫﺮ ﻛﻼﺱ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ 5 تا 10 برابر ابعاد بردار ویژگی انتخابی باشد. در عمل مقتضیات ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی، ﺍﻧﺘﺨﺎﺏ ﺑﻬﺘﺮﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﺮﺍﻱ ﻳﻚ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩ ﺧﺎﺹ ﺭﺍ ﺑﺎ ﻣﺸﻜﻞ ﻣﻮﺍﺟﻪ ﻣﻲﻛﻨﺪ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺍﻳﻦ ﻣﺴﺌﻠﻪ ﺭﺍ ﻧﻴﺰ ﺑﺎﻳﺪ ﻣﺪ ﻧﻈﺮ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﺍﺩ ﻛﻪ ﺁﻳﺎ ﺣﺮﻭﻑ ﻳﺎ ﻛﻠﻤﺎﺗﻲ ﻛﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﻳﺴﺖ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺩﺍﺩﻩ ﺷﻮﻧﺪ  ﺟﻬﺖ ﻭ ﺍﻧﺪﺍﺯﺓ ﻣﺸﺨﺼﻲ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﻳﺎ ﺧﻴﺮ، ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﻳﺎ ﭼﺎﭘﻲ ﻫﺴﺘﻨﺪ، ﻭ ﻳﺎ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺗﺎ ﭼﻪ ﺣﺪ ﺑﻮﺳﻴﻠﺔ ﻧﻮﻳﺰ ﻣﻐﺸﻮﺵ ﺷﺪﻩ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﺍﺯ ﻃﺮﻑ ﺩﻳﮕﺮ ﺩﺭ ﻣﻮﺭﺩ ﺣﺮﻭﻓﻲ ﻛﻪ ﺑﻪ ﭼﻨﺪﻳﻦ ﺷﻜﻞ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. (ﻣﺎﻧﻨﺪ ’a‘ ﻭ ’A‘) ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻻﺯﻡ ﺑﺎﺷﺪ ﻛﻪ ﺑﻴﺶ ﺍﺯ ﻳﻚ ﻛﻼﺱ ﺍﻟﮕﻮ ﺑﻪ ﻳﻚ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮ ﺧﺎﺹ ﺗﻌﻠﻖ ﻳﺎﺑﺪ.
ﻫﻤﺎﻧﻄﻮﺭ ﻛﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﺷﺪ، ﺑﺎﺯﻧﻤﺎیی ﻳﻚ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﻣﻬﻢ ﺩﺭ ﺣﺼﻮﻝ ﺭﺍﻧﺪﻣﺎﻥ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺑﺮﺍﻱ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺍﺳﺖ؛ ﻟﻴﻜﻦ ﺟﻬﺖ ﺩﺳﺘﻴﺎﺑﻲ ﺑﻪ ﻋﻤﻠﻜﺮﺩ ﺑﻬﻴﻨﻪ ﻻﺯﻡ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺳﺎﻳﺮ ﻣﺮﺍﺣﻞ ﻧﻴﺰ ﺑﻬﻴﻨﻪ ﮔﺮﺩﻧﺪ ﻭ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﺗﻮﺟﻪ ﻧﻤﻮﺩ ﻛﻪ ﺍﻳﻦ ﻣﺮﺍﺣﻞ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻧﻤﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻳﻚ ﺭﻭﺵ ﺧﺎﺹ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ، ﻃﺒﻴﻌﺖ ﺧﺮﻭﺟﻲ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺭﺍ ﺑﻪ ﻣﺎ ﺩﻳﻜﺘﻪ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ ﻭ ﻳﺎ ﺣﺪﺍﻗﻞ ﻣﺎ ﺭﺍ ﺩﺭ ﺍﻧﺘﺨﺎﺑﻤﺎﻥ ﻣﺤﺪﻭﺩ ﻣﻲ ﺳﺎﺯﺩ. ﺑﻌﻀﻲ ﺍﺯ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺳﻄﺢ ﺧﺎﻛﺴﺘﺮﻱ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﻨﻔﺮﺩ ﻋﻤﻞ ﻣﻲ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ. ﺩﺭﺣﺎﻟﻴﻜﻪ ﺳﺎﻳﺮ ﺭﻭﺷﻬﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺳﻤﺒﻠﻬﺎﻱ ﺑﺎ ﭘﻴﻮﺳﺘﮕﻲ ﻣﺮﺗﺒﺔ 4 یا 8 كه از ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﺍﺻﻠﻲ ﺟﺪﺍ ﮔﺮﺩﻳﺪﻩ ﻳﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺳﻤﺒﻠﻬﺎﻱ ﻧﺎﺯﻙ ﺷﺪﻩ ﻳﺎ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﻛﺎﻧﺘﻮﺭ ﺳﻤﺒﻠﻬﺎ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﻣﻲ ﮔﺮﺩﻧﺪ.
ﻋﻼﻭﻩ ﺑﺮ ﺍﻳﻦ، ﻧﻮﻉ ﻓﺮﻣﺖ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺷﺪﻩ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﺑﺎ ﻧﻴﺎﺯﻣﻨﺪﻳﻬﺎﻱ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﺓ ﻣﻨﺘﺨﺐ ﻣﻄﺎﺑﻘﺖ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ. ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻧﻮﻉ ﮔﺮﺍﻓﻲ ﻳﺎ ﮔﺮﺍﻣﺮﻱ ﺑﺮﺍﻱ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻫﺎﻱ ﺳﺎﺧﺘﺎﺭﻱ ﻳﺎ ﻧﺤﻮﻱ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﻣﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ.
ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﮔﺴﺴﺘﻪ ﻛﻪ ﻓﺮﺿﺎﹰ ﺗﻨﻬﺎ ﺩﻭ ﻳﺎ ﺳﻪ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﻣﺠﺰﺍ ﺩﺍﺭﻧﺪ، ﺑﺮﺍﻱ ﺩﺭﺧﺘﻬﺎﻱ ﺗﺼﻤﻴﻢ ﮔﻴﺮﻱ ﺍﻳﺪﻩ ﺁﻝ ﻣﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ. ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺑﺎ ﻣﻘﺎﺩﻳﺮ ﺣﻘﻴﻘﻲ، ﻣﻨﺎﺳﺐ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻫﺎﻱ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﻫﺴﺘﻨﺪ.
ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﭼﻨﺪﻳﻦ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻧﻴﺰ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻳﻚ ﺭﻭﺵ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﭼﻨﺪ ﻃﺒﻘﻪ ﻳﺎ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﻫﺎﻱ ﻣﻮﺍﺯﻱ (ﻛﻪ ﺩﺭ ﺁﻥ ﺗﺮﻛﻴﺒﻲ ﺍﺯ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻛﻨﻨﺪﻩ های ﻣﺠﺰﺍ ﺩﺭ ﺣﺼﻮﻝ ﻧﺘﻴﺠﺔ ﻧﻬﺎﻳﻲ ﺩﺧﺎﻟﺖ ﺩﺍﺭﻧﺪ) ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻗﺮﺍﺭ ﮔﻴﺮﻧﺪ. ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺣﺎﻟﺖ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺩﺍﺭﺍﻱ ﭼﻨﺪ ﻓﺮﻣﺖ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﮔﺮﺩﻧﺪ.

/0 دیدگاه /توسط

قطعه بندی قسمت دوم OCR

قطعه بندی قسمت دوم OCR

 ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی :

ﻣﺮﺣﻠﺔ ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﻳﻚ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺍﺻﻼﺡ ﺷﺪﻩ ﺍﺯ ﺳﻨﺪ ﺭﺍ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ ﺑﮕﻮﻧﻪ ﺍﻱ ﻛﻪ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﻛﺎﻓﻲ ﺍﺯ اطلاعات ﺷﻜﻠﻲ، ﻓﺸﺮﺩﻩ ﺳﺎﺯﻱ ﺑﺎﻻ ﻭ ﻧﻮﻳﺰ ﭘﺎﻳﻴﻦ، ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﺷﺪﺓ ﺳﻨﺪ ﻗﺎﺑﻞ ﺣﺼﻮﻝ است. ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی ﻳﻚ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﺑﺎ ﺍﻫﻤﻴﺖ ﺩﺭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﺨﺼﻮﺻﺎﹰ ﺣﺮﻭﻑ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻭ ﻋﺮﺑﻲ ﻛﻪ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﭘﻴﻮﺳﺘﻪ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﺷﺪ؛ ﭼﺮﺍ ﻛﻪ ﻧﺘﻴﺠﺔ ﺑﺪﺳﺖ ﺁﻣﺪﻩ ﺍﺯ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﻛﻠﻤﺎﺕ، ﺧﻄﻮﻁ ﻳﺎ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ ﻣﺴﺘﻘﻴﻤﺎً ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﻧﺮﺥ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺗﺄﺛﻴﺮ ﻣﻲ ﮔﺬﺍﺭﺩ. ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی ﻏﻠﻂ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ، ﻋﺎﻣﻞ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﺧﻄﺎﻫﺎﻱ OCR است.
مانند : nr →  mیا m →  nr
ﻣﻴﺰﺍﻥ ﺩﻗﺖ ﻳﻚ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢ ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی ﺑﻪ ﺳﺒﻚ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﺣﺮﻭﻑ، ﻛﻴﻔﻴﺖ ﺩﺳﺘﮕﺎﻩ ﭘﺮﻳﻨﺖ، ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎﻱ ﺍﻳﺘﺎﻟﻴﻚ ﻟﻜﻪ ﺷﺪﻩ و ﻧﻴﺰ ﻧﺴﺒﺖ ﺍﻧﺪﺍﺯﺓ ﻓﻮﻧﺖ ﺑﻪ ﺭﺯﻭﻟﻮﺷﻦ ﺩﺳﺘﮕﺎﻩ ﺍﺳﻜﻨﺮ ﺑﺴﺘﮕﻲ ﺩﺍﺭﺩ.


ﺩﻭ ﻧﻮﻉ ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﺩ :

الف ) ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی ﺑﻴﺮﻭﻧﻲ، ﻛﻪ ﻋﺒﺎﺭﺕ ﺍﺳﺖ ﺍﺯ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﺑﺨﺸﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﻣﺎﻧﻨﺪ ﭘﺎﺭﺍﮔﺮﺍﻓﻬﺎ، ﺟﻤﻼﺕ ﻳﺎ ﻛﻠﻤﺎﺕ
ب ) ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی درونی، ﻛﻪ ﻣﻨﻈﻮﺭ ﺍﺯ ﺁﻥ، ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﺣﺮﻭﻑ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻣﺨﺼﻮﺻﺎً ﺩﺭ ﻣﻮﺭﺩ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﺳﺮ ﻫﻢ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﻣﺘﻮﻥ لاتین ﻭ ﻳﺎ ﺭﺳﻢﺍﻟﺨﻄﻬﺎﻱ ﭘﻴﻮﺳﺘﻪ ﻧﻈﻴﺮ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻭ ﻋﺮﺑﻲ می باشد.

ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی ﺑﻴﺮﻭﻧﻲ :

ﺩﺭ ﻣﻮﺍﺭﺩﻱ ﻫﻤﭽﻮﻥ ﻣﺘﻮﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻛﻪ ﺣﺮﻭﻑ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﺳﺮﻫﻢ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ، ﺳﻪ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺩﺭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﺮﻭﻥ ﺧﻂ ﻣﺘﻮﻥ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻳﺎ ﺯﻳﺮكلمات ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺭﺩ.
الف ) ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی ﻛﻠﻤﺎﺕ
ب ) ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻳﻚ ﺍﻟﮕﻮﻱ ﻭﺍحد
ج ) ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﺗﺮﻛﻴﺒﻲ

ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪی درﻭﻧﻲ :

ﺩﺭ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ، ﺍﺑﺘﺪﺍ ﻛﻠﻤﻪ ﺩﺭ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﺑﻪ ﺣﺮﻭﻑ ﻳﺎ ﺯﻳﺮ ﺣﺮﻭﻑ ﺷﻜﺴﺘﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ.
ﺁﻧﮕﺎﻩ ﻗﻄﻌﺎﺕ ﺟﺪﺍ ﺷﺪﻩ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﻲ شوند و ﺍﺯ ﻛﻨﺎﺭ ﻫﻢ ﻗﺮﺍﺭ ﮔﺮﻓﺘﻦ ﺁﻧﻬﺎ ﻛﻠﻤﻪ خواهد ﺷﺩ؛ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺑﻜﺎﺭﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﺑﻪ ﺩﻭ ﮔﺮﻭﻩ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺗﻘﺴﻴﻢ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ :
–    ﺗﻘﻄﻴﻊ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﺣﺮﻭﻑ
–    ﺗﻘﻄﻴﻊ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﺯﻳﺮﺣﺮﻭﻑ
ﺩﺭ ﮔﺮﻭﻩ ﺍﻭﻝ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﺣﺮﻭﻑ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ می ﺷﻮﺩ ﻭ ﺑﺎ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺟﺪﺍ ﺷﺪﻩ، ﻛﻠﻤﻪ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﻲ ﮔﺮﺩﺩ. ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﺑﻜﺎﺭ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﮔﺮﻭﻩ ﺭﺍ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﻲ ﻧﺎﻣﻨﺪ.
ﺩﺭ ﮔﺮﻭﻩ ﺩﻭ، ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﺯﻳﺮﺣﺮﻭﻑ ﻣﺜﻞ ﭘﺎﺭﻩ ﻣﻨﺤﻨﻲ ﻫﺎ ﻭ ﺳﺎﺧﺘﺎﺭﻫﺎﻱ ﭘﺎﻳﺔ ﺩﻳﮕﺮ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﻣﻲ شود و ﺑﺎ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺯﻳﺮﺣﺮﻭﻑ ﻭ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺁﻧﻬﺎ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﻲ ﮔﺮﺩﺩ. ﺩﺭ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﺑﻜﺎﺭ گرفته شده در ﮔﺮﻭﻩ ﺩﻭﻡ ﻛﻪ ﺍﺻﻄﻼﺣﺎﹲ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺗﻮﺃﻡ ﻧﺎﻣﻴﺪﻩ ﻣﻲ شود. نمیﺗﻮﺍﻥ ﺩﺭ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﻣﺮﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺭﺍ ﺑﻄﻮﺭ ﻛﺎﻣﻞ ﻣﺸﺨﺺ ﻛﺮﺩ. ﺑﻠﻜﻪ ﺣﺮﻭﻑ ﺍﺯ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺑﻪ ﺍﻧﺘﻬﺎﻱ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﺗﺮﺗﻴﺐ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻭ  ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. ﺩﺭ ﻫﻴﭽﻜﺪﺍﻡ ﺍﺯ ﺩﻭ ﺷﻜﻞ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﺟﺪﺍﺳﺎﺯﻱ، ﺑﻪ ﺷﻜﻞ ﻛﻠﻲ ﻛﻠﻤﻪ ﺗﻮﺟﻬﻲ نمی ﺷﻮﺩ ﻭ ﺳﻌﻲ ﺑﺮ ﺁﻥ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺑﺎ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻳﻚ ﻛﻠﻤﻪ، ﺁﻥ ﻛﻠﻤﻪ ﺷﻨﺎﺧﺘﻪ ﺷﻮﺩ.
ﺩﺭ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﻋﻨﻮﺍﻥ ﻳﻚ ﺍﻟﮕﻮﻱ ﻭﺍﺣﺪ، ﺗﻼﺷﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﺗﻘﻄﻴﻊ ﻛﻠﻤﻪ ﺑﻪ ﺣﺮﻭﻑ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ ﻛﻠﻤﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﻧﻤﻲ ﮔﻴﺮﺩ ﻭ ﻛﻠﻤﻪ ﺩﺭ ﻗﺎﻟﺐ ﻳﻚ ﺍﻟﮕﻮ ﺑﺮﺭﺳﻲ ﻣﻲ گردد.
ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺑﻜﺎﺭ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﻳﻜﺮﺩ ﺭﺍ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻪ ﺩﻭ ﮔﺮﻭﻩ ﺗﻘﺴﻴﻢ ﻛﺮﺩ :
ﮔﺮﻭﻩ ﺍﻭﻝ ﺭﻭﺷﻬﺎﻳﻲ ﻫﺴﺘﻨﺪ ﻛﻪ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻛﻠﻤﻪ ﺭﺍ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻳﻚ ﺍﻟﮕﻮﻱ ﺩﻭ ﺳﻄﺤﻲ ( ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ) ﻳﺎ ﺑﺎ ﺳﻄﻮﺡ ﺧﺎﻛﺴﺘﺮﻱ ﺩﺭ    ﻧﻈﺮ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﻭ ﺍﺯ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﻣﻌﻤﻮﻝ ﺩﺭ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﻛﻪ ﻣﻌﻤﻮﻻً ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﺗﻮﺍﺑﻊ ﻓﺎﺻﻠﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ ﻭ ﻳﺎ ﺭﻭﺷﻬﺎﻳﻲ ﻫﻤﭽﻮﻥ ﺷﺒﻜﻪ ﻋﺼﺒﻲ ﻭ ﻏﻴﺮﻩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﻲ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ.
ﮔﺮﻭﻩ ﺩﻭﻡ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﻣﺒﺘﻨﻲ ﺑﺮ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺳﻴﮕﻨﺎﻟﻬﺎﻱ ﺗﺼﺎﺩﻓﻲ ﻫﺴﺘﻨﺪ. ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺷﻬﺎ ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺩﺭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﮔﻔﺘﺎﺭ ﺑﻜﺎﺭ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﻭ ﺳﭙﺲ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻣﺨﺼﻮﺻﺎً ﻛﻠﻤﺎﺕ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ لاتین ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻗﺮﺍﺭ ﮔﺮﻓﺘﻪ اند.
منبع 
/0 دیدگاه /توسط

ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ OCR

ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ-اولین بخش از کار OCR

پیش پردازش در تشخص نوری کاراکترها

ﺍﻳﻦ ﻣﺮﺣﻠﻪ ﺷﺎﻣﻞ ﻛﻠﻴﺔ ﭘﺮﺩﺍﺯﺷﻬﺎﻳﻲ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺳﻴﮕﻨﺎﻟﻬﺎﻱ ﺗﺼﻮﻳﺮﻱ ﺧﺎﻡ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. ﺗﺎ ﻣﻮﺟﺐ ﺗﺴﻬﻴﻞ ﻳﺎ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﺩﻗﺖ ﺭﻭﻧﺪ ﺍﺟﺮﺍﻱ ﻓﺎﺯﻫﺎﻱ ﺑﻌﺪﻱ ﮔﺮﺩﻧﺪ. ﺍﺯ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺍﻳﻦ ﭘﺮﺩﺍﺯﺷﻬﺎ، ﻫﺪﻓﻬﺎﻱ ﺯﻳﺮ ﺩﻧﺒﺎﻝ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ :
1-    ﻛﺎﻫﺶ ﻧﻮﻳﺰ
2-    ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻧﻤﻮﺩﻥ ﺩﺍﺩهﻫﺎ
3-    ﻓﺸﺮﺩﻩ ﺳﺎﺯﻱ ﻣﻴﺰﺍﻥ ﺍﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﻛﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﻳﺴﺖ ﻣﺤﻔﻮﻅ ﺑﻤﺎﻧﺪ.
4-    ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺧﻂ ، ﺯﺑﺎﻥ ﻭ ﻓﻮﻧﺖ

1-كاهش نویز

ﻧﻮﻳﺰ ﺍﻳﺠﺎﺩ ﺷﺪﻩ ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ ﺩﺳﺘﮕﺎﻫﻬﺎﻱ ﺍﺳﻜﻨﺮ ﻧﻮﺭﻱ ﻳﺎ ﺍﺑﺰﺍﺭﻫﺎﻱ ﻧﮕﺎﺭﺷﻲ ﻣﻨﺠﺮ ﺑﻪ ﺍﻳﺠﺎﺩ ﻗﻄﻌﻪ ﺧﻄﻬﺎﻱ ﮔﺴﺴﺘﻪ ، ﺍﺗﺼﺎﻝ ﺑﻴﻦ ﺧﻄﻮﻁ، ﻓﻀﺎﻫﺎﻱ ﺧﺎﻟﻲ ﺩﺭ ﺧﻄﻮﻁ ﻣﺘﻦ، ﭘﺮ ﺷﺪﻥ ﺣﻔﺮه‌های ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺑﺮﺧﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻭ ﻏﻴﺮﻩ ﻣﻲ ﮔﺮﺩﺩ. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺍﻋﻮﺟﺎﺟﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺷﺎﻣﻞ ﺗﻐﻴﻴﺮﺍﺕ ﻣﺤﻠﻲ، ﻣﻨﺤﻨﻲ ﺷﺪﻥ ﮔﻮﺷﻪ ﺣﺮﻭﻑ، ﺗﻐﻴﻴﺮ ﺷﻜﻞ ﻭ ﻳﺎ ﺧﻮﺭﺩﮔﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺭﺍ ﻧﻴﺰ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﻣﺪ ﻧﻈﺮ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﺍﺩ. ﻗﺒﻞ ﺍﺯ. ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻻﺯﻡ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺍﻳﻦ ﻧﻘﺎﻳﺺ ﺑﺮﻃﺮﻑ ﺷﻮﻧﺪ. یكی از ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻛﺎﻫﺶ ﻧﻮﻳﺰ فیلتر كردن می‌باشد :

1-1-فیلتر كردن

ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﻪ ﺣﺬﻑ ﻧﻮﻳﺰ ﻛﻤﻚ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ ﻭ ﻧﺎﺻﺎﻓﻴﻬﺎﻱ ﺑﺪﻧﺔ ﺣﺮﻭﻑ ﺭﺍ ﻛﻪ ﻣﻌﻤﻮﻻً ﺑﻮﺳﻴﻠﺔ ﺳﻄﻮﺡ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﻧﺎﻫﻤﻮﺍﺭ ( ﺩﺭ ﻣﻮﺭﺩ ﻣﺘﻮﻥ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ) ﻭ ﻳﺎ ﻧﺮﺥ ﻧﻤﻮﻧﻪ ﺑﺮﺩﺍﺭﻱ ﺿﻌﻴﻒ ﺩﺳﺘﮕﺎﻫﻬﺎﻱ ﺍﺧﺬ ﺩﺍﺩﻩ ﺍﻳﺠﺎﺩ می‌شوند،  در مرحله پیش پردازش كاهش می‌دهد. ﻓﻴﻠﺘﺮﻫﺎﻱ ﺣﻮﺯﺓ ﻣﻜﺎﻧﻲ ﻳﺎ ﻓﺮﻛﺎﻧﺴﻲ ﻣﺘﻌﺪﺩﻱ ﺭﺍ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﺮﺍﻱ ﺍﻳﻦ ﻣﻨﻈﻮﺭ ﻃﺮﺍﺣﻲ ﻛﺮﺩ. ﺍﻳﺪﺓ ﺍﺻﻠﻲ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ، ﻛﺎﻧﻮﻭﻟﻮ ﻛﺮﺩﻥ (Convolute) (به معنی پیچاپیچ كردن) یك ماسك از پیش تعریف شده با تصویر ﺟﻬﺖ ﺗﺨﺼﻴﺺ ﻳﻚ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﺟﺪﻳﺪ ﺑﻪ ﭘﻴﻜﺴﻞ ﺑﺮﺣﺴﺐ ﺗﺎﺑﻌﻲ ﺍﺯ ﻣﻘﺎﺩﻳﺮ ﭘﻴﻜﺴﻠﻬﺎﻱ مجاور است. فیلترها ﺭﺍ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﺮﺍﻱ ﻣﻘﺎﺻﺪ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﭼﻮﻥ ﻫﻤﻮﺍﺭﺳﺎﺯﻱ، ﺷﺎﺭﭖ ﻛﺮﺩﻥ ، ﺍﻋﻤﺎﻝ ﺳﻄﻮﺡ ﺁﺳﺘﺎﻧﻪ، ﺣﺬﻑ ﭘﺲ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺑﺎﻓﺖ ﮔﻮﻧﻪ ﻳﺎ ﺭﻧﮕﻲ ﺧﻔﻴﻒ ﻭ ﺗﻨﻈﻴﻢ ﻛﻨﺘﺮﺍﺳﺖ (ﭘﺎﺩﻧﻤﺎﻳﻲ) طراحی کرد.

2-ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻧﻤﻮﺩﻥ ﺩﺍﺩهﻫﺎ

ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻛﺮﺩﻥ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎ در پیش پردازش ﺑﻪ ﺣﺬﻑ ﺗﻐﻴﻴﺮﺍﺕ ﻧﮕﺎﺭﺷﻲ ﻛﻤﻚ ﻧﻤﻮﺩﻩ و ﺩﺍﺩﻩهای ﺍﺳﺘﺎﻧﺪﺍﺭﺩ ﺷﺪﻩﺍﻱ ﺭﺍ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻣﻲﺩﻫﺪ.
ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﭘﺎﻳﺔ ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻛﺮﺩﻥ ﻋﺒﺎﺭﺗﻨﺪ ﺍﺯ :

2-1-ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻛﺮﺩﻥ ﻛﺠﻲ ﻣﺘﻦ ﻭ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺧﻄﻮﻁ ﺯﻣﻴﻨﻪ

ﺑﺪﻳﻞ ﻋﺪﻡ ﺩﻗﺖ ﺩﺭ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺍﺳﻜﻦ ﻭ ﻳﺎ ﺑﻲ ﺩﻗﺘﻲ ﻧﻮﻳﺴﻨﺪﻩ ﺩﺭ ﻫﻨﮕﺎﻡ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﻣﺘﻦ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ، ﻣﻤﻜﻦ است ﺧﻄﻮﻁ ﻣﺘﻦ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺍﻧﺪﻛﻲ ﺍﻧﺤﺮﺍﻑ ﻳﺎ ﭼﺮﺧﺶ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ، ﺍﻳﻦ ﻣﺴﺌﻠﻪ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻧﺪ ﻛﺎﺭﺍﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﻜﺎﺭ ﺭﻓﺘﻪ ﺩﺭ ﻃﺒﻘﺎﺕ ﺑﻌﺪﻱ ﺳﻴﺴﺘﻢ OCR ﺭﺍ ﺗﺄﺛﻴﺮ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﻫﺪ؛ ﭼﺮﺍ ﻛﻪ ﻳﻜﻲ ﺍﺯ ﻣﻔﺮﻭﺿﺎﺕ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪﻱ، ﻋﺪﻡ ﻛﺞ ﺑﻮﺩﻥ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻣﺘﻦ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺍﺳﺖ ﻭ ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻻﺯﻡ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺍﻳﻦ ﻧﻘﻴﺼﻪ ﺁﺷﻜﺎﺭ ﻭ ﺗﺼﺤﻴﺢ ﮔﺮﺩﺩ. ﺁﺷﻜﺎﺭﺳﺎﺯﻱ ﺧﻂ ﺯﻣﻴﻨﻪ ﺩﺭ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﻗﻄﻌﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﺘﻮﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ، ﻋﺮﺑﻲ ﻭ لاتین ﻧﻘﺶ ﺍﺳﺎﺳﻲ ﺩﺍﺭﺩ. ﻋﻼﻭﻩ ﺑﺮ ﺍﻳﻦ، ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ ﻣﺎﻧﻨﺪ « g » ﻭ « 9 » ﺭﺍ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ ﻣﻮﻗﻌﻴﺖ ﻧﺴﺒﻲ ﺷﺎﻥ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﺧﻂ ﺯﻣﻴﻨﻪ ﺁﺷﻜﺎﺭ ﺳﺎﺧﺖ

2-2-ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻛﺮﺩﻥ ﺍﺭﻳﺐ ﺷﺪﮔﻲ

ﺩﺭ ﻣﺘﻮﻥ ﭼﺎﭘﻲ فارسی ﻭ ﻻﺗﻴﻦ، ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎﻱ ﺩﺍﺭﺍﻱ ﻓﺮﻣﺖ ﺍﻳﺘﺎﻟﻴﻚ ﺍﺯ ﺭﺍﺳﺘﺎﻱ ﻋﻤﻮﺩ ﺍﻧﺤﺮﺍﻑ دارند. ﻫﻤﭽﻨﻴﻦ ﺩﺭ ﻣﺘﻮﻥ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﻧﻮﻳﺴﻨﺪﻩ ها ﺍﻳﻦ ﭘﺪﻳﺪﻩ ﺗﺤﺖ ﻋﻨﻮﺍﻥ « ﺷﺪﮔﻲ ﺍﺭﻳﺐ » ﺷﻨﺎﺧﺘﻪ ﻣﻲشود و می‌تواند ﺩﻗﺖ ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎﻱ ﻗﻄﻌﻪ بندی ﻳﺎ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺭﺍ ﺗﺤﺖ ﺗﺄﺛﻴﺮ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﻫﺪ ﻭ ﻟﺬﺍ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎ ﻻﺯﻡ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺩﺭ ﻣﺮﺣﻠﺔ پیش پردازش ﻣﻴﺰﺍﻥ ﺍﺭﻳﺐ ﺑﻮﺩﻥ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻭ ﺗﺼﺤﻴﺢ ﮔﺮﺩﺩ. اریب ﺷﺪﮔﻲ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﺯﺍﻭﻳﺔ ﺷﻴﺐ ﺑﻴﻦ ﻃﻮﻳﻠﺘﺮﻳﻦ ﺯﻳﺮﺣﺮﻑ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻛﻠﻤﻪ ﻭ ﺟﻬﺖ ﻋﻤﻮﺩﻱ ﺗﻌﺮﻳﻒ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ. ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻛﺮﺩﻥ ﺍﺭﻳﺐ، ﺑﻨﻈﻮﺭ ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻧﻤﻮﺩﻥ ﻛﻠﻴﺔ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ ﺑﻪ ﻳﻚ ﻓﺮﻡ ﺍﺳﺘﺎﻧﺪﺍﺭﺩ ﺑﻜﺎﺭ می‌رود. ﻣﻌﻤﻮﻟﺘﺮﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺩﺭ ﺗﺨﻤﻴﻦ ﻣﻴﺰﺍﻥ ﺍﺭﻳﺐ ﺷﺪﮔﻲ، ﻣﺤﺎﺳﺒﺔ ﺯﺍﻭﻳﺔ ﻣﺘﻮﺳﻂ ﺍﺟﺰﺍﺀ ﻧﺰﺩﻳﻚ ﺑﻪ ﺧﻂ ﻋﻤﻮﺩ ﺍﺳﺖ. در ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺧﻄﻮﻁ ﻋﻤﻮﺩﻱ ﺍﺯ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮﻫﺎ ﺑﻮﺳﻴﻠﺔ ﺩﻧﺒﺎﻝ ﻛﺮﺩﻥ ﻣﺆﻟﻔﻪ های ﻛﺪ ﺯﻧﺠﻴﺮﻩای ﺗﻮﺳﻂ ﻳﻚ ﺟﻔﺖ ﻓﻴﻠﺘﺮ ﻳﻚ ﺑﻌﺪﻱ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﻣﻲﭘﺬﻳﺮﺩ. ﻣﺨﺘﺼﺎﺕ ﺷﺮﻭﻉ ﻭ ﭘﺎﻳﺎﻥ ﻫﺮ ﺧﻂ، ﺯﺍﻭﻳﺔ ﺍﺭﻳﺐ ﺭﺍ ﺑﺪﺳﺖ ﻣﻲ دهد.

2-3-ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻛﺮﺩﻥ ﺍﻧﺪﺍﺯﻩ (ﺗﻐﻴﻴﺮ ﻣﻘﻴﺎﺱ ﺩﺍﺩﻥ)

ﺩﺭ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ OCR ﺍﻏﻠﺐ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﺧﻴﻠﻲ ﻛﻮﭼﻚ ﻳﺎ ﺧﻴﻠﻲ ﺑﺰﺭﮒ ، ﺑﻪ ﻳﻚ ﺍﻧﺪﺍﺯﺓ ﺍﺳﺘﺎﻧﺪﺍﺭﺩ ﻧﺮﻣﺎﻟﻴﺰﻩ ﻣﻲﺷﻮﻧﺪ. ﺍﻳﻦ ﻋﻤﻞ ﻣﻌﻤﻮﻻﹰ ﺑﺎ ﻧﻤﻮﻧﻪ ﺑﺮﺩﺍﺭﻱ ﻣﺠﺪﺩ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﻣﻲ ﮔﻴﺮﺩ.
روشهای بازشناسی حروف ممكن است نرمالیزه كردن اندازه را در هر دو جهت افقی و عمودی انجام دهند. هر كاراكتر به تعدادی ناحیه تقسیم می‌شود و هر یك از این نواحی بصورت جداگانه تغییر مقیاس داده می‌شوند.

3-ﻓﺸﺮﺩﻩ ﺳﺎﺯﻱ ﻣﻴﺰﺍﻥ ﺍﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﻛﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﻳﺴﺖ ﻣﺤﻔﻮﻅ ﺑﻤﺎﻧﺪ

ﺍﻳﻦ ﻣﺴﺌﻠﻪ ﭘﺬﻳﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﻛﻼﺳﻴﻚ ﻓﺸﺮﺩﻩ ﺳﺎﺯﻱ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﻛﻪ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺭﺍ ﺍﺯ ﺣﻮﺯﺓ ﻣﻜﺎﻧﻲ ﺑﻪ ﺣﻮﺯﻩ ﺩﻳﮕﺮ ﻣﻨﺘﻘﻞ ﻣﻲ ﻛﻨﻨﺪ، ﺑﺮﺍﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﻧﻤﻲ ﺑﺎﺷﻨﺪ. در ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ در پیش پردازش، ﻋﻤﻞ ﻓﺸﺮﺩﻩ سازی ﻧﻴﺎﺯﻣﻨﺪ ﺁﻥ ﺩﺳﺘﻪ ﺍﺯ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﺣﻮﺯﺓ ﻣﻜﺎﻧﻲ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ اطلاعات ﺷﻜﻠﻲ ﺭﺍ ﺣﻔﻆ ﻣﻲ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ.
ﺩﻭ ﺗﻜﻨﻴﻚ ﻣﺘﻌﺎﺭﻑ ﻓﺸﺮﺩﻩ ﺳﺎﺯﻱ، ﻳﻜﻲ ﺗﻜﻨﻴﻚ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﻪ (ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﻛﺮﺩﻥ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺳﻄﺢ ﺧﺎﻛﺴﺘﺮﻱ ﻣﺘﻮﻥ) و دیگری ﺩﻳﮕﺮﻱ ﻧﺎﺯﻙ سازی می‌باشد.

3-1-ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ( ﺩﻭﺳﻄﺤﻲ ) ﻛﺮﺩﻥ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻣﺘﻦ

ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﻛﺎﻫﺶ ﺣﺠﻢ ﺫﺧﻴﺮﻩ ﺳﺎﺯﻱ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻴﺎﺯ ﻭ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﺳﺮﻋﺖ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ، ﺍﻏﻠﺐ ﻣﻄﻠﻮﺏ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺑﺎ ﺍﻧﺘﺨﺎﺏ ﻳﻚ ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﻪ، ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺳﻄﺢ ﺧﺎﻛﺴﺘﺮﻱ ﻳﺎ ﺭﻧﮕﻲ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﺗﺒﺪﻳﻞ ﻧﻤﻮﺩ. دو ﺭﻭﺵ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﻪ ﻋﺒﺎﺭﺗﻨﺪ ﺍﺯ سراسری (Global) و محلی (Local). ﺩﺭ ﺭﻭﺵ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﺔ ﺳﺮﺍﺳﺮﻱ، ﻣﻘﺪﺍﺭ ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﻪ ﺑﺮﺍﻱ ﻛﻞ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺳﻨﺪ ﺍﻧﺘﺨﺎﺏ ﻣﻲ شود. ﺍﻳﻦ ﻣﻘﺪﺍﺭ ﺍﻏﻠﺐ ﺑﺮ ﻣﺒﻨﺎﻱ ﺗﺨﻤﻴﻨﻲ ﺍﺯ سطح ﭘﺲ ﺯﻣﻴﻨﻪ ﻛﻪ ﺍﺯ ﻫﻴﺴﺘﻮﮔﺮﺍﻡ ﺳﻄﺢ ﺭﻭﺷﻨﺎﻳﻲ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ ﻣﻲگردد، ﺳﻨﺠﻴﺪﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ. روش اعمال ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﺔ ﻣﺤﻠﻲ ( ﺗﻄﺒﻴﻘﻲ ) ﺑﺮﺍﺳﺎﺱ اطلاعات ﻧﻮﺍﺣﻲ ﻣﺤﻠﻲ، ﺍﺯ ﻣﻘﺎﺩﻳﺮ ﻣﺘﻔﺎﻭﺗﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﻫﺮ ﭘﻴﻜﺴﻞ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ. ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﺍﻱ ﺑﻴﻦ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﻣﻌﻤﻮﻝ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﻪ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﺳﺮﺍﺳﺮﻱ ﻭ ﻣﺤﻠﻲ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﻳﻚ ﻣﻌﻴﺎﺭ ﺍﺭﺯﻳﺎﺑﻲ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﭘﺬﻳﺮﻓﺘﻪ ﺍﺳﺖ. ﺍﻳﻦ ﻣﻌﻴﺎﺭ ﺍﺭﺯﻳﺎﺑﻲ ﻋﺒﺎﺭﺕ ﺍﺳﺖ ﺍﺯ ﻣﻘﺎﻳﺴﺔ ﺩﻗﺖ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺻﺤﻴﺢ ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺑﺎ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺳﻄﺢ ﺁﺳﺘﺎﻧﻪ ﮔﺬﺍﺭﻱ.

3-2-ﻧﺎﺯﻙ ﺳﺎﺯﻱ

ﺍﻳﻦ ﻋﻤﻞ ﺩﺭﺣﺎﻟﻴﻜﻪ ﻛﺎﻫﺶ ﻗﺎﺑﻞ ﻣﻼﺣﻈﻪای ﺩﺭ ﺣﺠﻢ ﺩﺍﺩﻩ ایجاد میﻛﻨﺪ، اطلاعات ﺷﻜﻠﻲ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮ ﺭﺍ ﻧﻴﺰ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ می ﻧﻤﺎﻳﺪ. ﺩﻭ ﺭﻭﺵ ﭘﺎﻳﻪ ﺑﺮﺍﻱ ﻧﺎﺯﻙ ﺳﺎﺯﻱ ﻋﺒﺎﺭﺗﻨﺪ ﺍﺯ :
–    ﻧﺎﺯﻙ ﺳﺎﺯﻱ ﺍﺯ ﻃﺮﻳﻖ ﭘﻴﻜﺴﻞ
–    ﻧﺎﺯﻙ ﺳﺎﺯﻱ ﻏﻴﺮ ﺍﺯ ﻃﺮﻳﻖ ﭘﻴﻜﺴﻞ
ﻧﺎﺯﻙ ﺳﺎﺯﻱ ﺍﺯ ﻃﺮﻳﻖ ﭘﻴﻜﺴﻞ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻣﺤﻠﻲ ﻭ ﺗﻜﺮﺍﺭﻱ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺭﺍ ﻣﻮﺭﺩ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﻗﺮﺍﺭ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ ﺗﺎ ﻭﻗﺘﻲ ﻛﻪ ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮ ﺗﻨﻬﺎ ﺍﺳﻜﻠﺖ ﺁﻥ ﺑﻪ ﻋﺮﺽ ﻳﻚ ﭘﻴﻜﺴﻞ ﺑﺎﻗﻲ ﺑﻤﺎﻧﺪ. ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﻧﻮﻳﺰ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﺣﺴﺎﺱ ﺑﻮﺩﻩ، ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮ ﺭﺍ ﻣﺨﺪﻭﺵ ﺳﺎﺯﺩ. ﺍﺯ ﺳﻮﻱ ﺩﻳﮕﺮ، ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﻧﺎﺯﻙ ﺳﺎﺯﻱ ﻏﻴﺮ ﺍﺯ ﻃﺮﻳﻖ ﭘﻴﻜﺴﻞ، ﻃﻲ ﻓﺮﺍﻳﻨﺪ ﻧﺎﺯﻙ سازی ﻣﻘﺪﺍﺭﻱ ﺍﺯ اطلاعات ﺳﺮﺍﺳﺮﻱ ﺩﺭﺑﺎﺭﺓ ﻛﺎﺭﺍﻛﺘﺮ ﺭﺍ ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻗﺮﺍﺭ ﻣﻲ ﺩﻫﻨﺪ. ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺷﻬﺎ ﻳﻚ ﺧﻂ ﻣﺮﻛﺰﻱ ﻳﺎ ﻣﻴﺎﻧﺔ ﺑﺨﺼﻮﺹ ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﭘرتر ﺭﺍ ﺑﺪﻭﻥ ﺁﺯﻣﺎﻳﺶ ﻫﻤﺔ ﭘﻴﻜﺴﻠﻬﺎ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﻣﻲ نمایند.

4-ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺧﻂ ، ﺯﺑﺎﻥ ﻭ ﻓﻮﻧﺖ 

ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺧﻂ، ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻛﻼﺳﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺳﻤﺒﻞ ﻛﻪ ﺑﺎﻳﺴﺘﻲ ﻣﻮﺭﺩ ملاحظه ﻗﺮﺍﺭ ﮔﻴﺮﻧﺪ ﺭﺍ ﻛﺎﻫﺶ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ. ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺯﺑﺎﻥ ﻣﺘﻦ در پیش پردازش، ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﺑﻜﺎﺭﮔﻴﺮﻱ ﻣﺪﻟﻬﺎﻱ ﻣﺘﻨﻲ ﺧﺎﺹ ﺿﺮﻭﺭت دارد. ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻓﻮﻧﺘﻬﺎ، ﺗﻌﺪﺩ ﺷﻜﻠﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺣﺮﻭﻑ ﺩﺭ ﻫﺮ ﻛﻼﺱ كه می‌بایست ﺩﺭ ﻓﺮﺍﻳﻨﺪ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻟﺤﺎﻅ ﮔﺮﺩﺩ ﺭﺍ ﻛﺎﻫﺶ می‌دهد و سبب می‌شود كه امر شناسایی، تنها به یك كلاس فونت محدود گردد. ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ خط و ﺯﺑﺎﻥ ﻭ ﻓﻮﻧﺖ ﺩﺭ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎﻳﻲ ﻣﺎﻧﻨﺪ ﻧﻤﺎﻳﻪ سازی و ﺩﺳﺘﻜﺎﺭﻱ ﺍﺳﻨﺎﺩ نیز مطلوب می باشد.

منبع

/0 دیدگاه /توسط

تاریخچه OCR در کشورمان

تاریخچه OCRدر ایران

 ocr در ایران چگونه آغاز شد؟ 

ماجرا از ثبت‌نام داوطلبان آزمون «سازمان ملی پرورش استعدادهای درخشان (تیزهوشان)» در سال 1380 ‎آغاز شد. ثبت‌نام از روی فرم‌هایی كه توسط دانش‌آموزان تكمیل می‌شد انجام می‌گرفت. دانش‌آموزان شركت‌كننده در آزمون ــ مانند آزمون‌های سراسری ــ باید نام، نام خانوادگی، نام پدر، نام شهرستان محل تولد و سكونت، نام مدرسه و دین خود را در داخل كادرهای مربعی شكل و به صورت حروف مقطع (یعنی هر حرف داخل یك كادر) می‌نوشتند. وقتی كه همة فرم‌ها از طریق پست به سازمان مركزی برگزاركننده آزمون می‌رسید، عدة زیادی تایپیست متن آنها را دوباره وارد رایانه می‌كردند. در واقع همان حرف‌های داخل كادر را دوباره تایپ می‌كردند تا اطلاعات شناسنامه‌ای هر دانش‌آموز به صورت دیجیتالی درآید. این روش هم بسیار زمان‌بُر بود و هم نیاز به تعداد زیادی تایپیست داشت. احتمال داشت كه تایپیست‌ها هم هنگام تایپ اشتباه كنند و با ثبت نادرست یك نام، مشخصات فردی در رایانه مركزی وارد شود كه اصلاً متولد نشده است! مثلاً فرض كنید تایپیست محترم نام «جواد» را، كه داخل كادرها به صورت «ج.و.ا.د» نوشته شده بود،« فؤاد» تایپ می‌كرد؛ در آن صورت در كارت شناسایی جواد سابق، فؤاد فعلی ثبت می‌شد! (جوادِ موجود حذف می‌شد و فؤاد ناموجود وارد فهرست داوطلبان می‌شد!) افزون بر این، هزینة كار نیز بسیار زیاد بود.
به علت همین مشكلات، در بهمن‌ماه 1380، نخستین طرح OCR برای بازشناسی حروف فارسی توسط كامپیوتر ارائه شد و در سال‌های 1381 و 1382 نیز ثبت‌نام آزمون تیزهوشان به یاری این نرم‌افزار انجام شد.
در زبان‌های دیگر، به ویژه زبان‌هایی كه با حروف لاتینی نوشته می‌شوند، سال‌هاست كه از OCR استفاده می‌شود. اما در ایران تازه دو سه سالی است كه به فكر استفاده از OCR در زبان فارسی افتاده‌ایم.
و اما OCR چند نوع است: یا تایپی است یا دست‌نویس. یعنی یا باید یك متن قبلاً تایپ شده را (مثل كتاب‌ها و روزنامه‌های چندین سال قبل، یا حتی متنی را كه فایل تایپی آن موجود نیست و فقط پرینت آن را داریم) وارد رایانه كنیم، یا متن دست‌نویس را. متن‌های دست‌نویس هم به دو صورت «گسسته» و «پیوسته» وجود دارند: متن «دست‌نویس پیوسته» مثل همان چیزهایی است كه ما هر از گاهی كه دلمان تنگ می‌شود روی كاغذ می‌نویسیم، یا یك نامه، یا یك قطعه شعر و … اما متن «دست‌نویس گسسته» همان نوشته‌‌هایی است كه حروف آن جدا از هم و به صورت گسسته نوشته شده‌اند، مثل نام و نام‌خانوادگی كه در فرم‌های آزمون ثبت‌نام، به صورت هر حرف داخل یك كادر، نوشته می‌شوند. طراحی OCR گسستة فارسی تقریباً در مراحل پایانی كار قرار دارد ولی، OCR پیوسته ظاهراً سال‌های زیادی كار می‌برد. «رضا صدیق» و «پرویز رزازی»، كه در رشتة مخابرات تحصیل كرده‌اند و مسئولان یك شركت كامپیوتری به نام «اندیشه نرم‌افزار پایا» هستند، برای اولین بار به طور جدی پروژة OCR فارسی را دنبال كرده‌اند. رزازی كه دانشجوی مخابرات و مسئول بخش پردازش سیگنال شركت «پایا» و مدیر پروژة OCR در این شركت است، می‌گوید : « OCR در دنیا موضوعی ناشناخته نیست، و بر روی آن زیاد كار شده است، ولی در ایران با آنكه مدت‌هاست روی آن كار شده، اما بسیاری از این كارها در حد كارهای دانشگاهی و مقاله‌های علمی باقی‌مانده بود و تبدیل به یك محصول كاربردی در ابعاد وسیع (مثل ثبت‌نام آزمون‌های بزرگ) نشده بود. ما بر روی این طرح كار كردیم و هدفمان هم این بود كه محصول را به شكل صنعتی آن تولید كنیم. البته غیر از شركت «پایا»، دو شركت دیگر نیز با حمایت دبیرخانه طرح «تكفا» (توسعه كاربرد فناوری اطلاعات و ارتباطات) مشغول پژوهش و آزمایش بر روی OCR فارسی هستند. یكی از این شركت‌ها «داده‌پردازان دوران نوین» نام دارد كه مدیریت آن را دكتر «حسام فیلی» بر عهده دارد. دكتر فیلی متخصص در رشتة هوش مصنوعی، از دانشگاه صنعتی شریف، است و شركت «دوران نوین» را از سال 1381، با هدف كار تخصصی بر روی پروژه‌های هوش مصنوعی تأسیس كرده است. او دربارة چگونگی پیوستن شركتش به این طرح می‌گوید: «از تیرماه سال 82 با شروع فعالیت طرح «تكفا» و حمایت‌های مالی آنها، این شركت تصمیم گرفت كه در زمینة طراحی OCR فارسی پژوهش و فعالیت كند. این پروژه در شركت «دوران نوین» با همكاری آقای دكتر «ابراهیمی مقدم» كه او هم از دانشجویان دورة دكتری هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی شریف است، انجام می‌گیرد.
ﭘﻴﺪﺍﻳﺶ ﻋﻠﻮﻡ ﻭ ﻓﻨﻮﻥ ﺟﺪﻳﺪ، ﺟﻮﺍﻣﻊ ﺑﺸﺮﻱ ﺭﺍ ﺑﺎ ﺷﻜﻠﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﺍﺯ اطلاعات ﺭﻭﺑﺮﻭ ﻧﻤﻮﺩﻩ است ﺳﻄﺢ ﺗﻮﺳﻌﺔ ﻳﻚ ﺟﺎﻣﻌﻪ ﺭﺍ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻥ ﺑﺎ ﻣﻘﺪﺍﺭ اطلاعات ﻭ ﺩﺍﻧﺶ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﺁﻥ ﺍﺭﺯﻳﺎﺑﻲ ﻛﺮﺩ. ﺗﻮﻟﻴﺪ ﻓﺰﺍﻳﻨﺪﺓ اطلاعات ﺑﻪ ﺷﻜﻠﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﻲ گیرد و با درجات متفاوتی ﺍﺯ ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻲ ﻫﻤﺮﺍﻩ می باشد. ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻧﻴﺎﺯ ﺑﻪ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ اطلاعات ﺑﺼﻮﺭﺕ ﺭﻭﺯﺍﻓﺰﻭﻥ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﻣﻲ یابد یكی از ﻣﺴﺎﺋﻞ ﻣﻬﻢ ﺩﺭ ﻃﺮﺍﺣﻲ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﻣﺪﺭﻥ ﺍﻃﻼﻋﺎﺗﻲ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺧﻮﺩﻛﺎﺭ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ می باشد.

ﺑﺮخی ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎی ﻣﺘﻮﻥ ﭼﺎپی ﻓﺎﺭسی

ﻧﮕﺎﺭﺵ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻣﻨﺤﺼﺮ ﺑﻪ ﻓﺮﺩﻱ ﺩﺍﺭﺩ ﻛﻪ ﺁﻥ ﺭﺍ ﻛﺎﻣﻼً ﺍﺯ ﻧﮕﺎﺭﺵ لاتین ﻣﺘﻤﺎﻳﺰ ﻣﻲسازد.
ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﻓﻌﺎﻟﻴﺖ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ OCR فارسی ﺁﮔﺎﻫﻲ ﺍﺯ ﻗﻮﺍﻧﻴﻦ ﻧﮕﺎﺭﺷﻲ ﻭ ﻧﺤﻮﺓ ﭼﺎﭖ ﺣﺮﻭﻑ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺯﺑﺎﻥ ﺍﻣﺮﻱ ﺿﺮﻭﺭﻱ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﺍﻳﻨﺠﺎ ﺑﻪ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻛﻠﻲ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺍﺷﺎﺭﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ :

1-    ﻣﺘﻮﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺑﺮﺧﻼﻑ متون لاتین ﺍﺯ ﭼﭗ ﺑﻪ ﺭﺍﺳﺖ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲشود.
2-     ﺩﺭ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺍﺯ ﻳﻚ ﻳﺎ ﺩﻭ ﻃﺮﻑ ﺑﻪ ﺣﺮﻭﻑ ﻣﺠﺎﻭﺭ ﺧﻮﺩ ﺍﺗﺼﺎﻝ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﻭ ﺑﺮﺧﻲ ﻧﻴﺰ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻣﺠﺰﺍ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻫﺮ ﻛﻠﻤﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺷﺎﻣﻞ ﻳﻚ ﻳﺎ ﭼﻨﺪ ﺑﺨﺶ ﻣﺘﺼﻞ ﺑﺎﺷﺪ ﻛﻪ « ﺯﻳﺮﻛﻠﻤﻪ » ﻧﺎﻣﻴﺪﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﻧﺪ. (الف)
3-    ﺣﺮﻭﻑ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻣﻲﺗﻮﺍﻧﻨﺪ ﭼﻬﺎﺭ ﻣﻮﻗﻌﻴﺖ ﻣﺠﺰﺍ ﻭ ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﭼﻬﺎﺭ ﺷﻜﻞ ﻣﺘﻔﺎﻭﺕ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﺩﺍﺷﺘﻪ باشند. ﺣﺮﻭﻑ ﺍﺑﺘﺪﺍﻳﻲ، ﻣﻴﺎﻧﻲ، ﺍﻧﺘﻬﺎﻳﻲ ﻭ ﻣﺠﺰﺍ. (ب)
4-     ﺣﺮﻭﻑ ﻭﺍﻗﻊ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻛﻠﻤﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻫﻤﭙﻮﺷﺎﻧﻲ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﻨﺪ، ﺑﺪﻳﻦ ﻣﻌﻨﻲ ﻛﻪ ﻧﺘﻮﺍﻥ ﺑﺎ ﺭﺳﻢ ﺧﻄﻮﻁ ﻋﻤﻮﺩﻱ، ﺣﺮﻭﻑ ﺭﺍ ﺑﻄﻮﺭ ﻛﺎﻣﻞ ﺍﺯ ﻳﻜﺪﻳﮕﺮ ﻣﺠﺰﺍ ﻧﻤﻮﺩ. (ج)
5-    ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﻓﻮﻧﺘﻬﺎ ﺑﻌﻀﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺩﺭ ﺩﻭ ﻣﺤﻞ ﺑﻪ ﻳﻜﺪﻳﮕﺮ ﺍﺗﺼﺎﻝ ﺩﺍﺭﻧﺪ (د)
6-    ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺑﻴﻦ ﻳﻚ ﺗﺎ ﺳﻪ ﻋﺪﺩ ﻧﻘﻄﻪ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﻛﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﺩﺭ ﺑﺎﻻ ﻳﺎ ﭘﺎﻳﻴﻦ ﺑﺪﻧﺔ ﺣﺮﻑ ﻭﺍﻗﻊ ﺑﺎﺷﻨﺪ.
7-    ﺩﺭ ﺑﻌﻀﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺑﺪﻧﺔ ﻣﺸﺎﺑﻪ ﺩﺍﺭﻧﺪ ﻭ ﺗﻔﺎﻭﺕ ﺁﻧﻬﺎ ﺗﻨﻬﺎ ﺩﺭ ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻭ ﻣﺤﻞ ﻗﺮﺍﺭﮔﻴﺮﻱ ﻧﻘﺎﻁ ﺁﻧﻬﺎﺳﺖ (ﻩ)
8-    ﺣﺮﻭﻑ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻧﻨﺪ ﺩﺭ ﺑﺎﻻ ﻳﺎ ﭘﺎﻳﻴﻦ ﺑﺪﻧﺔ ﺧﻮﺩ ﺩﺍﺭﺍﻱ ﺍﻋﺮﺍﺏ ﺑﺎﺷﻨﺪ. سه اعراب ﺩﺭ ﺯﺑﺎﻥ ُ  ِ  َ در زبان فارسی ﺍﻋﺮﺍﺑﻬﺎﻱ ﺍﺻﻠﻲ ﺑﻮﺩﻩ و ﺍﻋﺮﺍﺏ ً ﺩﺭ ﺑﺮﺧﻲ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻋﺮﺑﻲ ﺭﺍﻳﺞ ﺩﺭ ﺯﺑﺎﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﺩﻳﺪﻩ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ. ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻋﺮﺑﻲ ﺩﺍﺭﺍﻱ اعراب  ٍ   ٌ  ﺩﺭ ﺯﺑﺎﻥ ﻓﺎﺭﺳﻲ ﻋﻤﻮﻣﻴﺖ ندارد.
9-    ﺩﺭ ﺑﺎﻻﻱ ﺑﺪﻧﺔ ﻳﻚ ﺣﺮﻑ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻋﻼﻣﺖ ﺗﺸﺪﻳﺪ ﻭﺟﻮﺩ ﺩﺍﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ.
10-ﺑﺮﺧﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﺷﺎﻣﻞ ﻫﻤﺰﻩ ﻫﺴﺘﻨﺪ.
11-ﺣﺮﻭﻓﻲ ﻛﻪ ﺍﺯ ﻃﺮﻑ ﭼﭗ ﻗﺎﺑﻠﻴﺖ ﺍﺗﺼﺎﻝ ﺑﻪ ﺣﺮﻑ ﻣﺠﺎﻭﺭ ﺧﻮﺩ ﺭﺍ ﺩﺍﺭﻧﺪ، ﻣﻲ ﺗﻮﺍﻧﻨﺪ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻛﺸﻴﺪﻩ ﻧﻮﺷﺘﻪ ﺷﻮﻧﺪ.
ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺧﻮﺩ ﺯﻳﺮﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﺯ ﺩﺳﺘﺔ بزرگی از ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎ ﺑه نامﺁﻧﺎﻟﻴﺰ ﺍﺳﻨﺎﺩ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﻣﺒﺤﺚ ﺍﺻﻠﻲ ﺍﻳﻦ ﻃﺮﺡ می باشد.
هدف از مبحث آنالیز اسناد، شناسایی اجزای متنی، گرافیكی و عكس در تصاویر اسناد و استخراج اطلاعات مورد نظر از آنها می باشد. آنایز اسناد مشتمل بر كلیه مراحل پردازشی است كه محتویات یك سند اسكن یا دورنگاری شده چند صفحه ای را به یك فرم الكترونیكی مناسب كد می كنند. این كد كردن می توان چندین شكل داشته باشد : یك توصیف قابل ویرایش، یك نمایش فشرده كه تصویر سند از ان قابل بازیابی باشد و یا یك توصیف معناشناختی سطح بالا كه به منظور پاسخگویی به پرس و جوها می توان بكار رود.
منبع

/0 دیدگاه /توسط

ﺗﺎﺭیخچه سیستم OCR

تاریخچه سیستمهای OCR

از جنبه تاریخی سیستم های OCR تا کنون سه مرحله تکاملی را پشت سر گذاشته اند:

ﺍﻟﻒ ) ﻣﺮحله ﺗﻜﻮﻳﻦ : (از سال 1900 تا 1980)

ﺭﺩ ﭘﺎﻱ ﺍﻭﻟﻴﺔ ﺍﻗﺪﺍﻣﺎﺕ ﺻﻮﺭﺕ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ حروف را ﺩﺭ ﺳﺎﻟﻬﺎﻱ ﺍﻭﻝ ﺩﻫﺔ 1900 می ﺗﻮﺍﻥ ﻳﺎﻓﺖ ﻭ ﺁﻥ ﺯﻣﺎﻧﻲ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ Tyuring ﺩﺍﻧﺸﻤﻨﺪ ﺭوسی بر آن بود  ﻛﻪ ﺑﻪ ﺍﻓﺮﺍﺩ ﻣﺒﺘﻼ ﺑﻪ ﻧﺎﺭﺳﺎﻳﻴﻬﺎﻱ ﺑﻴﻨﺎﻳﻲ ﻛﻤﻚ ﻧﻤﺎﻳﺪ و ﺍﻭﻟﻴﻦ ﺍﺧﺘﺮﺍﻉ های ﺛﺒﺖ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺯﻣﻴﻨﻪ مربوط به سالهای 1929 و 1933 هستند
ﺍﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﻫﺎ ﺣﺮﻭﻑ ﭼﺎﭘﻲ ﺭﺍ ﺑﺎ ﺭﻭﺵ ﺗﻄﺎﺑﻖ ﻗﺎﻟﺒﻲ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻣﻲ كردند. ﻣﺎﺳﻜﻬﺎﻱ ﻣﻜﺎﻧﻴﻜﻲ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﺍﺯ ﻣﻘﺎﺑﻞ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺣﺮﻑ ﻋﺒﻮﺭ می ﻛﺮﺩﻧﺪ و نور از یك سو ﺑﻪ ﺁﻥ ﺗﺎﺑﺎﻧﺪﻩ ﺷﺪﻩ ﻭ ﺍﺯ ﺳﻮﻱ ﺩﻳﮕﺮ ﺗﻮﺳﻂ ﻳﻚ ﺁﺷﻜﺎﺭﺳﺎﺯ ﻧﻮﺭﻱ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﻣﻲ شد. وقتی یك انطباق كامل صورت می گرفت ﻧﻮﺭ ﺑﻪ ﺁﺷﻜﺎﺭﺳﺎﺯ ﻧﻤﻲ ﺭﺳﻴﺪ ﻭ ﺣﺮﻑ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﻲ شد. این ﺍﺧﺘﺮﺍﻉ ﺑﻪ ﺩﻟﻴﻞ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮﮊﻱ ﺍﭘﺘﻮﻣﻜﺎﻧﻴﻜﻲ ﻣﻮﺭﺩ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺁﻧﻬﺎ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻱ ﻧﺒﻮﺩ و ﺗﺼﻮﺭ ﺩﺳﺘﺮﺳﻲ ﺑﻪ ﺩﺳﺘﮕﺎﻫﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﺗﺎ ﺩﻫﻪ 1940 ﻣﻴﻼﺩﻱ ﻭ ﻇﻬﻮﺭ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻫﺎﻱ ﺩﻳﺠﻴﺘﺎﻝ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻳﻚ ﺭﺅﻳﺎ ﺑﺎﻗﻲ ﻣﺎﻧﺪ.
ﺍﻗﺪﺍﻣﺎﺕ ﺍﻭﻟﻴﻪ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ، ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﻣﺘﻮﻥ ﭼﺎﭘﻲ ﻭ ﻳﺎ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻛﻮﭼﻜﻲ ﺍﺯ ﺣﺮﻭﻑ ﻭ ﻧﻤﺎﺩﻫﺎﻱ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﻛﻪ ﺑﺮﺍﺣﺘﻲ ﻗﺎﺑﻞ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺑﻮﺩﻧﺪ، ﻣﺘﻤﺮﻛﺰ ﮔﺮﺩﻳﺪﻩ ﺑﻮﺩ. ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﭼﺎﭘﻲ ﻛﻪ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﻄﻊ ﺯﻣﺎﻧﻲ ﻣﻌﺮﻓﻲ ﺷﺪﻧﺪ، ﻋﻤﺪﺗﺎً ﺍﺯ ﺭﻭﺵ ﺗﻄﺎﺑﻖ ﻗﺎﻟﺒﻲ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ می نمودند ﻛﻪ ﺩﺭ ﺁﻥ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﺎ ﻛﺘﺎﺑﺨﺎﻧﻪ ای از تصاویر ﺣﺮﻭﻑ ﻣﻮﺭﺩ ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﻗﺮﺍﺭ ﻣﻲ گرفت. در ﻣﻮﺭﺩ ﻣﺘﻮﻥ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﻧﻴز ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻛﻪ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺳﻄﺢ ﭘﺎﻳﻴﻦ را از تصاویر ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻣﻲ كنند، ﺑﻪ ﺗﺼﺎﻭﻳﺮ ﺩﻭﺩﻭﻳﻲ ﺍﻋﻤﺎﻝ ﻣﻲ ﺷﺪ ﺗﺎ ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﮔﺮﺩﻧﺪ. ﺳﭙﺲ ﺍﻳﻦ ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻭﻳﮋﮔﻲ ﺑﻪ ﻃﺒﻘﻪ ﻛﻨﻨﺪﻩ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺳﭙﺮﺩﻩ ﻣﻲ ﺷﺪﻧﺪ.
ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺩﻭﺭﻩ، ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺕ ﻣﻮﻓﻖ ﺍﻣﺎ ﻣﻘﻴﺪﻱ ﺑﻴﺸﺘﺮ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺣﺮﻭﻑ ﻭ ﺍﻋﺪﺍﺩ لاتین ﺍﻧﺠﺎﻡ ﮔﺮﻓﺖ با ﺍﻳﻦ ﻭﺟﻮﺩ ﻣﻄﺎﻟﻌﺎﺕ ﭼﻨﺪﻱ ﻧﻴﺰ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺣﺮﻭﻑ ﮊﺍﭘﻨﻲ، ﭼﻴﻨﻲ، ﻋﺒﺮﻱ، ﻫﻨﺪﻱ، ﺳﻴﺮﻳﻠﻴﻜﻲ، ﻳﻮﻧﺎﻧﻲ ﻭ ﻋﺮﺑﻲ ﺩﺭ ﻫﺮ ﺩﻭ ﺯﻣﻴﻨﺔ ﺣﺮﻭﻑ ﭼﺎﭘﻲ ﻭ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﺁﻏﺎﺯ ﮔﺮﺩﻳﺪ ﺑﺎ ﻇﻬﻮﺭ ﺻﻔﺤﺎﺕ ﺭﻗﻮﻣﻲ كننده ( ﺩﻳﺠﻴﺘﺎﻳﺰﺭﻫﺎ ) در دهه 1950 كه ﻗﺎﺩﺭ ﺑﻪ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻣﺨﺘﺼﺎﺕ ﺣﺮﻛﺘﻲ ﻧﻮﻙ ﻳﻚ ﻗﻠﻢ ﻣﺨﺼﻮﺹ ﺑﻮﺩﻧﺪ، ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ OCR ﺗﺠﺎﺭﻱ ﻧﻴﺰ ﺍﻣﻜﺎﻥ ﻋﺮﺿﻪ ﻳﺎﻓﺘﻨﺪ. ﺍﻳﻦ ﻧﻮﺁﻭﺭﻱ ﺳﺒﺐ ﺷﺪ ﻛﻪ ﻣﺤﻘﻘﺎﻥ ﺑﺘﻮﺍﻧﻨﺪ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ بازشناسایی حروف دست نویس فعالیت خود را آغاز نمایند.

ب ) ﻣﺮحله توسعه: (از سال 1980 تا 1990) 

ﻣﻄﺎﻟﻌﺎﺕ ﺻﻮﺭﺕ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺗﺎ ﻗﺒﻞ ﺍﺯ ﺳﺎﻝ 1980 ﺍﺯ ﻓﻘﺪﺍﻥ سخت افزارهای ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮﻱ ﻗﺪﺭﺗﻤﻨﺪ ﻭ ﺩﺳﺘﮕﺎﻫﻬﺎﻱ ﺍﺧﺬ ﺩﺍﺩﻩها رنج می بردند. در ﺍﻳﻦ ﺩﻫﻪ ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ ﺭﺷﺪ ﺍﻧﻔﺠﺎﺭﮔﻮﻧﺔ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮﮊﻱ اطلاعات، ﻭﺿﻌﻴﺖ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﻣﻨﺎﺳﺒﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﺯﻣﻴﻨﻪ ﻫﺎﻱ ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺗﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺯ ﺟﻤﻠﻪ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﻓﺮﺍﻫﻢ ﮔﺮﺩﻳﺪ. ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺳﺎﺧﺘﺎﺭﻱ ﺑﻪ ﻫﻤﺮﺍﻩ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺩﺭ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎ ﻇﺎﻫﺮ ﮔﺮﺩﻳﺪﻧﺪ.  ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺕ ﺩﺭ ﺯﻣﻴﻨﺔ OCR ﺍﺳﺎﺳﺎً ﺗﻮﺟﻪ ﺧﻮﺩ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﺷﻜﺎﻝ ﺑﺪﻭﻥ ﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ ﻫﺮﮔﻮﻧﻪ اطلاعات ﻣﻌﻨﺎﺷﻨﺎﺧﺘﻲ ﻣﻌﻄﻮﻑ ﻧﻤﻮﺩ. این مسئله سبب ﮔﺮﺩﻳﺪ ﻛﻪ ﻧﺮﺥ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ نتواند ﺍﺯ ﻳﻚ ﺣﺪ ﺧﺎﺹ ﻓﺮﺍﺗﺮ بروﺩ. ﻛﻪ ﺩﺭ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎﻱ OCR ﻗﺎﺑﻞ ﻗﺒﻮﻝ ﻧﺒﻮﺩ.

ج ) ﻣﺮحله بهبود: (از سال 1990 به بعد) 

ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﻄﻊ ﺯﻣﺎﻧﻲ ﺑﻮﺩ ﻛﻪ ﺑﺎ ﺗﻜﻮﻳﻦ ﺍﺑﺰﺍﺭﻫﺎ ﻭ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺷﻲ ﺟﺪﻳﺪ، ﭘﻴﺸﺮﻓﺖ ﻭﺍﻗﻌﻲ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ OCR ﻣﺤﻘﻖ ﮔﺮﺩﻳﺪ. ﺩﺭ ﺍﻭﺍﻳﻞ ﺩﻫﺔ 1990 ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺑﺎ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﻛﺎﺭﺁﻣﺪ ﻫﻮﺵ ﻣﺼﻨﻮﻋﻲ (AI) ﺍﺩﻏﺎﻡ ﮔﺸﺘﻨﺪ. ﻣﺤﻘﻘﺎﻥ ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ ﭘﻴﭽﻴﺪﻩ ﺭﺍ ﺍﺑﺪﺍع ﻧﻤﻮﺩﻧﺪ ﻛﻪ ﻗﺎﺩﺭ بودند ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎﻱ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﺎ ﺗﻔﻜﻴﻚ پذیری ﺑﺎﻻ ﺭﺍ ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﻛﻨﻨﺪ ﻭ ﺩﺭ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﭘﻴﺎﺩﻩ سازی، ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺕ ﺑﺴﻴﺎﺭ ﺯﻳﺎﺩﻱ ﺭﺍ ﺑﺮ ﺭﻭﻱ ﺩﺍﺩﻩ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﺩﻫﻨﺪ. كه عبارتند از شبكه های عصبی ، منطق فازی و پردازش زبانهای طبیعی و غیره.

منبع

/0 دیدگاه /توسط

بخش های یک ﺳﻴﺴﺘﻢ OCR ﻛﺎﻣﻞ و انواع آن

ﺑﺨﺸﻬﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻳک ﺳﻴﺴﺘﻢ OCRﻛﺎﻣﻞ و انواع آن

ﺍﻧﻮﺍﻉ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎی OCR

ﺩﺭ ﻳﻚ ﺗﻘﺴﻴﻢ كلی می توان سیستمهای OCR را به ﻟﺤﺎﻅ ﻧﻮﻉ ﺍﻟﮕﻮﻱ ﻭﺭﻭﺩﻱ ﺑﻪ ﺩﻭ ﮔﺮﻭﻩ ﺍﺻﻠﻲ ﺗﻘﺴﻴﻢ ﻛﺮﺩ :
الف ) ﺳﻴﺴﺘم های ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﺘﻮﻥ ﭼﺎﭘﻲ
ب ) ﺳﻴﺴﺘم های ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻣﺘﻮﻥ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ
ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﮔﺮﻭﻫﻬﺎ ﺗﻜﻨﻴﻜﻬﺎﻱ ﺧﺎﺹ ﺧﻮﺩ ﺭﺍ ﺩﺍﺭﻧﺪ. همچنین ﺍﺯ ﺟﻨﺒﺔ ﻧﺤﻮﺓ ﻭﺭﻭﺩ اطلاعات، سیستمهای OCR به دو دسته زیر تقسیم میﺷﻮﻧﺪ :
الف ) ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺮﺧﻂ (OnLine)
ﺩﺭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﺮﺧﻂ، حروف در همان زمان نگارش ﺗﻮﺳﻂ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺩﺍﺩه می شوند. دستگاههای ورودی ﺍﻳﻦ ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎ ﻳﻚ ﻗﻠﻢ ﻧﻮﺭﻱ ﺍﺳﺖ. ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻋﻼﻭﻩ ﺑﺮ اطلاعات ﻣﺮﺑﻮﻁ ﺑﻪ ﻣﻮﻗﻌﻴﺖ قلم، اطلاعات ﺯﻣﺎﻧﻲ ﻣﺮﺑﻮﻁ ﺑﻪ ﻣﺴﻴﺮ ﻗﻠﻢ ﻧﻴﺰ ﺩﺭ ﺍﺧﺘﻴﺎﺭ می باشد. ﺍﻳﻦ اطلاعات ﻣﻌﻤﻮﻻً ﺗﻮﺳﻂ ﻳﻚ صفحه Digitizer اخذ می شوند.
ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﻣﻲ توان ﺍﺯ اطلاعات ﺯﻣﺎﻧﻲ، ﺳﺮﻋﺖ، شتاب، ﻓﺸﺎﺭ ﻭ ﺯﻣﺎﻥ برداشتن و گذاشتن قلم روی صفحه در بازشناسایی استفاده كرد.
ب ) ﺳﻴﺴﺘﻤﻬﺎﻱ ﺑﺮﻭﻥ ﺧﻂ (OutLine)
ﺩﺭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﺮﻭﻥ خط، ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺩﻭ ﺑﻌﺪی ﻣﺘﻦ ﻭﺭﻭﺩی ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﻣﻲشود. ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﻪ ﻫﻴﭻ ﻧﻮﻉ ﻭﺳﻴﻠﻪ ﻧﮕﺎﺭﺵ ﺧﺎﺻﻲ ﻧﻴﺎﺯ ﻧﻴﺴﺖ ﻭ ﺗﻔﺴﻴﺮ ﺩﺍﺩﻩ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﺍﺯ ﻓﺮﺁﻳﻨﺪ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﺁﻧﻬﺎ ﺗﻨﻬﺎ ﺑﺮﺍﺳﺎﺱ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﻣﺘﻦ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﻲ’گیرد. ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﻪ ﻧﺤﻮﺓ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺗﻮﺳﻂ انسان ﺷﺒﺎﻫﺖ ﺑﻴﺸﺘﺮﻱ ﺩﺍﺭﺩ.


ﺑﺨﺸﻬﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ OCR ﻛﺎﻣﻞ 

ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ OCR ﻛﺎﻣﻞ مركب از 5 ﻗﺴﻤﺖ ﺍﺻﻠﻲ زیر می باشد :

الف ) ﭘﻴﺶ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ  (Preprocessing):
ﺷﺎﻣﻞ ﻛﻠﻴه ﺍﻋﻤﺎﻟﻲ ﻛﻪ ﺭﻭﻱ ﺳﻴﮕﻨﺎﻝ ﺗﺼﻮﻳﺮﻱ ﺧﺎﻡ ﺻﻮﺭﺕ ﻣﻲ ﮔﻴﺮﻧﺪ ﺗﺎ موجب ﺗﺴﻬﻴﻞ ﺭﻭﻧﺪ ﺍﺟﺮﺍﻱ ﻓﺎﺯﻫﺎﻱ ﺑﻌﺪﻱﮔﺮﺩﻧﺪ؛ ﻣﺎﻧﻨﺪ ﺑﺎﻳﻨﺮﻱ ﻛﺮﺩﻥ ﺗﺼﻮﻳﺮ ، ﺣﺬﻑ ﻧﻮﻳﺰ ، ﻫﻤﻮﺍﺭﺳﺎﺯﻱ، ﻧﺎﺯﻛﺴﺎﺯﻱ ، ﺗﺸﺨﻴﺺ ﺯﺑﺎﻥ ﻭ ﻓﻮﻧﺖ ﻛﻠﻤﺎﺕ و ﻧﻈﺎﻳﺮ ﺍﻳﻨﻬﺎ.

ب) قطعه بندی (Segmentation) :
ﻋﺒﺎﺭﺕ ﺍﺳﺖ ﺍﺯ ﺭﻭﺷﻬﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﺑﺨﺸﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﻫﻤﭽﻮﻥ ﭘﺎﺭﺍﮔﺮﺍﻓﻬﺎ، ﺟﻤﻼﺕ ﻳﺎ ﻛﻠﻤﺎﺕ ﻭ ﺣﺮﻭﻑ ﺭﺍ ﺍﺯ ﺗﺼﻮﻳﺮﺳﻨﺪ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻣﻲ کنند.

ج ) ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ (Feature Extraction) :
ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ از ﻛﻠیه ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﻲ است ﻛﻪ ﺭﻭﻱ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﺑﺪﺳﺖ ﺁﻣﺪﻩ ﺍﺯ ﻣﺮحله ﭘﻴﺶ پردازش ﺍﻧﺠﺎﻡ ﻣﻲ شود ﺗﺎ ﺑﺮﺩﺍﺭ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﻣﺘﻨﺎﻇﺮ ﺑﺎ ﻫﺮ ﺍﻟﮕﻮ ﺗﻌﻴﻴﻦ گردد.

د ) ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺑﺎ ﻳﻚ ﻳﺎ ﭼﻨﺪ ﻃﺒﻘﻪ بندی كننده (Classification & Recognition):
ﺷﺎﻣﻞ ﺭﻭﺷﻬﺎﻳﻲ ﺑﺮﺍﻱ ﻣﺘﻨﺎﻇﺮ ﺳﺎﺧﺘﻦ ﻫﺮ ﻳﻚ ﺍﺯ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﺑﺪﺳﺖ ﺁﻣﺪﻩ ﺍﺯ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ ﺑﺎ ﻳﻜﻲ ﺍﺯ ﻛﻼﺳﻬﺎﻱ ﻓﻀﺎﻱ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﻣﻮﺭﺩ ﺑﺤﺚ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﺍﺯ ﻃﺮﻳﻖ ﻛﻤﻴﻨﻪ ﺳﺎﺧﺘﻦ ﻓﺎصله ﺑﺮﺩﺍﺭ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎی ﻫﺮ ﺍﻟﮕﻮ ﻧﺴﺒﺖ ﺑﻪ ﻳﻜﻲ ﺍﺯ ﺑﺮﺩﺍﺭﻫﺎﻱ ﻣﺮﺟﻊ ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ ﭘﺎﻳﮕﺎﻩ ﺩﺍﺩﻩ های ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺍﻧﺠﺎﻡ ﻣﻲ ﮔﻴﺮﺩ.

هـ ) ﺑﻜﺎﺭﮔﻴﺮﻱ اطلاعات ﺟﺎﻧﺒﻲ (ﭘﺲ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ) :
ﻣﺎﻧﻨﺪ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ اطلاعات ﺁﻣﺎﺭﻱ ﻣﺮﺑﻮﻁ به رخداد حروف ، اطلاعات ﺩﺳﺘﻮﺭﻱ ﻭ ﻣﻌﻨﺎﻳﻲ.

منبع

/0 دیدگاه /توسط

پروژه به همراه آموزش تشخیص پلاک خودرو با پردازش تصویر

, ,

خوانش پلاک خودرو از تصاویر جاده‌ای

(پیاده سازی شده برای پلاک های ایرانی)

این الگوریتم (تشخیص پلاک خودرو) با نرم افزار MATLAB 2011 نوشته شده است برای خواندن پلاک که بدون نویز و خرابی هستند خوب جواب میدهد…البته دیتا بیس کاراکترها رو خودتون به راحتی میتوانید بیشتر کنید تا پاسخ دهی قویتر شود …فعلا فقط یک تصویر به عنوان آزمایش جهت تست برنامه قرار داده شده .

همچنین به علت ضیق وقت قسمت شناسای کاراکترها و تبدیل آنها به عدد و حروف فارسی رو قوی نکردم…شما میتونید این قسمت را برای جوابدهی بهتر دستکاری کنید… در ضمن اگر خواستین از نحوه فرمولبندی و کارکرد برنامه سر دربیارید حدود 20 صفحه هم گزارش تهیه شده ، فایل پاور پوینتی که برای ارائه پروژه تشخیص پلاک خودرو آماده شده نیز آپلود گردیده است.

فقط قبل از اجرای برنامه این مراحل رو طی کنید:
1- مسیر عکس خودرو(glx.jpg) رو وارد کنید
2-دیتا بیس (فایل زیپ) رو دانلود کنید
3-مسیر دیتا-بیس کاراکترها رو درست وارد کنید.
4-برنامه رو اجرا کنید-نتایج رو صفحه کامند matlab نمایش داده میشود.
5-هر جا خواستید از پشت دستور imshow و figure علامت % رو حذف کنید تا کارهای که روی تصویر انجام میشود رو مرحله به مرحله ببینید.
6-برنامه را اجرا کنید و نتایج را در صفحه متلب ببیند.

 

موضوع: آموزش تشخیص پلاک خودرو های ایرانی توسط نرم افزار متلب

تعداد صفحات پی دی اف : 18

تعداد صفحات پاور پوینت : 18

سورس کد : نرم افزار متلب Matlab

قیمت : رایگان

کلمه عبور فایل : behsanandish.com

 

دانلود

 

 

 

نکته : شرکت بهسان اندیش تولید کننده سامانه های هوشمند مفتخر به تولید یکی از دقیقترین و سریعترین سامانه های جامع کنترل تردد خودرو می باشد که می توانید جهت آشنایی با این محصول به لینک :سامانه جامع کنترل تردد خودرو بهسان(پلاک خوان) مراجعه فرمایید.

سورس برنامه در نرم افزار متلب:


clear all
close all
clc

p0=imread('E:\NIT\DIP\dip data proj\car\glx.jpg');
p=rgb2gray(p0);
p=im2double(p);

f=fspecial('gaussian');
pf=imfilter(p,f,'replicate');
%imshow(pf)
%figure
Pm=mean2(pf); %Average or mean of matrix elements
Pv=((std2(pf))^2); %the variance of an M-by-N matrix is the square of the standard deviation
T=Pm+Pv;

% taerife astane............................................
[m n]=size(pf);
for j=1:n
 for i=1:m
 if pf(i,j)>T;
 pf(i,j)=1;
 else
 pf(i,j)=0;
 end
 end
end

ps=edge(pf,'sobel');
%imshow(ps)
%figure
pd=imdilate(ps,strel('diamond',1));
pe=imerode(pd,strel('diamond',1));
pl=imfill(pe,'holes');
[m n]=size(pl);

%barchasb gozary..............................................
pll=bwlabel(pl);
stat =regionprops(pll,'Area','Extent','BoundingBox','Image','Orientation','Centroid');
index = (find([stat.Area] == max([stat.Area]))); %meghdare barchasb dakhele bozorgtarin masahat ra mikhanad
ppout=stat(index).Image;
%imshow(ppout);
%figure

% biron keshidane mokhtasate pelak.............................
x1 = floor(stat(index).BoundingBox(1)); %shomare stone awalin pixel (B = floor(A) rounds the elements of A to the nearest integers less than or equal to A)
x2 = ceil(stat(index).BoundingBox(3)); %pahnaye abject dar sathe ofoghi(B = ceil(A) rounds the elements of A to the nearest integers greater than or equal to A)
y1 = ceil(stat(index).BoundingBox(2)); %shomare satre avalin pixel(B = ceil(A) rounds the elements of A to the nearest integers greater than or equal to A)
y2 = ceil(stat(index).BoundingBox(4)); %pahnaye abject dar sathe amodi(B = ceil(A) rounds the elements of A to the nearest integers greater than or equal to A)
bx=[y1 x1 y2 x2];
ppc=imcrop(p0(:,:,:),[x1,y1,x2,y2]);
%imshow(ppc)
%figure
ppg=imcrop(p(:,:),[x1,y1,x2,y2]);
%imshow(ppg)
%figure

%plate enhancment..............................................
ppcg=rgb2gray(ppc);
ppcg=imadjust(ppcg, stretchlim(ppcg), [0 1]); % specify lower and upper limits that can be used for contrast stretching image(J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out]))
ppg=im2double(ppcg);
pb=im2bw(ppg);%im2bw(I, level) converts the grayscale image I to a binary image
%imshow(pb)
%figure

%rotate correction..............................................
if abs(stat(index).Orientation) >=1; %The orientation is the angle between the horizontal line and the major axis of ellipse=angle
 ppouto=imrotate(ppout,-stat(index).Orientation); %B = imrotate(A,angle) rotates image A by angle degrees in a counterclockwise direction around its center point. To rotate the image clockwise, specify a negative value for angle.
 pbo=imrotate(pb,-stat(index).Orientation);
 angle = stat(index).Orientation;
else
 pbo=pb;
end;
%imshow(pbo)

pbod=imdilate(pbo,strel('line',1,0));
pbodl=imfill(pbod,'holes');
px = xor(pbodl , pbod);

pz= imresize(px, [44 250]); % 4*(57*11)=(chahar barabar size plake khodroye irani)

%barchasb zanye plak..........................................
stat1 = regionprops(bwlabel(pz,4),'Area','Image');
index1 = (find([stat1.Area] == max([stat1.Area])));
maxarea =[stat1(index1).Area];%braye hazfe neweshteye iran va khatahaye ehtemali
pzc=bwareaopen(pz,maxarea-200); %maxarea(1,1) meghdare structur ra adres dehi mikonad,va migoyad object haye ka mte z an ra hazf konad
%histogram plak......
%v=sum(pzc);
%plot(v);

%biron keshidan karakterha......................................
stat2=regionprops(pzc,'Area','BoundingBox','Image','Orientation','Centroid');
cx=cell(1,8);
for i=1:8
 x=stat2(i).Image;
 rx=imresize(x, [60 30]);
 %imshow(rx)
 %figure
 cx{1,i}=rx;
 %fx=mat2gray(cx{1,1});
 %imshow(cx{1,2})
 
 imwrite(rx,['E:\NIT\DIP\dip data proj\char\car\glx\' num2str(i) '.jpg']);
end

%khandane karakterha.........mini database1...................

for i=1:1
 for j=1:8
 temp=imread(['E:\NIT\DIP\dip data proj\char\car\glx\' num2str(j) '.jpg']);
 temp=im2bw(temp);
 nf1=temp.*cx{1,i};
 nf2=sum(sum(nf1));
 nf(j)=nf2/(sum(sum(temp)));
 mx=max(nf(j));
 
 
 if nf(1,1)== mx
 disp(1);
 else
 if nf(1,2)== mx
 disp(5);
 else
 if nf(1,3)== mx
 disp('j');
 else
 if nf(1,4)== mx
 disp(6);
 else
 if nf(1,5)== mx
 disp(3);
 else
 if nf(1,6)== mx
 disp(1);
 else
 if nf(1,7)== mx
 disp(7);
 else
 if nf(1,8)== mx
 disp(2);
 
 
 end
 end
 end
 end
 end
 end
 
 end
 
 end
 
 
 end
 
end

 

/3 دیدگاه /توسط

ترجمه لغات در زمینه پردازش تصویر

ترجمه لغات پردازش‌تصویر

فهرست بعضی از لغات در زمینه هوش مصنوعی و پردازش تصویر عبارت اند از:

فهرست واژگان:

A
accuracy دقت action اقدام action-value function تابع اقدام-مقدار

activation function تابع فعالیت

active learning یادگیری فعال

adaptive control theory نظریه کنترل تطبیقی

adaptive dynamic برنامه نویسی پویای تطبیقی

programming (ADP)

algebraic expressions اصطلاحات جبری

applicability قابلیت اعمال

approximation algorithm الگوریتم تقریب

arbitrary دلخواه

arithmetic unknown مجهول حسابی

assertion اظهار

assumption فرض

attribute صفت

attribute-based language زبان مبتنی بر صفت

availability در دسترس بودن

B

background knowledge دانش زمینه

back-propagate پس-انتشار

backtrack عقب گرد

backward proof process فرایند اثبات رو به عقب

backward-chaining قضیه زنجیره ای رو به عقب

theorem

bandit problems مسائل قمار

bang-bang control کنترل بنگ-بنگ

basis functions توابع پایه ای

Bayes’ rule قانون بیز

Bayesian learning یادگیری بیزین

Bayesian network شبکه بیزین

Bellman equations معادلات بلمن

beta distribution توزیع بتا

bias weight وزن بایاس

Booleanclassification دسته بندی بولی(دودویی)

Boosting algorithm الگوریتم بوستینگ

boundary set مجموعه کران

branching factor فاکتور انشعاب

bump برامدگی

C

candidate definition تعریف مطلوب

candidate elimination حذف مطلوب

cart-pole balancing problem مسأله تنظیم میله ارابه

classification دسته بندی

clause بند

complete data داده های کامل

complexity پیچیدگی

component مؤلفه (جزء)

compression تراکم

computation محاسبه

computational complexity پیچیدگی محاسباتی

computational learning نظریه یادگیری محاسباتی

theory

computational عصب شناسی محاسباتی

neuroscience

conditional probability احتمال شرطی

conjugate prior مزدوج اول

conjunct عطف

Conjunction ترکیب عطفی

connectionism پیوندگرایی

consistency سازگاری

consistent hypothesis فرض سازگار

constraint equation معادله محدودیت

constructive الگوریتم های استقرای سازنده

induction algorithms

continuous-valued پیوسته مقدار

contradiction تناقض

convergence همگرایی

Cross-validation اعتبارسنجی متقابل

cumulative learning یادگیری فزاینده

current state حالت جاری

current-best- جستجوی بهترین فرض جاری

hypothesis search

D

debate مباحثه

decision list لیست تصمیم

decision stumps ریشه های تصمیم

decision theory نظریه تصمیم

Decision tree درخت تصمیم

declarative bias بایاس اعلانی

definition تعریف

delta rule قانون دلتا

density estimation تخمین چگالی

description توصیف

determinations تعیین کننده ها

deterministic قطعی

dictionary فرهنگ لغات

differentiating مشتق گیری

dimension of the space بعد فضا

direct utility estimation تخمین مستقیم سودمندی

discount factor فاکتور تخفیف

discrete گسسته

discrete-valued گسسته- مقدار

disjunct فاصل

Disjunction ترکیب فصلی

domain دامنه

dropping conditions حذف شرطها

dynamic environment محیط پویا

E

efficiency کارایی

empirical gradient گرادیان تجربی

ensemble learning یادگیری گروهی

entailment constraint محدودیت ایجاب

epoch دوره

equality literal لیترال تساوی

equation معادله (تساوی)

equivalence معادل (هم ارز)

error rate نرخ خطا

estimate تخمین زدن

evaluation function تابع ارزیابی

evidence شاهد

example مثال

example descriptions توصیف های مثال

expectation– ماکزیمم سازی امیدواری

maximization (EM)

expected value مقدار مورد انتظار

Explanation-based یادگیری مبتنی بر تشریح

learning (EBL)

exploitation بهره برداری

exploration اکتشاف

exploration function تابع اکتشاف

expressiveness رسا بودن

extension بسط

extract استخراج کردن

F

fairly good نسبتا خوب

false negative منفی کاذب

false positive مثبت کاذب

feature ویژگی (مشخصه)

feedback بازخور

feed-forward network شبکه پیشرو

filtering فیلتر کردن

first-order logic منطق مرتبه اول

fit برازش کردن

fixed policy خط مشی ثابت

formulation تدوین

forward–backward الگوریتم پیشرو-پسرو

algorithm

fully connected network شبکه کاملا متصل

fully observable کاملا رؤیت پذیر

function تابع

function approximation تقریب تابع

functional dependencies وابسته های تابعی

G

gain ratio نسبت بهره

generality عمومیت

generalization تعمیم

generalization hierarchy سلسله مراتب تعمیم

general-purpose الگوریتم های یادگیری همه منظوره

learning algorithms

goal predicate گزاره هدف

gradient descent نزول گرادیان

gradient-based algorithm الگوریتم مبتنی بر گرادیان

greedy agent عامل حریص

H

hamming distance فاصله همینگ

handwritten digits ارقام دست نویس

happy graphs گرافهای خوشحال

head (of a clause) سر(یک بند)

heuristic هیوریستیک

hidden Markov مدل های پنهان مارکوف

models (HMMs)

hidden units واحدهای پنهان

hidden variables متغیرهای پنهان

hill-climbing search جستجوی تپه نوردی

hole حفره

horn clause بند هورن

hypothesis فرض

hypothesis prior پیش فرض

hypothesis space فضای فرض

I

implement پیاده سازی کردن

inconsistent ناسازگار

incremental رو به رشد

independent مستقل

independently توزیع شده بطور مستقل و یکنواخت

and identically distributed (i.i.d.)

indicator variables متغیرهای نمایشگر

individual جداگانه

induction استقرا

inductive learning یادگیری استقرایی

inductive logic برنامه نویسی منطقی استقرایی

programming(ILP)

inequality literal لیترال عدم تساوی

infer استنتاج کردن

inference استنتاج

inferential استنتاجی

information content محتوای اطلاعات

information encoding رمزگذاری اطلاعات

information gain بهره اطلاعات

initial state حالت اولیه

instance-based learning یادگیری نمونه محور

interaction تعامل

internal state حالت درونی

invention اختراع

inverse entailment ایجاب معکوس

inverse resolution تحلیل معکوس

irrelevant attribute صفت نامربوط

iterative solution الگوریتم های راه حل تکراری

algorithms

K

kernel function تابع کرنل

kernel machines ماشین های کرنل

kernel model مدل کرنل

knowledge-based approach رهیافت مبتنی بر دانش

knowledge-based یادگیری استقرایی مبتنی بر دانش

inductive learning (KBIL)

knowledge-free بدون دانش

L

latent variables متغیرهای نهفته

layers لایه ها

leaf node گره برگ

learning curve منحنی یادگیری

learning element عنصر یادگیری

learning mixtures یادگیری ترکیبی گاوس

of gaussians

learning rate نرخ یادگیری

least-commitment جستجوی حداقل تعهد

search

likelihood درستنمایی

linear separator جداکننده خطی

linear-Gaussian model مدل خطی گاوس

linearly separable جداشدنی خطی

links پیوندها

list لیست

literal (sentence) لیترال (جمله)

local search جستجوی محلی

log likelihood لگاریتم درستنمایی

logistic function تابع استدلالی

lookup table جدول مراجعه

M

machine learning یادگیری ماشین

mahalanobis distance فاصله ماهالانوبیس

majority function تابع اکثریت

majority vote رأی گیری اکثریت

margin حاشیه

Markov decision فرایندهای تصمیم مارکوف

processes (MDPs)

maximum a posteriori (MAP) حداکثر تجربی

maximum-likelihood (ML) حداکثر درستنمایی

measure مقیاس

measurement اندازه گیری

memorization یادسپاری

memory-based learning یادگیری حافظه محور

Mercer’s theorem قضیه مرکر

minimal کمینه

minimum description حداقل طول توصیف

length (MDL)

mixture distribution توزیع ترکیبی

model checking وارسی مدل

model structure ساختار مدل

/0 دیدگاه /توسط

بازشناسایی کاراکتر نوری OCR چیست؟

OCR چیست

OCR سرنام اصطلاحی است كه صورت كامل آن در واژه‌نامه انگلیسی Optical Character Recognition و به معنی بازشناسایی كاراكتر نوری است.
فرض كنید كه ما متنی را روی كاغذ داریم و می‌خواهیم آن را وارد رایانه كنیم. اولین روشی كه به ذهن می‌رسد این است كه متن را به تایپیست بدهیم تا با كامپیوتر تایپ كند. اما آیا می‌شود عین همان متن را وارد رایانه بكنیم تا نیازی به تایپ نباشد؟ البته دستگاه «اسكنر» می‌تواند تصویری از آن متن را وارد رایانه كند، تا اینجا بخشی از مشكل ما حل شده است. اما رایانه كه نه عقلی دارد و نه «زبان» می‌فهمد، نمی‌تواند حروف و كلمات را از هم تشخیص دهد. مثلاً اگر از كامپیوتر بخواهیم به ما بگوید كه در متن اسكن‌شده كلمة «علی» چند بار آمده است، بی‌آنكه شرمنده شود، می‌گوید: «error»، یعنی: «نمی‌توانم تشخیص بدهم!» در واقع این «تصویر دیجیتال‌شده» باید به «تصویر قابل پردازش» تبدیل شود. موضوع اصلی OCR همین است.

فرض كنید كه مثلاً می‌خواهیم متن مقالات روزنامه اطلاعات سال 1340 شمسی را (كه اكنون نه تنها فایل تایپی‌اش موجود نیست ــ چون آن زمان اصلاً تایپ كامپیوتری در كار نبود! ــ بلكه خود نسخه‌های روزنامه را هم به زحمت می‌توان پیدا كرد) تایپ دیجیتالی كنیم، و این متن‌ها را داخل بسته‌های نرم‌افزاری یا اینترنت قرار دهیم. اگر هر شماره از روزنامه را 24 صفحه فرض كنیم، و هر تایپیست بتواند در هر روز حداكثر یك صفحه از آن صفحات كاهی و كهنه شدة قدیمی را دوباره تایپ كند، مجموعاً 24 روز لازم است تا تنها مقالات یك شماره از روزنامه تایپ شود. بنابراین در عرض یك سال یك نفر می‌تواند تنها 15 شماره از روزنامه را تایپ كند.

حال اگر نرم‌افزاری باشد كه بتواند با اسكن كردن هر صفحة روزنامه، به طور خودكار مقالات آن را تایپ كند، تحولی عظیم رخ می‌دهد، یعنی مطالب و مقالات هزاران شماره از روزنامه‌های قدیمی به سرعت وارد فایل‌های رایانه‌ای می‌شود. حال این امكان را تعمیم بدهید به هزاران كتاب و دست نویس‌های قدیمی یا جدید، كه هر كس بخواهد تنها یك صفحه از آنها را تایپ كند، باید كلی وقت صرف كند. می‌بینید كه نرم‌افزار OCR به راستی می‌تواند هزاران هزار روز در وقت ما صرفه‌جویی كند، و البته هزینه‌ها را هم كاهش دهد. البته فقط یك مشكل كوچك به وجود می‌آید و آن بیكار شدن تایپیست‌هاست! قبل از اینکه وارد مبحث  «OCR» شویم، لازم است اشاره مختصری به حوزه های بازشناسی الگو داشته باشیم .

 ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ 

ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺷﺎﺧﻪ ای اﺯ ﻫﻮﺵ ﻣﺼﻨﻮﻋﻲ است كه با ﻃﺒﻘﻪ بندی (ﻛﻼﺳﻪ ﺑﻨﺪﻱ) ﻭ ﺗﻮﺻﻴﻒ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺕ ﺳﺮﻭﻛﺎﺭ ﺩﺍﺭﺩ.  ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺑﻪ ﻣﺎ ﻛﻤﻚ ﻣﻲ ﻛﻨﺪ ﺗﺎ ﺩﺍﺩﻩ ها ( ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ ) ﺭﺍ ﺑﺎ ﺗﻜﻴﻪ ﺑﺮ ﺩﺍﻧﺶ ﻗﺒﻠﻲ ﻳﺎ اطلاعات ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺷﺪﻩ ﺍﺯ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ، ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﻧﻤﺎﻳﻴﻢ. ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﻣﻲ ﺑﺎﻳﺴﺖ ﻛﻼﺳﻪ ﺑﻨﺪﻱ شوند،  ﻣﻌﻤﻮﻻً گروهی ﺍﺯ ﺳﻨﺠﺸﻬﺎ ﻳﺎ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺕ ﻫﺴﺘﻨﺪ ﻛﻪ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﻧﻘﺎﻃﻲ ﺭﺍ ﺩﺭ ﻳﻚ ﻓﻀﺎﻱ ﭼﻨﺪ ﺑﻌﺪﻱ ﻣﻨﺎﺳﺐ ﺗﻌﺮﻳﻒ ﻣﻲ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ.

ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮﻱ ﻛﺎﻣﻞ ﻣﺘﺸﻜﻞ ﺍﺳﺖ ﺍﺯ ﻳﻚ ﺣﺴﮕﺮ ﻛﻪ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺗﻲ ﺭﺍ ﻛﻪ ﻣﻲبایست ﺗﻮﺻﻴﻒ ﻳﺎ ﻛﻼﺳﻪ بندی گردند جمع آوری می نماید، ﻳﻚ ﻣﻜﺎﻧﻴﺰﻡ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎ كه اطلاعات عددی ﻳﺎ ﻧﻤﺎﺩﻳﻦ ( ﺳﻤﺒﻮﻟﻴﻚ ) ﺭﺍ ﺍﺯ ﻣﺸﺎﻫﺪﺍﺕ ﻣﺤﺎﺳﺒﻪ می كند و  ﻳﻚ ﻧﻈﺎﻡ ﻛﻼﺳﻪ بندی یا ﺗﻮﺻﻴﻒ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎ ﺭﺍ ﺑﺎ ﺗﻜﻴﻪ ﺑﺮ ﻭﻳﮋﮔﻴﻬﺎﻱ ﺍﺳﺘﺨﺮﺍﺝ ﺷﺪﻩ ﻋﻬﺪﻩ دار است. شكل زیر ﺑﻠﻮﻙ ﺩﻳﺎﮔﺮﺍﻡ ﻳﻚ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺭﺍ ﻧﺸﺎﻥ می دهد همانطور كه از ﭘﻴﻜﺎﻧﻬﺎﻱ ﺑﺮﮔﺸﺘﻲ ﻣﺸﺨﺺ ﺍﺳﺖ، ﺍﻳﻦ ﺑﻠﻮﻛﻬﺎ ﻟﺰﻭﻣﺎً ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻧﻴﺴﺘﻨﺪ ﻭ ﺑﺴﺘﻪ ﺑﻪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﺣﺎﺻﻠﻪ ﻣﻤﻜﻦ ﺍﺳﺖ ﻻﺯﻡ ﺑﺎﺷﺪ ﻛﻪ ﺑﻠﻮكﻫﺎﻱ ﺍﻭﻟﻴﻪ ﻣﺠﺪﺩﺍً ﻃﺮﺍﺣﻲ ﮔﺮﺩﻧﺪ ﺗﺎ ﺭﺍﻧﺪﻣﺎﻥ ﻛﻠﻲ ﺳﻴﺴﺘﻢ ﺑﻬﺒﻮﺩ ﻳﺎﺑﺪ.
ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﻟﮕﻮ ﺩﺭ ﺑﺴﻴﺎﺭﻱ ﺍﺯ ﺯﻣﻴﻨﻪها ﻧﻘﺶ ﻛﺎﺭبردی دارد. ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺣﺮﻭﻑ، ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ  ﻧﻮﻳﺴﻨﺪﻩ ﺗﺼﺪﻳﻖ ﺍﻣﻀﺎﺀ ، ﻃﺒﻘﻪ ﺑﻨﺪﻱ ﺍﺛﺮ ﺍﻧﮕﺸﺖ ﻭ ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﮔﻔﺘﺎﺭ ﻧﻤﻮﻧﻪ ﻫﺎﻳﻲ ﺍﺯ ﺍﻳﻦ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎ ﻫﺴﺘﻨﺪ.

 ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻧﻮﺭﻱ ﺣﺮﻭﻑ OCR

ﺩﺭ ﭼﻨﺪ ﺩﻫﺔ ﮔﺬﺷﺘﻪ مسئله ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﺍﻟﮕﻮﻫﺎﻱ ﻧﻮﺷﺘﺎﺭﻱ ﺷﺎﻣﻞ ﺣﺮﻭﻑ، ﺍﺭﻗﺎﻡ ﻭ ﺳﺎﻳﺮ ﻧﻤﺎﺩﻫﺎﻱ ﻣﺘﺪﺍﻭﻝ ﺩﺭ ﺍﺳﻨﺎﺩ ﻣﻜﺘﻮﺏ ﺷﺪﻩ ﺑﻪ ﺯﺑﺎﻧﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻒ، ﺗﻮﺳﻂ ﮔﺮﻭﻫﻬﺎﻱ ﻣﺨﺘﻠﻔﻲ ﺍﺯ ﻣﺤﻘﻘﻴﻦ ﻣﻮﺭﺩ ﻣﻄﺎلعه و ﺑﺮﺭﺳﻲ ﻗﺮﺍﺭ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺍﺳﺖ ﻧﺘﻴﺠه ﺍﻳﻦ ﺗﺤﻘﻴﻘﺎﺕ ﻣﻨﺠﺮ ﺑﻪ ﭘﻴﺪﺍﻳﺶ ﻣﺠﻤﻮﻋﻪ ﺍﻱ ﺍﺯ ﺭﻭﺷﻬﺎﻱ ﺳﺮﻳﻊ ﻭ ﺗﺎ ﺣﺪ ﺯﻳﺎﺩﻱ ﻣﻄﻤﺌﻦ ﻣﻮﺳﻮﻡ ﺑﻪ OCR یا « ﺑﺎﺯﺷﻨﺎﺳﻲ ﻧﻮﺭﻱ ﺣﺮﻭﻑ » ﺑﻤﻨﻈﻮﺭ ﻭﺍﺭﺩ ﻧﻤﻮﺩﻥ اطلاعات ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ  ﺍﺳﻨﺎﺩ، ﻣﺪﺍﺭﻙ، ﻛﺘﺎﺑﻬﺎ ﻭ ﺳﺎﻳﺮ ﻣﻜﺘﻮﺑﺎﺕ ﭼﺎﭘﻲ ﻳﺎ ﺗﺎﻳﭗ ﺷﺪﻩ ﻭ ﺣﺘﻲ ﺩﺳﺘﻨﻮﻳﺲ ﺑﻪ ﺩﺍﺧﻞ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ  ﻫﻨﮕﺎﻣﻲ ﻛﻪ ﻳﻚ ﺳﻨﺪ ﻣﺘﻨﻲ ﺍﺳﻜﻦ ﻣﻲ ﺷﻮﺩ، ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺍﻳﻦ ﻣﺘﻦ ﺭﺍ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻳﻚ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﮔﺮﺍﻓﻴﻜﻲ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻣﻲ ﺩﻫﺪ ﺩﺭ ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻛﺎﺭﺑﺮﺍﻥ ﻗﺎﺩﺭ ﻧﺨﻮﺍﻫﻨﺪ ﺑﻮﺩ ﻛﻪ ﻣﺘﻦ ﻣﻮﺟﻮﺩ ﺩﺭ ﺗﺼﻮﻳﺮ ﺳﻨﺪ ﺭﺍ ﻭﻳﺮﺍﻳﺶ ﻧﻤﺎﻳﻨﺪ ﻭ ﻳﺎ ﺁﻥ ﺭﺍ ﻣﻮﺭﺩ ﺟﺴﺘﺠﻮ ﻗﺮﺍﺭ ﺩﻫﻨﺪ.   ﻳﻚ ﻧﺮﻡ ﺍﻓﺰﺍﺭ OCR ﺍﻳﻦ ﻣﺘﻦ ﺍﺳﻜﻦ ﺷﺪﻩ ﺭا ﺧﻮﺍﻧﺪﻩ و ﻣﺤﺘﻮﻳﺎﺕ ﺁﻧﺮﺍ  ﺷﻨﺎﺳﺎﻳﻲ ﻧﻤﻮﺩﻩ ﻭ ﺑﺼﻮﺭﺕ ﻳﻚ ﻓﺎﻳﻞ ﺩﺭ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺫﺧﻴﺮﻩ ﻣﻲ ﺳﺎﺯﺩ.

مزیت های سیستم های OCR

استفاده از سیستم های  OCR دو مزیت عمده دارد:
الف) افزایش چشمگیر سرعت دسترسی به اطلاعات؛ زیرا در متن برخلاف تصویر، امکان جستجو و ویرایش وجود دارد.
ب) کاهش فضای ذخیره سازی؛ زیرا حجم فایل متنی استخراج شده از یک تصویر، معمولا بسیار کمتر از حجم خود فایل تصویری است.

ﭼﻨﻴﻦ ﻗﺎﺑﻠﻴﺘﻲ ﺍﻣﻜﺎﻥ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩه ﮔﺴﺘﺮﺩﻩ ﺍﺯ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ ﺭﺍ ﺩﺭ ﭘﺮﺩﺍﺯﺵ ﺳﺮﻳﻊ ﺣﺠﻢ ﻭﺳﻴﻌﻲ ﺍﺯ ﺩﺍﺩﻩ ﻫﺎی ﻣﻜﺘﻮﺏ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﺷﺪﻩ ﺗﻮﺳﻂ ﺍﺩﺍﺭه ﭘﺴﺖ ﻭ ﺷﺮﻛﺘﻬﺎ ﻭ ﻣﺆﺳﺴﺎﺕ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻧﻈﻴﺮ ﺑﺎﻧﻜﻬﺎ، ﺷﺮﻛﺘﻬﺎی ﺑﻴﻤﻪ و ﻣﺆﺳﺴﺎﺕ ﺧﺪﻣﺎﺕ ﻋﻤﻮﻣﻲ و ﺳﺎﻳﺮ ﻧﻬﺎﺩﻫﺎﻳﻲ ﻛﻪ ﺳﺎﻟﻴﺎﻧﻪ ﺑﺎ ﻣﻴﻠﻴﻮﻧﻬﺎ ﻣﻮﺭﺩ ﭘﺮﺩﺍﺧﺖ، ﺩﺭﻳﺎﻓﺖ ﻭ ﺣﺴﺎﺑﺮﺳﻲ ﺍﻣﻮﺭ ﻣﺸﺘﺮﻳﺎﻥ ﺧﻮﺩ ﻣﻮﺍﺟﻬﻨﺪ، ﻓﺮﺍﻫﻢ ﻣﻲ ﺁﻭﺭﺩ .

منبع

/0 دیدگاه /توسط