Geum.ru

Славин Олег Анатольевич

Вид материалаАвтореферат

Содержание


В шестой главе
В заключении
Основные положения диссертации изложены в следующих работах
Подобный материал:
1   2   3

В шестой главе описаны особенности реализации алгоритмов адаптивного распознавания. Описаны следующие программные компоненты, использованные в исследованиях и в разработке:
  • контейнеры для хранения промежуточных результатов;
  • модули распознавания;
  • модуль кластеризации;
  • модуль сегментации;
  • модуль сравнения коллекций;
  • компоненты отладки, просмотра и редактирования.

В таблице 7 приведены результаты сравнения результатов распознавания различных стендов OCR Cuneiform в режиме без адаптивного распознавания и режиме с использованием адаптивного распознавания. Результаты таблицы 7 включают как повторное распознавание отдельных символов, так и повторную сегментацию границ символов согласно описанным в диссертации алгоритмам.

В диссертации показано, что применение алгоритмов адаптивного распознавания на различных видах текстов уменьшает количество ошибок в среднем в 3,65 раза при уменьшении быстродействия на 13,1%, что является очень хорошим показателем эффективности метода и его реализации.

Дополнительным эффектом применения разработанного метода является существенное повышение монотонности оценок распознавания.

В заключении перечислены основные теоретические и практические результаты, полученные в рамках диссертационной работы, состоящие в следующем:
  1. Предложен и разработан метод адаптивного распознавания текстового документа, состоящий из пяти этапов.
  2. Разработаны способы формирования обучающей последовательности для кластеризации результатов первичного распознавания.
  3. Разработаны модель оцифровки и модель образа кластера.
  4. Проведено моделирование процессов оцифровки на большом объеме данных. Результаты моделирования позволяют построить функцию сравнения бинарных образов при кластеризации.
  5. Проведено теоретическое обоснование влияния расстояний при параллельном переносе в случае наложения двух изображений.
  6. Предложен и реализован метод построения эталонов, извлекаемых из набора кластеров.
  7. Разработан алгоритм сегментации границ символов, основанный на использовании шрифтов и эталонов, сформированных на основе результатов кластеризации.
  8. Разработано приложение адаптивного распознавания для сжатия бинарных изображений.
  9. Разработанные алгоритмы адаптивного распознавания являются составной частью программы распознавания текстов OCR Cognitive Cuneiform, начиная с 1996 года.


ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ИЗЛОЖЕНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:
  1. Арлазаров В.Л., Корольков Г.В., Славин О.А. Линейный критерий в задачах OCR // В сб. " Развитие безбумажных технологий в организациях ", 1999. C. 17-23.
  2. Арлазаров В.Л., Котович Н.В., Славин О.А. Адаптивное распознавание // "Информационные технологии и вычислительные системы". 2002. Вып. 4, С.11-23.
  3. Арлазаров В.Л., Куратов П.А., Логинов А.С., Славин О.А. Алгоритмы поиска границ печатных символов, используемые при оптическом распознавании символов // Информационные технологии и вычислительные системы № 4, 2004, C. 59-70.
  4. Арлазаров В.Л., Куратов П.А., Славин О.А. Распознавание строк печатных текстов // В сб. трудов ИСА РАН "Методы и средства работы с документами", М.: Эдиториал УРСС, 2000, С. 31-51.
  5. Арлазаров В.Л., Логинов А.С., Славин О.А. Характеристики программ оптического распознавания текста // Программирование. 2002. №3, С. 45-63.
  6. Арлазаров В.Л., Романов А.Н., Котович Н.В., Славин О.А. Устройство для адаптивного распознавания символов текстовых документов. Патент РФ на изобретение № 2206918. опублик. Бюл. № 17 20.06. 2003.
  7. Арлазаров В.Л., Славин О.А. Алгоритмы распознавания и технологии ввода текстов в ЭВМ // Информационные технологии и вычислительные системы, 1996. № 1, С. 48-54.
  8. Арлазаров В.Л., Славин О.А., Хованский А.Г. Оценка расстояния между изображениями при параллельном переносе // Доклады академии наук, 2011. Т. 437, № 3.
  9. Гавриков М.Б., Мисюрев А.В., Пестрякова Н.В., Славин О.А. Об одном методе распознавания символов, основанном на полиномиальной регрессии // Автоматика и телемеханика. 2006. №3, С. 119-134.
  10. Котович Н.В., Кляцкин В.М., Славин О.А. Многопроходная схема распознавания документов с обучением // В сб. трудов ИСА РАН "Управление информационными потоками". М.: Эдиториал-УРСС. 2002. С. 211-222.
  11. Котович Н.В., Славин О.А. Распознавание скелетных образов // В сб. трудов ИСА РАН "Методы и средства работы с документами", М.: Эдиториал УРСС, 2000. С. 204-215.
  12. Романов А.Н., Славин О.А, Титов Ю.В. Система адаптивного распознавания символов. Патент РФ на полезную модель № 63571. опублик. Бюл. № 15 27.05. 2007
  13. Славин О.А. Алгоритмы распознавания структурированных документов с переменным составом // Программирование № 4, 2005. С. 1-18.
  14. Славин О.А. Алгоритмы распознавания шрифтов в печатных документах // Информационные технологии и вычислительные системы. 2010. № 4, С. 59-70.
  15. Славин О.А. Использование мультимножеств в распознавании символов // сб. трудов ИСА РАН "Системный подход к управлению информацией", М.: КомКнига, Том № 23, 2006. стр. 155-173.
  16. Славин О.А. Комбинированные методы распознавания печатных и рукопечатных символов // сб. трудов ИСА РАН " Документооборот. Концепции и инструментарий", М.: Едиториал УРСС, 2004, С.151-174
  17. Славин О.А. Многопроходное распознавание смешанных печатных текстов на примере русско-английского распознавания // сб. трудов ИСА РАН "Обработка изображений и анализ данных". Т.38. Едиториал УРСС, 2008. С. 272-277.
  18. Славин О.А., Титов Ю.В. Динамическое построение функций сравнения с идеальным образом в задаче адаптивного распознавания текстовых символов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2007. № 1, С. 3-12.