Содержание

обзор сервисов для распознавания текста с картинок без регистрации

Современные студенты особо не парятся с рукописными конспектами, покупкой книжек и прочими материалами. Зачем все это делать, если можно все сфотографировать на телефон и потом просмотреть в любое удобное время?

Но иногда нам нужна не вся информация с картинки, а какая-то ее часть. И тут встает проблема: как выдернуть эту часть информации? Изображения – это вам не вордовский документ, из которого можно выделить и скопировать что надо.

В этом случае помогают разные сервисы по распознаванию текста из изображений вот небольшой обзор сервисов и программ, с помощью которых можно будет распознать текст с фото онлайн (бесплатно или не очень).

FineReader

Эта программа по распознаванию текста с фото (онлайн или на вашем компе) без регистрации.  Единственный, но существенный минус программы – она платная.

Программа сканирует картинку, производит распознавание текста с фото в ворд. Иногда выходит коряво, если, к примеру, нужно распознавание рукописного текста онлайн с фото. Больше всего подходит для работы с PDF. Подробнее об обработке сканированного текста вы можете прочитать в нашей статье.

CuneiForm

Аналог предыдущей программы. Имеет все ее преимущества, но при этом является бесплатным сервисом распознавания текста. Так что пользуйтесь в свое удовольствие.

Онлайн-сервисы для бесплатного распознавания текста

А теперь перейдем к специальным сервисам, которые помогут быстро справиться с поставленной задачей и распознать текст с фото онлайн без регистрации.

Кстати! Для наших читателей сейчас действует скидка 10% на любой вид работы

Оcrconvert

Очень простой онлайн-сервис распознавания текста с картинки. Нужно всего лишь загрузить картинку, выбрать язык текста на изображении и запустить распознавание простым нажатием кнопки.

Единственный минус сайта – он полностью на английском языке. Однако интерфейс достаточно прост, и сайт вполне справляется с распознаванием текста на русском языке. Работает с файлами типа: PDF, GIF, BMP, JPEG. Пример того, как будет выглядеть ваш текст:

Образец 1

i2ocr

Этот онлайн-сервис поможет быстро распознать текст с фото так же, как и предыдущий. Работа проходит с теми же этапами. Скорость обработки одной страницы изображений – всего несколько секунд. Работает со следующими форматами изображения: TIF, JPEG, PNG, BMP, GIF, PBM, PGM, PPM.

Образец 2

Главное отличие в том, что он удобно выдает готовый результат. Перед вами будут 2 окошка – с распознанным текстом и с начальным изображением. Так что при необходимости в ходе работы можно легко вносить нужные правки.

Образец 3

newocr

Несмотря на схожее название, этот сервис имеет сразу 2 крупных преимущества. Программа, распознающая текст с фото онлайн, работает в дополнение к предыдущим еще и с новым и модным форматом – DJVU. А еще в ней можно выделять любую область текста на картинке.

Это будет невероятно полезно в случае, если, например, на изображении имеются не только тексты, но и графика, которую вам вовсе не нужно распознавать. Регистрироваться не нужно, качество распознавания – выше среднего.

Образец 4

free-ocr

Образец 5

Довольно неплохой сервис, который поможет распознать размытый текст по фото, нечеткий текст фото онлайн. Осложнен наличием капчи. Форматы, с которыми работает сервис: PDF, JPG, GIF, TIFF, BMP.

Образец 6

Ошибки, конечно, есть, как и везде. Но их не так уж и много. И чем выше будет качество исходного изображения, тем меньше ошибок выдаст программа.

Ну вот и  все, теперь вы знаете, как распознать текст по фото. Удачи вам с распознаванием текстов по картинкам. А если чувствуете, что этого не хватит для беспроблемной учебы – обращайтесь в студенческий сервис, он всегда поможет написать курсовую, дипломную или контрольную!

Распознать почерк врача онлайн по фото – бесплатно, онлайн

Большинство врачей заполняет бланки с рецептами очень неразборчивым почерком, понять который зачастую не в состоянии даже работники аптек. Распознать подобные записи можно с помощью специальных приложений и инструментов, предназначенных для расшифровки почерка в режиме онлайн по фото.

ScreenOCR – простой онлайн-сканер рецептов врачей по фото

ScreenOCR – приложение для мобильных телефонов, работающих под управлением ОС Android. Создано для сканирования документации и расшифровки почерка из фотографий и цифровых изображений. С помощью ScreenOCR можно без труда распознать рукописный текст на двадцати языках. Главные особенности приложения:

  • опция автоматического определения;
  • экспорт результатов в форматы .pdf и .txt;
  • сверка результатов с исходными изображениями/фотографиями;
  • история сканирований.

Для того, чтобы распознать почерк врача, необходимо запустить ScreenOCR и нажать на кнопку «Загрузить изображение» или сделать снимок, наведя объектив камеры на нужный участок. Программа отличается широким спектром настроек и наличием встроенного редактора. Бесплатная версия обладает рядом ограничений, стоимость платной подписки – 9,99 $ в месяц.

Простой OCR

Простой OCR имеет сходный функционал с описанным выше приложением, и функционирует на базе «умного» алгоритма, распознающего написанный от руки почерк. Ключевые особенности программы:

  • возможность загружать изображения из галереи смартфона;
  • высокая точность расшифровки;
  • поддержка более 60 языков;
  • синхронизация с Google Drive и другими облачными online-сервисами;
  • распознавание pdf-документов и конвертирование в различные форматы;
  • извлечение номеров телефонов, адресов электронной почты и URL-ссылок;
  • опция пакетной обработки данных;
  • встроенный экстрактор.

Простой OCR умеет распознавать текст, написанный на поврежденном куске бумаги и с пропущенными символами. Для дешифровки врачебного почерка нужно навести объектив камеры на бланк или лист бумаги и кликнуть по клавише «Screen», после чего снимок автоматически сохранится в галерее мобильного телефона. Делиться результатами можно через Google +, Google Hangouts и другие популярные приложения и мессенджеры. Единственный минус «Простой OCR» – в том, что программа не сканирует документы и изображения без доступа к сети.

«Сканер текста» – помощник в расшифровке почерка врача

OCR Text Scanner – считается одним из лучших сканеров текста. Существуют разные версии (бесплатная и премиальная), при этом для большинства задач хватает бесплатной. Среди главных особенностей программы:

  • высокая скорость считывания информации;
  • поддержка более 50 языков;
  • опция распознавания рукописного ввода;
  • синхронизация с Google Hangouts, Google Keep, Google Drive и Google+.

Для дешифровки с помощью «Сканера текста» нужно выполнить такие действия:

  1. Запустить приложение, после чего автоматически активируется камера. Здесь можно настроить zoom (масштаб), а также параметры яркости с помощью бегунков, расположенных в нижней части экрана.
  2. В случае съемки при условиях плохого освещения стоит включить вспышку.
  3. Если бланк с рецептом врача находится во внутренней памяти смартфона, можно загрузить фотографию из галереи.

После загрузки изображения автоматически запустится функция распознавания почерка. Через несколько секунд на экране отобразится текст в печатном виде. Его можно редактировать и конвертировать в различные форматы.

Text Scanner – сканирование и распознавание любого рукописного текста по фото

Условно бесплатная программа Text Scanner, обладающая довольно высоким рейтингом и большим количеством положительных отзывов. С помощью данного приложения можно без труда расшифровать непонятный врачебный почерк и трудночитаемый текст. Алгоритм работы с Text Scanner выглядит следующим образом:

  1. После инсталляции потребуется предоставить приложению все нужные разрешения.
  2. На стартовой странице находятся: клавиша с изображением фотоаппарата (в правой нижней части) и кнопка «Галерея» (в верхней левой части). Первая кнопка предназначена для съемки текста, вторая – для загрузки фотографий из галереи.
  3. Когда фото будет загружено, можно нажать на клавишу «Crop» для обрезки нужного фрагмента. Фото должно содержать только бланк рецепта, выписанный врачом. Обрезка выполняется посредством перетаскивания рамки. В программе есть встроенный набор инструментов, позволяющих поворачивать и редактировать изображения.

Остается кликнуть по клавише «Scan» и дождаться результатов дешифровки почерка.

Для того, чтобы распознать почерк врача без регистрации и установки сторонних приложений, можно воспользоваться онлайн-сервисом PDF24 Tools. Данный способ подходит для ноутбуков, компьютеров, планшетов и мобильных телефонов. Алгоритм работы с PDF24 Tools:

  1. Нужно зайти в любой удобный браузер, перейти по ссылке tools.pdf24.org/ru/ocr-pdf и нажать на кнопку «Выбрать файлы».
  2. После загрузки фотографии откроется раздел дополнительных опций. Потребуется активировать «Рукописные страницы» и внести коррективы в настройки (по собственному усмотрению). Нажатие на клавишу «Начать OCR» запустит процесс распознавания текста.

Когда процесс распознавания завершится, можно сохранить обработанный документ в PDF-формате.

Заключение

Несмотря на обилие приложений и инструментов, позволяющих распознать особенности почерка врачей в режиме онлайн по фото, не стоит забывать о рисках, касающихся расшифровки. Даже полновесная программа для ПК Fine Reader допускает ошибки при сканировании текста. Поскольку рецепт, выписанный доктором, является важным документом, его неверная интерпретация способна привести к весьма плачевным последствиям.

Лучшие программы распознавания рукописного текста. Какие они

Благодаря появлению компьютеров большинство рутинной работы с текстами можно решить быстро и легко. К примеру, сейчас есть специальные программы, с помощью которых можно оцифровать текст, написанный от руки, и перевести его в печатный формат. В статье мы рассмотрим самые распространенные приложения, которые обладают такой функцией. 

ТОП-5 программ для распознавания рукописных текстов  

За время существование компьютеров было создано много программ, которые умеют интерпретировать рукописный ввод. С течением времени они развивались и улучшались. На сегодняшний день есть программы, которые могут с очень высокой точностью распознавать текст, написанный от руки, при этом они  поддерживают все самые распостраненные языки в мире.

Выбирать программу нужно исходя из своих потребностей, потому что у них разные функционал и стоимость (бесплатные или платные). Популярных программ много, но не все качественно справляются со своими задачами.  Мы выделили ТОП-5 лучших, с помощью которых можно будет решить проблему распознавания рукописного ввода. Давайте рассмотрим каждую подробнее.

ABBYY FineReader  

Приложение ABBYY FineReader

Первое место в нашем списке занимает ABBYY FineReader. Это российское программное обеспечение, которое разрабатывается с 1993 года. Программа работает методом оптического распознавания текста. Уникальность его в том, что он был разработан с нуля исключительно разработчиками ABBYY. Первой позиции в нашем рейтинге она заслуживает по нескольким причинам: 

  • Последняя версия ПО может распознавать рукописный текст на 192 языках, при этом для 48 языков есть поддержка проверки орфографии.
  • Программа поддерживает работу со многими форматами. К примеру, Вы можете сфотографировать листик бумаги с написанным текстом, а FineReader распознает текст и переведет его в формат офисного документа .docx (Microsoft Office Word).
  • Программа признана экспертами и пользователями. Ей неоднократно присуждали разные награды, при этом количество людей, которые на постоянной основе используют ABBYY FineReader — более 20 миллионов. 

Дополнительные возможности

 Стоит отметить, что сейчас у программы появились дополнительные функции, которых раньше не было. К примеру, теперь можно не ждать, пока текст будет сканироваться, потому что весь процесс может продолжаться в фоновом режиме. Пользователь в это время может заниматься другими делами. Еще одно нововведение — синхронизация с внешними сервисами. Теперь можно сохранять результаты работы на популярные облачные сервисы (Google Drive, Office 365, DropBox и т.д).  

Единственный недостаток программы в том, что она платная. Из-за этого она подойдет больше тем, кому часто нужна функция распознавания текста. Если Вам не нужно это на постоянной основе, то обратите внимание на другие, бесплатные решения. 

SimpleOCR  

Эта программа менее продвинутая, чем ABBYY, но основную задачу — распознавание текста, она выполнит без проблем. У программы есть две версии — бесплатная и платная. В бесплатной версии есть все нужные функции для обычного пользователя — распонавание и конвертация текста в нужный формат, работа с разными языками и стилями написания. 

Доступные функции 

Сканирование текста

Simple OCR может сканировать текст на разных языках, включая русский. Программа активно развивается, и в нее добавляют экзотические языки — азиатские, арабский, иврит и другие. SimpleOCR подойдет тем, кому иногда нужно отсканировать текст не покупая лицензионную версию программы, т.к бесплатная версия поддерживает большинство функций.

У SimpleOCR есть еще одно весомое преимущество — он поддерживает интеграцию с другими программами по распознаванию текста, «узнает» файлы, которые обрабатывались ABBYY FineReader и другим ПО. 

PDFelement Pro

 Программа PDFelemnt PRO — комплексное решение задач по работе с PDF файлами. ПО может на равных конкурировать со своими аналогами. Здесь есть много функций, которые могут понадобиться при работе с текстом, в том числе — функция распознавания текста. У программы специфичный набор функций, которые не связаны с распознаванием текста. 

Распознавание текстов

 PDFelement PRO создан для работы работы с форматом PDF. Бесплатная версия программы позволяет редактировать, аннотировать, создавать, объединять и разделять PDF файлы. Распознавание текста доступно только в платной версии, но качество и результаты работы остаются на высоком уровне.  

Дополнительные функции

 С помощью программы можно делать документы конфиденциальными (ставить на файлы пароль), можно создавать готовые шаблоны, ставить штамы и т.д. В целом, программа подойдет больше тем, кто работает с PDF файлами. Хотя в ней и есть функция распознавания рукописного ввода, она здесь не является главной.

OCR Desktop (Free Online OCR)

 Одно из самых интересных решений — программа OCR Desktop. Основные особенности программы в том, что ее можно использовать в онлайн-режиме, при этом она полностью бесплатна (но есть реклама). Программа подойдет тем, кому нужно здесь и сейчас распознать текст и оцифровать его. 

Функции

 Интернет-сервис работает с форматами PDF, JPEG, PNG, GIF и другими. Загрузив документ, можно с высокой точностью перевести рукописный текст в печатный формат. Тексты распознаются нейросетью (искусственным интеллектом), которому для обучения в распознавании текстов предоставили 4 миллиона примеров. Благодаря этому точность распознавания высокая.  Бесплатность и работа в режиме онлайн — отличный повод использовать эту программу, если нужно распознать рукописный ввод. 

TopOCR

 Еще одно онлай-решение в области распознавания текста. Когда-то программа была бесплатной, но сейчас ее нужно приобрести чтобы использовать. С другой стороны, у нее есть преимущества:  

  • Нейросеть для работы с текстами — одна из самых продвинутых, на достойном уровне конкурирует с аналогами.
  • TopOCR поддерживает конвертацию из изображения в формат документа.
  • Разработчики представили оригинальный девайс — специальную камеру, которая может автоматически распознать текст на листе бумаги, достаточно просто поднести его к камере.

Сама камера стоит денег, но подобное решение не придумал еще никто, кроме разработчиков TopOCR.  

Некоторые специалисты признали, что у TopOCR самые лучшие алгоритмы распознавания текста. С другой стороны, сервис платный, а значит подходит не для всех пользователей.  

Преимущества использования специальных программ

Программы читают рукописный текст

 Главная проблема, которую решает распознавание рукописного ввода — экономия времени. На то, чтобы вручную перепечатать текст нужно потратить колоссальное количество времени, при этом эта работа быстро утомляет и надоедает. Компьютерные программы могут значительно облегчить такой рутинный труд. Учитывая это, есть смысл потратиться на покупку лицензионной программы, которая будет качественно сканировать документы. Это особенно важно для тех, у кого такая потребность возникает постоянно.

Бесплатные программы подойдут тем, кому редко нужно сканировать документы. К примеру, если кто-то хочет отсканировать письма из семейного архива, он может воспользоваться бесплатными программами. С такой задачей они вполне справятся.  

Алгоритмы платных программ работают быстрее и эффективней, они поддерживают больше языков и стилей написания. Также в платных версиях намного больше дополнительных возможностей.

Советы по распознаванию рукописного текста

Те, кто только начал использовать электронные технологи распознавания и форматирования текстов, часто совершают типичные ошибки. Из-за этого рукописные документы неправильно интерпретируются программами и у людей получаются плохие, некорректные презультаты. Для решения это проблемы нужно придерживаться следующих советов.  Распознавая текст по технологии OCR нужно помнить о том, что не всегда программы будут считывать текст без ошибок. Иногда нужно провести повторное сканирование, также нужно проверить отсканированный текст на наличие ошибок.

Формат

Для лучшего распознавания текста следует узнать, какой формат та или иная программа лучше поддерживает. К примеру, иногда лучше предоставить программе PDF формат, чем изображение. 

Сканирование текста с фотографии

 Если нужно отсканировать текст с фотографии, то нужно добиться максимального качества изображения. Сфотографировать лист нужно так, чтобы текст не был размыт, лист был полностью виден. Еще лучшим решением окажется не фотографирование текста, а оцифровка сканером. Это улучшит качество распознавания ввода.

Почерк

Рукописные тексты можно считывать с помощью мобильных приложений

 При распознавании текста на результат сильно влияет четкость почерка. Документы с большим количеством помарок, «грязным» и некрасивым почерком будут распознаваться хуже. Программы распознают почерк большинства людей, но здесь нужно сделать оговорку о том, что почерк разных людей будет распознаваться с разным результатом, т.к не каждый из них понимается программой хорошо.  Программы для распознавания рукописных текстов могут понадобится каждому человеку. Существует немало приложений, которые обладают такой функцией, и человек, который впервые узнает о технологии OCR может растеряться. Чтобы этого не случилось нужно знать, какая программа будет лучше работать в конкретной ситуации.

Интересное видео о том как включить распознавание рукописного текста в Gmail. Гугл нам в помощь.

Заметили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.

Как конвертировать изображение с почерком в текст с помощью OCR

Вам нужно оцифровать рукописные заметки, чтобы отредактировать или проиндексировать их? Или вы хотите скопировать текст с картинки рукописной цитаты? Что вам нужно, так называемый инструмент оптического распознавания символов (OCR)

,

Инструменты OCR анализируют рукописный или напечатанный текст на изображениях и сравнивают его со шрифтами в базе данных.

или сравните это с известными особенностями букв. Некоторые инструменты даже имеют средства проверки орфографии, которые дают дополнительную помощь в случае неузнаваемых слов.

Вот шесть из лучших доступных инструментов OCR.

1. Microsoft OneNote

Доступность: Windows, Mac, Интернет, iOS и Android

Microsoft OneNote на самом деле программа для создания цифровых заметок. Щелкните правой кнопкой мыши на импортированном изображении, и вы увидите вариант Копировать текст с картинки. Используйте эту команду, чтобы извлечь буквы из изображения и преобразовать их в текст, который вы можете редактировать.

Эта опция работает за считанные секунды, и Microsoft OneNote — бесплатная облачная программа

которые вы можете использовать на различных устройствах, включая смартфоны, планшеты и компьютеры.

Тем не менее, это не соответствует с точки зрения точности для рукописных букв. Лучше всего с печатным текстом, например, с визитной карточки.

Скачать: Microsoft OneNote для iOS | Android (бесплатно)

2. Визуализация документов Microsoft Office

Доступность: Только для рабочего стола

Существует еще один ресурс на основе OCR, встроенный в более старые версии пакета Microsoft Office, о котором вы могли не знать. Известный как Microsoft Office Document Imaging (MODI), он также превращает текст на основе изображений в редактируемый вид. К сожалению, это удобное средство было прекращено в обновлении Office 2010, но есть еще способы получить к нему доступ:

  • Просто установите этот конвертер MDI в TIFF.
  • Затем загрузите SharePoint Designer 2007 для установки MODI.

Вы можете найти более подробные инструкции по установке в этой ветке поддержки Microsoft.

Как только у вас появится MODI, откройте в нем рукописное изображение или файл изображения. Нажмите на значок глаза (Распознать текст с помощью OCR), а затем значок Microsoft Word, который отправляет преобразованный файл в эту программу и открывает его.

MODI тоже борется с рукописным текстом, но напечатанный текст на изображениях, скорее всего, конвертируется относительно хорошо. Попробуйте, если у вас есть Microsoft Office

на твоем компьютере.

Скачать: Microsoft Office 365 для настольных ПК (от 10 до 149 долларов США за лицензию для домашнего использования)

3. Простое распознавание текста

Доступность: Только для рабочего стола

Этот бесплатный инструмент распознает приблизительно 120000 слов и позволяет добавлять больше слов в его словарь. Обладая точностью до 99%, SimpleOCR даже распознает форматированный текст, и его можно также игнорировать форматирование.

Используйте despeckle или шумный документ особенность, если почерк, который вы конвертируете, грязный

,

SimpleOCR — это быстрый инструмент, особенно потому, что вы можете настроить его для расшифровки целых документов, частей или нескольких документов в пакетном режиме.

Тем не менее, вышеупомянутая оценка точности явно относится к печатному тексту на изображениях, а не к рукописным носителям. Сравнивая SimpleOCR с любым из инструментов Microsoft, вы, вероятно, обнаружите, что последний работает лучше.

Скачать: SimpleOCR для рабочего стола (бесплатно)

4. Интернет-распознавание

Доступность: Web

Этот простой веб-сайт позволяет вам пройти процесс загрузки изображения, выбора формата вывода и загрузки готового файла менее чем за минуту.

Регистрация не требуется для базового использования этого бесплатного сайта. Вам просто нужно заполнить капчу.

Тем не менее, во время проверки фотографии почерка в формате PNG в формате TXT Online OCR выкладывал случайные тарабарщины, которые вообще не соответствовали почерку, так что используйте этот инструмент с недоверием.

Поскольку он дешевый и простой в использовании, не повредит, если вы получите лучшие результаты.

Одно из возможных преимуществ OCR в Интернете — распознавание множества языков.

Пытаться: OCR онлайн (бесплатно)

5. TopOCR

Доступность: Только для Windows

Используя исходное изображение, захваченное сканером или цифровой камерой, TopOCR предлагает двухпанельный формат, который отображает исходное изображение слева и преобразование справа. Ожидайте, что он будет работать достаточно хорошо, если ваш рукописный текст будет отображаться слева направо. Если в нем есть столбцы, программа, скорее всего, не будет точной.

TopOCR эффективен, поддерживает 11 языков и имеет функцию экспорта в PDF. Бесплатная пробная версия достаточно эффективна, чтобы вы могли легко проверить, будет ли она работать для вас и принять решение о покупке полной, функционально разблокированной программы. Одним из возможных ограничений TopOCR является то, что он работает только на компьютерах с Windows.

Скачать: TopOCR (бесплатная пробная версия или $ 4,99 за полную программу)

6. FreeOCR

Доступность: Только для Windows

Созданная для платформы Windows, FreeOCR работает с изображениями и PDF-файлами. Время преобразования очень быстрое, но точность мрачна

,

Оригинальная технология, использующая FreeOCR, никогда не была предназначена для интерпретации рукописного текста. Однако некоторые пользователи говорят, что после того, как они неоднократно использовали программу для этой цели и тщательно следовали инструкциям в руководствах и на форумах, точность стала лучше.

Скачать: FreeOCR (бесплатно)

Сколько изображений вы будете преобразовывать в текст сейчас?

Несмотря на то, что люди любят инструменты OCR

когда они их обнаруживают, эти веб-сайты и приложения не очень известны. Теперь, когда вы знаете о них, сколько изображений вы будете использовать их?

Если вы нашли эту статью, потому что пытаетесь оцифровать свои рукописные заметки, возможно, вы захотите заняться цифровыми заметками.

,

Знаете ли вы какие-либо другие инструменты OCR, которые не упомянуты здесь? Расскажите нам о них в разделе комментариев ниже!

Оптическое распознавание символов (OCR) — Компьютерное зрение — Azure Cognitive Services



  • Чтение занимает 4 мин

В этой статье

API компьютерного зрения Azure включает возможности оптического распознавания символов (OCR), которые извлекают печатный или рукописный текст из изображений. Azure’s Computer Vision API includes Optical Character Recognition (OCR) capabilities that extract printed or handwritten text from images. Вы можете извлекать текст из изображений, таких как фотографии печатных форм или контейнеров с серийными номерами, а также из документов — счетов, ведомостей, финансовых отчетов, статей и т. д.You can extract text from images, such as photos of license plates or containers with serial numbers, as well as from documents — invoices, bills, financial reports, articles, and more.

API чтенияRead API

Компьютерное зрение Read API — это новейшая технология оптического распознаваниясодержимого Azure (Узнайте о новых возможностях), которая извлекает печатный текст (на нескольких языках), рукописный текст (только на английском языке), цифры и символы валют из изображений и многостраничных PDF-документов.The Computer Vision Read API is Azure’s latest OCR technology (learn what’s new) that extracts printed text (in several languages), handwritten text (English only), digits, and currency symbols from images and multi-page PDF documents. Он оптимизирован для извлечения текста из изображений с большим объемом текста и многостраничных PDF-документов со смешанными языками.It’s optimized to extract text from text-heavy images and multi-page PDF documents with mixed languages. Он поддерживает обнаружение печатного и рукописного текста в одном изображении или документе.It supports detecting both printed and handwritten text in the same image or document.

Требования к входным даннымInput requirements

При вызове Read в качестве входных данных используются изображения и документы.The Read call takes images and documents as its input. Они имеют следующие требования.They have the following requirements:

  • Поддерживаемые форматы файлов: JPEG, PNG, BMP, PDF и TIFFSupported file formats: JPEG, PNG, BMP, PDF, and TIFF
  • Для файлов PDF и TIFF, обрабатываются до 2000 страниц (только первые две страницы для уровня Free).For PDF and TIFF files, up to 2000 pages (only first two pages for the free tier) are processed.
  • Размер файла должен быть менее 50 МБ (4 МБ для уровня Free) и размер измерений не менее 50 x 50 пикселей и не более 10000 x 10000 пикселей.The file size must be less than 50 MB (4 MB for the free tier) and dimensions at least 50 x 50 pixels and at most 10000 x 10000 pixels.
  • Размеры PDF-файла должны составлять не более 17 x 17 дюймов, соответствующих юридическим или стандартным размерам бумаги и меньшему размеру.The PDF dimensions must be at most 17 x 17 inches, corresponding to legal or A3 paper sizes and smaller.

Примечание

Языковой вводLanguage input

В вызове Read имеется необязательный параметр запроса для языка.The Read call has an optional request parameter for language. Чтение поддерживает автоматическую идентификацию языков и многоязычные документы, поэтому следует только указать код языка, если хотите, чтобы документ обрабатывался как конкретный язык.Read supports auto language identification and multilingual documents, so only provide a language code if you would like to force the document to be processed as that specific language.

Демонстрация OCR (примеры)OCR demo (examples)

Шаг 1. операция чтенияStep 1: The Read operation

При вызове Read API чтения в качестве входных данных принимается изображение или документ PDF, а текст извлекается асинхронно.The Read API’s Read call takes an image or PDF document as the input and extracts text asynchronously. Вызов возвращает с помощью поля заголовка ответа с именем Operation-Location .The call returns with a response header field called Operation-Location. Operation-LocationЗначение — это URL-адрес, СОДЕРЖАЩИЙ идентификатор операции, который будет использоваться на следующем шаге.The Operation-Location value is a URL that contains the Operation ID to be used in the next step.

Заголовок ответаResponse header URL-адрес результатаResult URL
Operation-LocationOperation-Location https://cognitiveservice/vision/v3. 1/read/analyzeResults/49a36324-fc4b-4387-aa06-090cfbf0064f

Примечание

Выставление счетовBilling

Страница цен на компьютерное зрение включает ценовую категорию для чтения.The Computer Vision pricing page includes the pricing tier for Read. Каждое проанализированное изображение или страница является одной транзакцией.Each analyzed image or page is one transaction. При вызове операции с документом PDF или TIFF, содержащим 100 страниц, операция чтения будет считаться 100ом транзакций, а плата будет взиматься за 100 транзакций.If you call the operation with a PDF or TIFF document containing 100 pages, the Read operation will count it as 100 transactions and you will be billed for 100 transactions. Если было выполнено 50 вызовов операции и каждый вызов отправлял документ с 100 страниц, вам будет выставлен счет за 50 X 100 = 5000 транзакций.If you made 50 calls to the operation and each call submitted a document with 100 pages, you will be billed for 50 X 100 = 5000 transactions.

Шаг 2. операция получения результатов чтенияStep 2: The Get Read Results operation

Второй шаг — вызов операции получения результатов чтения .The second step is to call Get Read Results operation. Эта операция принимает в качестве входных данных идентификатор операции, созданный операцией чтения.This operation takes as input the operation ID that was created by the Read operation. Он возвращает ответ JSON, содержащий поле состояния со следующими возможными значениями.It returns a JSON response that contains a status field with the following possible values. Эта операция вызывается итеративно, пока она не вернется со значением, которое было выполнено .You call this operation iteratively until it returns with the succeeded value. Используйте интервал от 1 до 2 секунд, чтобы избежать превышения скорости запросов в секунду (RPS).Use an interval of 1 to 2 seconds to avoid exceeding the requests per second (RPS) rate.

ПолеField ТипType Возможные значенияPossible values
statusstatus строкаstring notStarted: операция не запущена.notStarted: The operation has not started.
выполняется: операция обрабатывается.running: The operation is being processed.
Сбой: сбой операции.failed: The operation has failed.
успешно: операция выполнена успешно.succeeded: The operation has succeeded.

Примечание

Уровень Free ограничивает частоту запросов до 20 вызовов в минуту.The free tier limits the request rate to 20 calls per minute. Платный уровень допускает 10 запросов в секунду (RP), которые можно увеличить при запросе.The paid tier allows 10 requests per second (RPS) that can be increased upon request. Используйте канал поддержки Azure или группу учетных записей, чтобы запросить более высокий уровень запросов в секунду (RPS). Use the Azure support channel or your account team to request a higher request per second (RPS) rate.

Если поле Status имеет значение успех , ответ JSON содержит извлеченное текстовое содержимое из изображения или документа.When the status field has the succeeded value, the JSON response contains the extracted text content from your image or document. Ответ JSON поддерживает первоначальные группы строк распознанных слов.The JSON response maintains the original line groupings of recognized words. Он включает извлеченные текстовые строки и координаты ограничивающих прямоугольников.It includes the extracted text lines and their bounding box coordinates. Каждая строка текста включает все извлеченные слова с их координатами и рейтингами достоверности.Each text line includes all extracted words with their coordinates and confidence scores.

Примечание

Данные, отправленные в Read операцию, временно шифруются и хранятся в неактивных данных в течение короткой длительности, а затем удаляются. The data submitted to the Read operation are temporarily encrypted and stored at rest for a short duration, and then deleted. Это позволяет приложениям извлекать извлеченный текст как часть ответа службы.This lets your applications retrieve the extracted text as part of the service response.

Пример выходных данных JSONSample JSON output

См. Следующий пример успешного ответа JSON:See the following example of a successful JSON response:

{
  "status": "succeeded",
  "createdDateTime": "2020-05-28T05:13:21Z",
  "lastUpdatedDateTime": "2020-05-28T05:13:22Z",
  "analyzeResult": {
    "version": "3.1.0",
    "readResults": [
      {
        "page": 1,
        "angle": 0.8551,
        "width": 2661,
        "height": 1901,
        "unit": "pixel",
        "lines": [
          {
            "boundingBox": [
              67,
              646,
              2582,
              713,
              2580,
              876,
              67,
              821
            ],
            "text": "The quick brown fox jumps",
            "words": [
              {
                "boundingBox": [
                  143,
                  650,
                  435,
                  661,
                  436,
                  823,
                  144,
                  824
                ],
                "text": "The",
                "confidence": 0. 958
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Выходные данные естественного порядка чтенияNatural reading order output

С помощью предварительной версии API Read 3,2 для предварительного просмотраукажите порядок, в котором текстовые строки выводятся с помощью readingOrder параметра запроса.With the Read 3.2 preview API, specify the order in which the text lines are output with the readingOrder query parameter. Используйте natural для более удобного для человека вывода в порядке чтения, как показано в следующем примере.Use natural for a more human-friendly reading order output as shown in the following example.

Рукописная классификация для текстовых линий (только латиница)Handwritten classification for text lines (Latin only)

Ответ на API предварительной версии Read 3,2 содержит сведения о том, имеет ли каждая строка текста стиль рукописного ввода или нет, а также оценку достоверности. The Read 3.2 preview API response includes classifying whether each text line is of handwriting style or not, along with a confidence score. Эта функция поддерживается только для латинских языков.This feature is supported only for Latin languages. В следующем примере показана рукописная классификация для текста в изображении.The following example shows the handwritten classification for the text in the image.

Выберите страницы или диапазоны страниц для извлечения текстаSelect page(s) or page ranges for text extraction

С помощью API предварительной версии Read 3,2для больших многостраничных документов используйте pages параметр query, чтобы указать номера страниц или диапазоны страниц для извлечения текста только из этих страниц.With the Read 3.2 preview API, for large multi-page documents, use the pages query parameter to specify page numbers or page ranges to extract text from only those pages. В следующем примере показан документ с 10 страницами с текстом, извлеченным для обоих вариантов — все страницы (1-10) и выбранные страницы (3-6). The following example shows a document with 10 pages, with text extracted for both cases — all pages (1-10) and selected pages (3-6).

Поддерживаемые языкиSupported languages

API чтения поддерживают всего 73 языков для текста стиля печати.The Read APIs support a total of 73 languages for print style text. См. полный список языков, поддерживаемых OCR.Refer to the full list of OCR-supported languages. Рукописный текст в формате OCR поддерживается исключительно для английского языка.Handwritten style OCR is supported exclusively for English.

Использование облачного API или развертывание в локальной средеUse the cloud API or deploy on-premise

Облачные API чтения 3. x являются предпочтительным вариантом для большинства клиентов из-за простоты интеграции и высокой продуктивности работы.The Read 3.x cloud APIs are the preferred option for most customers because of ease of integration and fast productivity out of the box. Azure и служба Компьютерное зрение выполняют масштабирование, производительность, безопасность данных и соответствие требованиям, когда вы Сосредоточьтесь на соответствии потребностям ваших клиентов. Azure and the Computer Vision service handle scale, performance, data security, and compliance needs while you focus on meeting your customers’ needs.

Для локального развертывания контейнер DOCKER для чтения (Предварительная версия) позволяет развертывать новые возможности OCR в собственной локальной среде.For on-premise deployment, the Read Docker container (preview) enables you to deploy the new OCR capabilities in your own local environment. Контейнеры соответствуют конкретным требованиям к безопасности и управлению данными.Containers are great for specific security and data governance requirements.

API OCROCR API

API OCR использует старую модель распознавания, поддерживает только изображения и выполняется синхронно, возвращая немедленно с обнаруженным текстом.The OCR API uses an older recognition model, supports only images, and executes synchronously, returning immediately with the detected text. См. языки, поддерживаемые OCR , и API чтения.See the OCR supported languages then Read API.

Примечание

Операции Рекогнизетекст Computer Висон 2,0 в данный процесс являются нерекомендуемыми в пользу нового API для чтения, рассмотренного в этой статье.The Computer Vison 2.0 RecognizeText operations are in the process of getting deprecated in favor of the new Read API covered in this article. Существующие клиенты должны Перейти на использование операций чтения.Existing customers should transition to using Read operations.

Дальнейшие действияNext steps

Приложения для распознавания текста с фото и сканера | ITMaster

Все сталкивались с пересылкой по электронной почте текстовых и прочих документов. При этом некоторые из них необходимо переводить в электронный вид. Иногда полученные файлы требуют редактирования. На помощь приходит функция распознавания текста со скана или картинки. Этим пользуются студенты, которые предпочитают справочники и литературу иметь в электронном виде.

Принцип работы

Сейчас в интернете можно найти научную, справочную, учебную, методическую и прочую литературу. Книги и статьи, выпущенные в прошлом, оцифрованы и представляют собой фотографии, сканы в различных форматах.

Для работы в текстовом редакторе понадобится программа, считывающая текст с картинки. Последние версии позволяют распознавать на изображении не только текст, но и таблицы.

Любой графический файл (растровый рисунок) состоит из точек. Оптическое распознавание букв основано на выделении точек, их анализе и преобразовании в текст. А процесс выглядит следующим образом:

  • Выделяются блоки, содержащие текст.
  • Приложение блок выстраивает в линии.
  • Линия делится на слова.
  • Слова делятся на символы.
  • Символ анализируется с шаблонами шрифтов.
  • Программное обеспечение перебирает множество вариантов.
  • В итоге распознавалка выдает текст, готовый к изменению в редакторе.

Все многообразие программного обеспечения делится на:

  • бесплатные программы;
  • платные программы;
  • онлайн-сервисы.

Распознаватели предоставляют широкие возможности. После процедуры полученный файл можно сохранить в различных форматах: Word, Excel, PowerPoint, Jpeg, PDF. К тому же можно сделать перевод текста, сжатие файла, применить эффекты, отсканировать и даже проверить на антиплагиат.

Используемые программы

Среди платных и бесплатных программ встречаются как хорошо зарекомендовавшие себя продукты, так и не нашедшие широкого применения. По составленному рейтингу в сети большей популярностью пользуются следующие.

ПрограммаПоддерживаемые языкиФормат сохраненияДостоинстваAbbyy Fine Reader179DOC, DOCX, XLS, XLSX, PPT, PPTX, PDFСохраняет структуру, высокая скоростьCunei Form20RTF, TXT, HTMLПрисутствует редактор, обработка пакетами, сохраняется структура документаWin Scan 2PDF3PDFОтсутствие дополнительных инструментов, пакетная обработкаSimple OCR3DOC, TXT, TIFFТекстовый редакторVue Scan32PDF, JPG, TIFFСохранение шаблонов, всплывающие подсказкиRi Doc4DOC, DOCX, XLS, XLSX, PDF, JPG, TIFFРедактор, конвертерTop OCR11HTML, RTF, PDF, MP3Создание аудиофайловCapture TextНа кириллице и латиницеDOC, TXT, RTFИзвлечение текста и картинок и анимацииInformatik Scan3JPG, BMP, PNG, TIFF, PDFУдаление однотонных блоков, редактор текстаReadiris130DOC, XLS, RTF, TXT, PDF, JPG, TIFFОпределение рукописного текста

Abbyy Fine Reader

Программа для распознавания текста с картинки от разработчика ABBYY считается одной из лучших. В своем функционале имеет множество инструментов. В зависимости от версии она работает и с djvu-файлами.

Источник сканов

Сканирование. Перед началом работы с растровыми изображениями необходимо настроить сканер текста с фото. В настройках указывается максимальное количество точек на дюйм (DPI). Рекомендуемое значение не ниже DPI 300. Чем больше этот показатель, тем выше качество и меньше вероятность возникновения ошибок.

Цветность. От цветности зависит скорость сканирования. Среди основных ее настроек три варианта:

  • Черно-белый — подходит для сплошного текста.
  • Оттенками серого можно воспользоваться, если нужно сканировать документ, содержащий картинки, таблицы и текст.
  • Цветным режимом пользуются, когда идет оцифровка журналов и периодики, для которых цветопередача важнее содержания.

Фотография. Программа для считывания текста с картинки работает не только со сканами, но и с фотографиями, снятыми на фотоаппарат или на смартфон в хорошем разрешении. Но как показывает практика, снимки со смартфона имеют искажения, которые влияют на распознавание.

Распознавание графических документов

Утилита работает почти со всеми популярными файлами с расширением jpeg, bmp, png, tiff. Рабочая область имеет два экрана. На левом находится исходник, на правом — результат. После загрузки фото в программу производится его распознавание, но не всегда процедура происходит корректно. Часто приходится прибегать к ручному режиму. Если есть выход в интернет, то полученный результат можно проверить на орфографические ошибки.

Текст. На панели инструментов есть иконка «Т», которая при выделении области исключает работу с таблицами и изображениями. При наличии на странице нескольких таблиц, выделять текст придется несколькими блоками. После чего нажимается иконка «Распознать».

Таблицы. Работа с таблицами сопряжена с некоторыми трудностями. Внутреннее содержание распознается и вставляется в Excel. Но если необходимо ту же таблицу разместить на странице Word, то ее придется создавать заново, а распознанные данные вставляются с ошибками.

Изображения. При необходимости копирования изображений со сканированного листа они просто выделяются, копируются и вставляются. Не нужно пользоваться графическим редактором для обрезки. Word обладает рядом инструментов для редактирования изображений.

Ненужные области. На отсканированных страницах встречаются области, мешающие работе, такие как реклама и колонтитулы. Перед работой с документами эти области следует удалить. В Fine Reader есть функция «ластик». С ее помощью ненужная область удаляется полностью до белого листа.

Работа с DJVU и PDF

Документы этих форматов не что иное, как графические изображения, преобразованные в формат меньшего объема. И хранить таких документов можно значительно больше на ограниченном объеме памяти.

Распознавание и чтение файлов djvu и pdf идет по всей странице, включая номера страниц и колонтитулы. Это затрудняет дальнейшее редактирование. Чтобы исключить лишнюю информацию в программе устанавливаются дополнительные настройки, ограничивающие рабочую область. Делается это следующим образом:

  • Редактирование → работа с изображениями.
  • Активировать опцию «Обрезка».
  • Установить границы обработки.
  • Сохранить настройки кнопкой «Применить ко всем страницам».

Работа онлайн

Если на компьютере или ноутбуке мало места и нет желания возиться с установкой специального программного обеспечения, можно бесплатно воспользоваться онлайн-сервисами. Хороший и известный Img2txt. Сервис бесплатный, функционирует с 2014 года.

Войдя, через вкладку «Открыть» загружается необходимый файл. Далее, нажимается кнопка «Начать распознавание», запускается процедура сканирования текста с фотографии онлайн и его распознавание.

В качестве вывода специалистами отмечается, что широким функционалом обладают платные версии программ. Но если нужно просто распознавание текста для работы с текстовым редактором, то достаточно онлайн-сервисов.

Как расшифровать текст на фото

Опубликовано Михаил Непомнящий в 17.

02.2017

Если вам необходимо извлечь текст из изображения, то, вероятно, наилучшим решением будет покупка приложения ABBY Finereader. Однако у него есть и бесплатные аналоги, которых может оказаться вполне достаточно.

Используйте OneNote

Электронный блокнот от Microsoft умеет распознавать текст из картинок уже много лет, хотя эта его возможность до сих пор мало известна. Распознавание происходит быстро и качественно.

Для работы необходимо вставить в программу соответствующее изображение. Как вариант, для этого можно создать новую пустую страницу. Для добавления изображения используйте пункт меню «Вставка» и команду «Рисунки», либо же «Вырезку экрана», если надо сделать скриншот из интернета.

Далее кликните на самой картинке правой клавишей мыши и из контекстного меню выберите пункт «Поиск текста в рисунках» и укажите на каком языке приведен текст в изображении. После этого еще раз вызовите контекстное меню и выберите пункт «Копировать текст из рисунка». После этого просто вставьте его в любое свободное место страницы – Ctrl+V.

Скрытая возможность Диска Google

Если в OneNote опция извлечения текста из картинки редко используемая, а потому и малоизвестная, то в облачном хранилище от Google данная возможность столь неочевидна, что догадаться о ее существовании не так-то просто. Вместе с тем, Диск Google также позволяет быстро переконвертировать изображение в текст.

Для этого загрузите картинку в онлайн-хранилище. Затем, используя веб-интерфейс, кликните правой клавишей мыши на файле с картинкой и выберите команду «Открыть с помощью» – «Google Документы». У вас автоматически создастся текстовый файл и в нем откроется само изображение и извлеченный текст под ним. Традиционно для офисных файлов Google полученный результат распознанного текста с картинки можно скачать в одном из удобных форматов, в том числе Microsoft Word.

Через интернет-сайт

Ресурс onlineocr.net позволяет бесплатно в режиме онлайн распознать текст из картинки. Загрузите изображение с текстом, выберите язык текста (помимо русского и английского предлагается еще около 20-ти вариантов языков) и один из трех вариантов формата для скачиваемого файла. Впрочем, скачивать файл вам не обязательно, транскрипция текста с изображения будет доступна и в браузере для копирования.

Всё это доступно без регистрации на сайте. При этом для зарегистрированных пользователей предлагаются более широкие возможности, вроде использования дополнительных форматов для вывода текста и больший размер изображений для загрузки (ограничение для незарегистрированных пользователей – 5Мб для картинки).

Попробуйте Photron Image Translator

Бесплатное приложение доступно в Windows Store для обладателей 10-й версии операционной системы от Microsoft и подойдет как для обладателей ПК, так и планшетов. Помимо распознавания текста из картинок Photron Image Translator умеет переводить этот текст на другие языки и даже озвучивать полученное сообщение. А чтение текста с картинки с каждым годом становится всё актуальнее.

После установки приложения, выберите изображение (Image) как метод ввода и пункт галереи (Gallery) для загрузки файла с жесткого диска. После выбора картинки перейдите во вкладку «Извлеченный текст» (Extracted text). Результат даже лучше, чему у OneNote. Возможно, это лучшая среди бесплатных программа для распознавания текста с картинки.

Распознавать текст с помощью OCR и создавать файлы PDF с возможностью поиска

  • Защищенная с помощью SSL передача файлов
  • Автоматическое удаление файла с сервера через один час
  • Сервера расположены в Германии
  • PDF24 доставляет удовольствие, и вы больше никогда не захотите использовать другой инструмент.

Информация

Как распознавать текст

Выберите файлы, к которым вы хотите применить OCR или перетащите файлы в активное поле. Измените настройки и запустите OCR. Через несколько секунд вы можете скачать ваши новые файлы PDF с возможностью поиска.

Настройки OCR

Вы можете изменить несколько параметров для управления процессом OCR. Вы можете сохранить в формате PDF/A, удалить артефакты и помехи, просмотреть страницы, установить мета информацию и присоединить к одному финальному файлу.

Просто в использовании

Мы максимально упрощаем распознавание текста через OCR. Вам не нужно устанавливать и беспокоиться о каком-либо программном обеспечении, вам просто нужно выбрать файлы, для которых вы хотите применить OCR.

Поддерживает вашу систему

Вам не нужна специальная система для распознавания текста через OCR. Этот инструмент OCR работает в вашем браузере и, следовательно, функционирует во всех операционных системах. Просто перетащите свои файлы и запустите OCR.

Установка не требуется

Вам не нужно загружать или устанавливать какое-либо программное обеспечение. Текст распознается на наших серверах в облаке и, следовательно, не будет потреблять какие-либо ресурсы вашего компьютера.

Безопасность важна для нас

Это приложение OCR не хранит ваши файлы на нашем сервере дольше, чем это необходимо. Ваши файлы и результаты будут удалены с нашего сервера через короткий промежуток времени. Передача файлов защищена SSL.

Что говорят другие

Этот инструмент позволяет мне очень легко применять OCR к моим отсканированным документам и счетам-фактурам. Я получаю PDF/A с возможностью поиска и архивирования.

Я использую это приложение для конвертации изображений и фотографий, сделанных с помощью моего смартфона в файлы PDF с возможностью поиска, чтобы я мог выполнять поиск и копировать текст.

Вопросы и ответы

Как распознать текст в файлах с помощью OCR?

  1. Используйте поле выбора файлов вверху страницы, чтобы выбрать файлы, в которых вы хотите распознать текст.
  2. Измените настройки, чтобы сообщить приложению, как должно работать распознавание текста.
  3. Запустите распознавание, нажав соответствующую кнопку.
  4. Нажмите кнопку «Загрузить», чтобы сохранить PDF с распознанным текстом на свой компьютер.

Безопасно ли использовать инструменты PDF24?

PDF24 серьезно относится к защите файлов и данных. Мы хотим, чтобы пользователи могли доверять нам. Поэтому мы постоянно работаем над проблемами безопасности.

  1. Все передачи файлов зашифрованы.
  2. Все файлы удаляются автоматически из обрабатывающего сервера в течение часа после обработки.
  3. Мы не храним файлы и не оцениваем их. Файлы используются только по назначению.
  4. PDF24 принадлежит немецкой компании Geek Software GmbH. Все обрабатывающие серверы находятся в центрах обработки данных на территории ЕС.

Могу ли я использовать PDF24 на Mac, Linux или смартфоне?

Да, вы можете использовать PDF24 Tools в любой системе, в которой у вас есть доступ в Интернет. Откройте PDF24 Tools в веб-браузере, таком как Chrome, и используйте инструменты прямо в веб-браузере. Никакого другого программного обеспечения устанавливать не нужно.

Вы также можете установить PDF24 в качестве приложения на свой смартфон. Для этого откройте инструменты PDF24 в Chrome на своем смартфоне. Затем щелкните значок «Установить» в правом верхнем углу адресной строки или добавьте PDF24 на начальный экран через меню Chrome.

Могу ли я использовать PDF24 в офлайн без подключения к Интернету?

Да, пользователи Windows также могут использовать PDF24 в офлайн, то есть без подключения к Интернету. Просто скачайте бесплатный PDF24 Creator и установите программное обеспечение. PDF24 Creator переносит все инструменты PDF24 на ваш компьютер в виде настольного приложения. Пользователи других операционных систем должны продолжать использовать PDF24 Tools.

Распознать текст бесплатно с картинки онлайн можно с помощью Документов Google. Для этого нужно завести аккаунт или почту в Гугл . Делать все это мы будет через сервис Google Диск . После создания аккаунта вам будет доступно пространство в размере 15 ГБ — его мы и будем использовать.

  1. Заходим в Google Диск по ссылке
  1. Загружаем фото/картинку или PDF документ нажав на кнопку «Создать» и выбрав «Загрузить файлы». Выбираем файл и загружаем.
  2. Жмем правой кнопкой мышки по загруженному файлу и выбираем «Открыть с помощью > Документы Google».
  3. Ждем пока наша картинка откроется в документе Гугл. Под картинкой будет распознанный текст. Его можно скопировать и вставить в WORD или в любой другой документ.

Ограничения

  • Максимальный размер файла — 2 МБ.
  • Поддерживаемые форматы — JPG, GIF, PNG и PDF.
  • В файлах PDF распознаются только первые 10 страниц. ( Как разделить файл PDF на части или страницы ).
  • Текст на картинке должен быть расположен ровно. Если он под углом, необходимо в любом графическом редакторе повернуть изображение на требуемый угол.

Если вы хотите качественного распознавания нужно сделать четкую фотографию или картинку с равномерным освещением и без размытостей.

Официально заявлена поддержка китайского языка.

Подробно про оптическое распознавание символов на Google Диске можно прочитать здесь .

Распознавайте текст с картинок бесплатно с удовольствием еще и онлайн).

Как работает наш OCR сервис

Что такое OCR

Вы когда-нибудь хотели иметь возможность найти в печатном цифровом материале или отсканированном документе конкретный текст? Или возникла ли у вас необходимость отредактировать содержимое журнала или отсканированного PDF-документа, не перепечатывая весь документ? Классическим решением во всех этих случаях было бы перенабрать весь контент и его отредактировать. Это все еще нормальная практика, когда дело доходит до редактирования печатных контрактов, брошюр или страниц журнала. Но мы все знаем, насколько трудоемким и беспокойным может стать это решение, если источник представляет собой обыкновенное изображение. Бесплатный OCR сервис — это то, что может решить вашу проблему, сэкономить деньги, сэкономить ваше драгоценное время и обеспечить быстрые и эффективные результаты всего за несколько шагов.

Оптическое распознавание символов или OCR — это технология, позволяющая преобразовывать печатные или рукописные документы в редактируемые текстовый материал. Просто отсканировав напечатанные документы с помощью программного обеспечения для распознавания текста OCR, вы можете легко конвертировать файлы в печатные копии, которые можно редактировать, копировать или распространять согласно вашим требованиям. Сканеры текста OCR очень универсальны и могут сканировать текст из изображений, печатных документов и файлов PDF. Программное обеспечение OCR можно загрузить или использовать в качестве онлайн-сервисов.

Как работает OCR

Хотя понятие «машинного распознавания текста» не ново и появилось еще в 1960-х годах, в то время компьютер мог считать единственный вариант шрифта, называемый OCR-A. С развитием технологии сканеры текста OCR стали более продвинутыми и позволили пользователям использовать эту технологию для более широкого спектра приложений. В настоящее время текстовые сканеры OCR в основном используют два различных метода для преобразования печатного текста в редактируемый.

Метод сопоставления матриц

Первый метод — это метод сопоставления матриц. Этот метод работает по принципу сопоставления печатного текста с базой данных шаблонов символов и шрифтов. Сканер текста OCR сканирует напечатанный текст, сравнивает его с существующей библиотекой шаблонов и, когда совпадение найдено, преобразует данные в соответствующий код ASCII. Затем вы можете манипулировать этими данными в соответствии с вашими требованиями. Этот метод быстро возвращает результаты, но из-за ограниченной базы данных символов метод сопоставления матриц имеет свои ограничения. Алгоритм завершается ошибкой, когда он пытается распознать текст, которого нет в его базе данных, и выводит неверный текст. Следовательно, пользователи должны сохранять бдительность при использовании этого метода, поскольку он может генерировать ошибки, которые необходимо будет впоследствии исправить вручную.

Метод извлечения особенностей

Другой метод, используемый программным обеспечением OCR, — это метод извлечения признаков текста. Этот метод основан на искусственном интеллекте, где онлайн программное обеспечение OCR предназначено для определения общих точек в форме букв, таких как искривления, наклоны и пробелы в алфавите. Сканеры текста OCR ищут эти общие точки в тексте и возвращают результаты в коде символов ASCII после того, как найден определенный процент «совпадения». Следовательно, этот метод ищет повторяющиеся шаблоны или правила, которые представляют букву, и программное обеспечение может предсказать букву, просто просматривая общие точки, найденные в шаблоне. Метод является более гибким и может работать с большим количеством печатных или рукописных документов.

Кроме того, искусственный интеллект постоянно обновляет свои знания о различных почерках и шрифтах, что делает его более универсальным в использовании и оставляет возможности дальнейших улучшений и модернизаций алгоритма.

OCR онлайн сервисы

Самый простой способ сконвертировать распечатанные файлы в редактируемую версию — использование онлайн-сервисов OCR, в том числе нашим сервисом. Использовать онлайн-сервисы OCR чрезвычайно просто, поскольку вам нужно только отсканировать документ, загрузить его, и файл будет преобразован в редактируемую версию. Бесплатный сервис OCR — это отличная возможность для бизнеса сэкономить своё драгоценное время и деньги.

Есть несколько преимуществ использования бесплатных услуг OCR онлайн сервисов. Эти преимущества включают в себя:

  • Время, затрачиваемое на весь процесс, значительно сокращается, и большие документы можно подготовить всего за несколько минут. Редактировать контракты, страницы журналов и брошюры теперь стало очень просто.
  • Упрощение процесса извлечения данных из сложных документов.
  • Снижение вероятности человеческой ошибки, связанной с методом чтения и перепечатывания.
  • Устранение трудозатрат в часах, необходимых для затратного процесса ввода данных.
  • Сканеры текста OCR являются сложными и могут также распознавать сложные почерки, которые могут занять время, чтобы человеческий глаз мог их прочитать и обработать.

Благодаря более быстрому циклу обработки и современным сканерам распознавания текста, эта технология может сэкономить достаточно значительное количество времени и средств для пользователей, которые смогут распорядиться своим временем более эффективно.

Распознавание рукописного ввода на основе RNN в Gboard

Точки касания, кривые Безье и рекуррентные нейронные сети
Отправной точкой для любого онлайн-распознавателя рукописного ввода являются точки соприкосновения. Нарисованный ввод представлен как последовательность штрихов, и каждый из этих штрихов, в свою очередь, представляет собой последовательность точек, к каждой из которых прикреплена метка времени. Поскольку Gboard используется на самых разных устройствах и экранах с различными разрешениями, наш первый шаг — нормализовать координаты точки касания.Затем, чтобы точно зафиксировать форму данных, мы преобразуем последовательность точек в последовательность кубических кривых Безье , чтобы использовать их в качестве входных данных для рекуррентной нейронной сети (RNN), которая обучена точно определять записываемый символ. (подробнее об этом шаге ниже). Хотя кривые Безье имеют давнюю традицию использования при распознавании рукописного ввода, использование их в качестве входов является новым и позволяет нам обеспечить единообразное представление входных данных на разных устройствах с различной частотой дискретизации и точностью. Этот подход значительно отличается от наших предыдущих моделей, в которых использовался так называемый подход сегментирования и декодирования, который включал создание нескольких гипотез того, как разложить штрихи на символы (сегменты), а затем найти наиболее вероятную последовательность символов из этого разложения ( декодировать).

Еще одним преимуществом этого метода является то, что последовательность кривых Безье более компактна, чем базовая последовательность входных точек, что упрощает для модели определение временных зависимостей вдоль входных данных — каждая кривая представлена ​​полиномом, определяемым start и конечные точки, а также две дополнительные контрольные точки, определяющие форму кривой.Мы используем итеративную процедуру, которая минимизирует квадраты расстояний (в x , y и время) между нормализованными входными координатами и кривой, чтобы найти последовательность кубических кривых Безье, которые точно представляют входные данные. На рисунке ниже показан пример процесса подбора кривой. Рукописный ввод пользователя отображается черным цветом. Он состоит из 186 точек касания и явно предназначен для обозначения go . Желтым, синим, розовым и зеленым мы видим его представление через последовательность четырех кубических кривых Безье для буквы g (с их двумя контрольными точками каждая), и соответственно оранжевый, бирюзовый и белый цвета представляют три кривые, интерполирующие букву . o .

Расшифровка символов
Последовательность кривых представляет входные данные, но нам все еще необходимо преобразовать последовательность входных кривых в фактически написанные символы. Для этого мы используем многослойную RNN для обработки последовательности кривых и создания выходной матрицы декодирования с распределением вероятностей по всем возможным буквам для каждой входной кривой, обозначающим, какая буква записывается как часть этой кривой.

Мы экспериментировали с несколькими типами RNN и, наконец, остановились на использовании двунаправленной версии квази-рекуррентных нейронных сетей (QRNN). QRNN чередуются между сверточным и рекуррентным слоями, что дает им теоретический потенциал для эффективного распараллеливания и обеспечивает хорошую предсказательную производительность, сохраняя при этом сравнительно небольшое количество весов. Количество весов напрямую связано с размером модели, которую необходимо загрузить, поэтому чем меньше, тем лучше.

Чтобы «декодировать» кривые, рекуррентная нейронная сеть создает матрицу, где каждый столбец соответствует одной входной кривой, а каждая строка соответствует букве в алфавите.Столбец для конкретной кривой можно рассматривать как распределение вероятностей по всем буквам алфавита. Однако каждая буква может состоять из нескольких кривых (например, g и o выше, состоят из четырех и трех кривых соответственно). Это несоответствие между длиной выходной последовательности из рекуррентной нейронной сети (которая всегда соответствует количеству кривых Безье) и фактическим количеством символов, которые должен представлять вход, устраняется путем добавления специального пустого символа , указывающего на отсутствие вывода. для конкретной кривой, как в алгоритме Connectionist Temporal Classification (CTC).Мы используем декодер конечного автомата, чтобы объединить выходные данные нейронной сети с символьной моделью языка, закодированной как взвешенный акцептор с конечным состоянием. Последовательности символов, которые являются общими для языка (например, «sch» в немецком языке), получают бонусы и с большей вероятностью будут выведены, тогда как необычные последовательности наказываются. Процесс визуализирован ниже.

Последовательность точек касания (с цветовой кодировкой сегментов кривой, как на предыдущем рисунке) преобразуется в гораздо более короткую последовательность коэффициентов Безье (семь в нашем примере), каждая из которых соответствует одной кривой.Распознаватель на основе QRNN преобразует последовательность кривых в последовательность вероятностей символов одинаковой длины, показанную в матрице декодера со строками, соответствующими буквам от «a» до «z» и пустым символом , где яркость входа соответствует его относительной вероятности. Просматривая матрицу декодера слева направо, мы видим в основном пробелы и яркие точки для символов «g» и «o», в результате чего на выходе получается текст «go».

Несмотря на то, что наши новые модели распознавания символов значительно проще, они не только делают на 20-40% меньше ошибок, чем старые, но и намного быстрее.Однако все это еще нужно выполнять на устройстве!

Как заставить работать, на устройстве
Чтобы обеспечить наилучшее взаимодействие с пользователем, недостаточно точных моделей распознавания — они также должны быть быстрыми. Чтобы достичь минимально возможной задержки в Gboard, мы преобразовываем наши модели распознавания (обученные в TensorFlow) в модели TensorFlow Lite. Это включает в себя квантование всех наших весов во время обучения модели, так что вместо использования четырех байтов на вес мы используем только один, что приводит к меньшим моделям, а также к меньшему времени вывода.Более того, TensorFlow Lite позволяет нам уменьшить размер APK по сравнению с использованием полной реализации TensorFlow, поскольку он оптимизирован для небольшого двоичного размера, включая только те части, которые требуются для вывода.

Еще впереди
Мы продолжим расширять кругозор, не ограничиваясь улучшением распознавателей латинского алфавита. Команда рукописного ввода уже усердно работает над запуском новых моделей для всех поддерживаемых нами языков рукописного ввода в Gboard.

Благодарности
Мы хотели бы поблагодарить всех, кто внес свой вклад в улучшение работы с рукописным вводом в Gboard.В частности, Джатин Матани из команды Gboard, Дэвид Рыбах из команды алгоритмов речи и языка, Прабху Калиамурти из команды Expander, Пит Уорден из команды TensorFlow Lite, а также Генри Роули, Ли-Лун Ван, Мирча Трэичиу, Филипп Жерве и Томас Дезелэрс из группы рукописного ввода.

Авторы: Сандро Феуз и Педро Гоннет, старшие инженеры-программисты, группа рукописного ввода

В 2015 году мы запустили Google Handwriting Input, который позволил пользователям писать текст от руки на своем мобильном устройстве Android в качестве дополнительного метода ввода для любого приложения Android. При первом запуске нам удалось поддерживать 82 языка: от французского до гэльского и от китайского до малаялам. Чтобы обеспечить более удобное взаимодействие с пользователем и устранить необходимость переключения методов ввода, в прошлом году мы добавили поддержку распознавания рукописного ввода на более чем 100 языках в Gboard для Android, клавиатуру Google для мобильных устройств.

С тех пор прогресс в машинном обучении позволил создать новые архитектуры моделей и методологии обучения, что позволило нам пересмотреть наш первоначальный подход (который основывался на разработанных вручную эвристиках, чтобы разрезать рукописный ввод на отдельные символы) и вместо этого построить единую модель машинного обучения которая работает со всем вводом и существенно снижает количество ошибок по сравнению со старой версией.Мы запустили эти новые модели для всех языков на основе латинского алфавита в Gboard в начале года и опубликовали документ «Быстрое распознавание рукописного ввода в Интернете на основе LSTM», в котором более подробно объясняются исследования, лежащие в основе этого выпуска. В этом посте мы даем общий обзор этой работы.

Точки касания, кривые Безье и рекуррентные нейронные сети
Отправной точкой для любого онлайн-распознавателя рукописного ввода являются точки касания. Нарисованный ввод представлен как последовательность штрихов, и каждый из этих штрихов, в свою очередь, представляет собой последовательность точек, к каждой из которых прикреплена метка времени.Поскольку Gboard используется на самых разных устройствах и экранах с различными разрешениями, наш первый шаг — нормализовать координаты точки касания. Затем, чтобы точно зафиксировать форму данных, мы преобразуем последовательность точек в последовательность кубических кривых Безье , чтобы использовать их в качестве входных данных для рекуррентной нейронной сети (RNN), которая обучена точно определять записываемый символ. (подробнее об этом шаге ниже). Хотя кривые Безье имеют давнюю традицию использования при распознавании рукописного ввода, использование их в качестве входов является новым и позволяет нам обеспечить единообразное представление входных данных на разных устройствах с различной частотой дискретизации и точностью. Этот подход значительно отличается от наших предыдущих моделей, в которых использовался так называемый подход сегментирования и декодирования, который включал создание нескольких гипотез того, как разложить штрихи на символы (сегменты), а затем найти наиболее вероятную последовательность символов из этого разложения ( декодировать).

Еще одним преимуществом этого метода является то, что последовательность кривых Безье более компактна, чем базовая последовательность входных точек, что упрощает для модели определение временных зависимостей вдоль входных данных — каждая кривая представлена ​​полиномом, определяемым start и конечные точки, а также две дополнительные контрольные точки, определяющие форму кривой.Мы используем итеративную процедуру, которая минимизирует квадраты расстояний (в x , y и время) между нормализованными входными координатами и кривой, чтобы найти последовательность кубических кривых Безье, которые точно представляют входные данные. На рисунке ниже показан пример процесса подбора кривой. Рукописный ввод пользователя отображается черным цветом. Он состоит из 186 точек касания и явно предназначен для обозначения go . Желтым, синим, розовым и зеленым мы видим его представление через последовательность четырех кубических кривых Безье для буквы g (с их двумя контрольными точками каждая), и соответственно оранжевый, бирюзовый и белый цвета представляют три кривые, интерполирующие букву . o .

Декодирование символов
Последовательность кривых представляет входные данные, но нам все еще необходимо преобразовать последовательность входных кривых в фактически записанные символы. Для этого мы используем многослойную RNN для обработки последовательности кривых и создания выходной матрицы декодирования с распределением вероятностей по всем возможным буквам для каждой входной кривой, обозначающим, какая буква записывается как часть этой кривой.

Мы экспериментировали с несколькими типами RNN и, наконец, остановились на использовании двунаправленной версии квази-рекуррентных нейронных сетей (QRNN). QRNN чередуются между сверточным и рекуррентным слоями, что дает им теоретический потенциал для эффективного распараллеливания и обеспечивает хорошую предсказательную производительность, сохраняя при этом сравнительно небольшое количество весов. Количество весов напрямую связано с размером модели, которую необходимо загрузить, поэтому чем меньше, тем лучше.

Чтобы «декодировать» кривые, рекуррентная нейронная сеть создает матрицу, где каждый столбец соответствует одной входной кривой, а каждая строка соответствует букве в алфавите.Столбец для конкретной кривой можно рассматривать как распределение вероятностей по всем буквам алфавита. Однако каждая буква может состоять из нескольких кривых (например, g и o выше, состоят из четырех и трех кривых соответственно). Это несоответствие между длиной выходной последовательности из рекуррентной нейронной сети (которая всегда соответствует количеству кривых Безье) и фактическим количеством символов, которые должен представлять вход, устраняется путем добавления специального пустого символа , указывающего на отсутствие вывода. для конкретной кривой, как в алгоритме Connectionist Temporal Classification (CTC).Мы используем декодер конечного автомата, чтобы объединить выходные данные нейронной сети с символьной моделью языка, закодированной как взвешенный акцептор с конечным состоянием. Последовательности символов, которые являются общими для языка (например, «sch» в немецком языке), получают бонусы и с большей вероятностью будут выведены, тогда как необычные последовательности наказываются. Процесс визуализирован ниже.

Последовательность точек касания (обозначенных сегментами кривой, как на предыдущем рисунке) преобразуется в гораздо более короткую последовательность коэффициентов Безье (семь в нашем примере), каждая из которых соответствует одной кривой.Распознаватель на основе QRNN преобразует последовательность кривых в последовательность вероятностей символов одинаковой длины, показанную в матрице декодера со строками, соответствующими буквам от «a» до «z» и пустым символом , где яркость входа соответствует его относительной вероятности. Просматривая матрицу декодера слева направо, мы видим в основном пробелы и яркие точки для символов «g» и «o», в результате чего на выходе получается текст «go».

Несмотря на то, что наши новые модели распознавания символов значительно проще, они не только делают на 20-40% меньше ошибок, чем старые, но и намного быстрее.Однако все это еще нужно выполнять на устройстве!

Как заставить работать, на устройстве
Чтобы обеспечить наилучшее взаимодействие с пользователем, недостаточно точных моделей распознавания — они также должны быть быстрыми. Чтобы достичь минимально возможной задержки в Gboard, мы преобразовываем наши модели распознавания (обученные в TensorFlow) в модели TensorFlow Lite. Это включает в себя квантование всех наших весов во время обучения модели, так что вместо использования четырех байтов на вес мы используем только один, что приводит к меньшим моделям, а также к меньшему времени вывода.Более того, TensorFlow Lite позволяет нам уменьшить размер APK по сравнению с использованием полной реализации TensorFlow, поскольку он оптимизирован для небольшого двоичного размера, включая только те части, которые требуются для вывода.

Еще впереди
Мы продолжим расширять кругозор, не ограничиваясь улучшением распознавателей латинского алфавита. Команда рукописного ввода уже усердно работает над запуском новых моделей для всех поддерживаемых нами языков рукописного ввода в Gboard.

Благодарности
Мы хотели бы поблагодарить всех, кто внес свой вклад в улучшение работы с рукописным вводом в Gboard.В частности, Джатин Матани из команды Gboard, Дэвид Рыбах из команды алгоритмов речи и языка, Прабху Калиамурти из команды Expander, Пит Уорден из команды TensorFlow Lite, а также Генри Роули, Ли-Лун Ван, Мирча Трэичиу, Филипп Жерве и Томас Дезелэрс из группы рукописного ввода.

распознаватель NPen ++. Int J Doc Anal Recognit 3: 169-180

S. Jaeger и др.: Распознавание рукописного ввода в Интернете: распознаватель NPen ++ 179

точек, сглаживание, нормализация наклона, вычисление Equidis-

точек (повторная выборка) и удаление отложенного удары.

Набор функций, вычисленных в NPen ++, объединяет

как локальную, так и глобальную информацию о траектории

пера. В то время как локальные признаки описывают форму траектории

в определенный момент времени, глобальные признаки имеют дело

с пространственной информацией, охватывающей более широкий временной контекст.

NPen ++ считает важными оба типа информации.

Следующие локальные и глобальные характеристики вычисляются в

NPen ++: вертикальное положение, направление письма, кривизна,

перо вверх / вниз, «шляпа» -функция, аспект, изгиб, лин-

, угол наклона , восходящие / нисходящие и контекстные карты.

Контекстные карты — это новый подход, сочетающий глобальные

офлайн-функции с локальной онлайн-информацией. Они отображают дополнительную пространственную информацию о частях траектории

, которые могут иметь большое временное расстояние друг от друга

. Контекстные карты увеличивают общий уровень распознавания

примерно на 1%. Однако одним из недостатков контекстных карт

является то, что они увеличивают размер векторов признаков более чем на

, чем на 50%, что, в свою очередь, увеличивает сложность

нейронной сети.Тем не менее, мы считаем, что контекстные карты

являются важным подходом для включения онлайн

, а также офлайн распознавания, которое выходит за рамки комбинации

двух отдельных онлайн и офлайн распознавателей.

NPen ++ использует эффективный поиск по дереву и метод отсечения

, чтобы обеспечить производительность в реальном времени для словарей очень больших размеров

. Показатели распознавания, указанные в этой статье

, варьируются от 96% для словаря на 5000 слов до

91.2% за словарь на 50 000 слов. Следовательно, можно сказать, что

NPen ++ является успешным примером передачи

MS-TDNN из области распознавания речи

,

в задачу распознавания рукописного ввода. Более того, MS-

TDNN представляет собой мощную архитектуру, которая позволяет обучать

и распознавать всю иерархию рукописных данных

, начиная от отдельных символов и заканчивая целыми предложениями.

Мы предполагаем, что перенос основных методов

NPen ++ на другие языки, такие как русский, греческий,

или арабский, потребует лишь незначительных изменений в системе

NPen ++.Для азиатских языков, однако, потребуется несколько серьезных изменений

из-за разной структуры

этих языков. Например, базовые показатели

, вычисленные NPen ++, не будут работать для таких языков, как

, таких как китайский или японский. Поскольку азиатский иероглиф с точки зрения сложности напоминает латинское слово

, оптимальное количество состояний

, представляющих символ, предположительно,

будет отличаться от числа состояний в западных письменах

.В практических экспериментах мы достигли

оптимальной производительности полностью обученной системы NPen ++

при использовании трех состояний. Однако мы обнаружили, что

обслужил некоторые небольшие улучшения с четырьмя или даже пятью состояниями

для некоторых меньших подмножеств наших трех баз данных.

Возможное улучшение, которое мы не использовали

в NPen ++, — это контекстно-зависимые состояния, которые уже готовы к использованию при распознавании речи [12]. Представление различных стилей письма, таких как печатные и курсивные стили,

с использованием отдельных моделей, также может быть потенциальным улучшением для NPen ++, которое заслуживает дальнейшего исследования.

В принципе, базовая архитектура NPen ++ позволяет

распознавание следа, т. Е. Распознавание частей траектории во время записи. Тем не менее, распознавание продолжения может потребовать модификаций на некоторых этапах предварительной обработки.

В частности, базовые линии, вычисленные в начале

траектории, будут ненадежными из-за недостаточного числа

локальных максимумов или минимумов.

Представленная система NPen ++ может быть легко расширена для обеспечения распознавания полных предложений.Для этого мы внедрили поиск по дереву в цикл

обратной связи, объединяющий выходные данные древовидной структуры с корневыми узлами

через дополнительное состояние, представляющее пробелы между

промежуточными словами. Наши первые эксперименты с распознаванием предложений были очень обнадеживающими. Тем не менее, эти эксперименты

все еще находятся на ранней стадии, и есть много возможностей для улучшения. Что наиболее важно, следующим важным шагом должно стать исследование более сложных языковых моделей, таких как tri-

граммов.

Ссылки

1. С. Абрамовски, Х. Мюллер: Geometrisches Modellieren

(на немецком языке), vol. 75 из Reihe Informatik. BI, Mannheim

Wien Z¨urich, 1991

2. Y. Bengio, Y.L. Cun .: Нормализация слов для онлайн-распознавания рукописных слов

. В: Proc. Int. Конф. на

Распознавание образов, стр. 409–413, 1994

3. Дж. Бокчиньоне, А. Кьянезе, Л. П. Корделла, А. Марчелли:

Восстановление динамической информации из статического почерка —

ing.Распознавание образов, 26 (3): 409–418, 1993,

4. Т. Цезарь, Дж. М. Глогер, Э. Мандлер: Предварительная обработка и извлечение признаков

для системы распознавания рукописного ввода —

tem. В: 2nd IAPR Int. Конф. по анализу документов и распознаванию

, стр. 408–411, Цукуба, Япония, 1993 г.

5. Демпстер А.П., Лэрд Н.М., Д.Б. Рубин .: Максимум

Вероятность неполных данных с помощью алгоритма EM.

J. R. Stat. Soc., 39: 1–38, 1977

6. D.С. Дурманн, А. Розенфельд: Восстановление временной

информации из статических изображений почерка. Int. J.

Comput. Видение, 15: 143–164, 1995

7. J.G.A. Дольфинг, Р. Хаб-Умбах: Представление сигналов —

tions для скрытой марковской модели, основанной на интерактивной руке —

Распознавание письма. В: Proc. IEEE Int. Конф. on Acous-

tics, Speech and Signal Processing, Мюнхен, 1997,

8. I. Guyon, P. Albrecht, Y. Le Cun, J. Denker, W. Hub-

bard.: Дизайн распознавателя символов нейронной сети

для сенсорного терминала. Распознавание образов, 24 (2): 105–

119, 1991

9. Х. Хилд .: Buchstabiererkennung mit neuroonalen Netzen

в Auskunftssystemen (на немецком языке). Кандидатская диссертация, Университет

, город Карлсруэ, 1997. Шейкер, Германия

10. Х. Хильд, А. Вайбель: Независимое от докладчика подключено

Распознавание букв с многоуровневой временной задержкой Neu-

ral Network . В: 3-я Европейская конф.по речи, Связь и технологии

(EUROSPEECH), т. 2, pp.

1481–1484, Берлин, 1993

11. С. Йегер: Восстановление динамической информации из статических,

рукописных изображений Word. Кандидатская диссертация, Университет

Фрайбург, 1998. Фёльбах, Германия

12. А. Космала, Дж. Роттланд, Г. Риголл: Исследование

использования триграфов в курсиве большого словарного запаса

Распознавание почерка. В: Proc. IEEE Int. Конф.на

Акустика, речь и обработка сигналов, Мюнхен, 1997

13. P.M. Lallican, C. Viard-Gaudin: Подход Калмана

для восстановления порядка инсульта из офлайн-почерка.

In: 4th Int. Конф. по анализу и распознаванию документов

(ICDAR), стр. 519–522, 1997

Отличные приложения для распознавания рукописного ввода — businessnewsdaily.com

  • Создание заметок может привести к лучшему удержанию информации и более творческому мышлению.
  • Компьютеры и мобильные устройства могут заменить традиционные блокноты благодаря программному обеспечению для распознавания рукописного ввода.
  • Лучшие программы для распознавания рукописного ввода могут мгновенно загружать ваши заметки в облако.
  • Эта статья предназначена для владельцев малого бизнеса, которые рассматривают возможность внедрения программного обеспечения для распознавания рукописного ввода в повседневную работу своей компании.

Если вы делаете заметки на мобильном устройстве от руки — пальцем или стилусом — вы знаете, что ничто не заменит надежное приложение для распознавания рукописного ввода, которое сделает все ваши каракули разборчивыми.

Распознавание рукописного ввода существует уже несколько десятилетий, начиная с PalmPilot и Newton MessagePad 1990-х годов. Эти популярные КПК распознают ввод символов с помощью стилуса. Вы должны были писать разборчиво, чтобы Newton распознал буквы, и вы должны были выучить язык граффити, чтобы Palm мог делать то же самое.

Многие мобильные приложения позволяют рисовать буквы, штрихи и фигуры на экране с помощью устройств iOS и Android, но лишь немногие распознают, переводят или оцифровывают этот ввод.

Следующие приложения могут автоматически распознавать и оцифровывать ваш почерк. Некоторые из приложений бесплатны, некоторые работают со встроенной клавиатурой, в то время как другие имеют встроенные покупки или сборы или полагаются на систему распознавания рукописного ввода MyScript AI и управления цифровыми чернилами.

Как работают приложения для распознавания рукописного ввода?

Благодаря высокой вычислительной мощности, которую используют современные мобильные устройства и настольные компьютеры, технология распознавания рукописного ввода может помочь оцифровать уникальный стиль почерка человека. Созданная на основе более старой технологии, известной как оптическое распознавание символов, технология распознавания рукописного ввода преобразует написанное слово в цифровое приближение.

После сканирования документа или после того, как кто-то напишет заметку на сенсорном экране, рассматриваемое устройство пытается разделить каждую букву, чтобы сравнить их с базой данных букв, которые, вероятно, могут быть почерком.Некоторые из более совершенных программ распознавания рукописного ввода используют сложные алгоритмы и сравнивают написанные буквы с обширной базой данных для идентификации символов перед тем, как произвести цифровое приближение. Со временем некоторые технологии распознавания почерка также улучшатся при расшифровке даже самых трудных для чтения куриных царапин.

Ключевой вывод: приложения для распознавания рукописного ввода могут сканировать и оцифровывать ваши рукописные заметки.

Кредит: MetaMoji

Этот красочный блокнот, альбом для рисования и альбом для вырезок поддерживает голосовой ввод, аннотации PDF и преобразование рукописного текста в текст с помощью вспомогательного приложения Mazec.

Приложение предлагает большой ассортимент ручек, ручек и чернил для каллиграфии, графику и макеты для письма и рисования. Вы можете редактировать голосовые заметки и добавлять теги к визуальным элементам или документам — или импортировать файл PDF, помечать его и сохранять обратно как PDF. Вы можете делиться заметками по электронной почте, в Twitter, Facebook или Tumblr, а также хранить и делиться файлами с помощью Google Drive, Evernote и Dropbox. Вы можете синхронизировать все папки с MetaMoJi Cloud, которое бесплатно сохраняет и управляет до 2 ГБ документов и защищает ваши заметки паролем.

Золотая услуга за 29,99 долл. США в год или 4,99 долл. США в месяц предоставляет вам дополнительные гибкие функции, включая общий диск для совместного редактирования документов, автоматическую синхронизацию на основе интервалов для резервного копирования заметок, дополнительное облачное хранилище, доступ к дополнительным чернилам и бумагам, и возможность настроить панель навигации.

Notes Plus (9,99 долларов США)

Предоставлено: Notes Plus

Notes Plus — это приложение для письма на основе жестов для iPhone и iPad, которое поддерживает более 50 языков и обеспечивает плавный рукописный ввод с эффектами рукописного ввода, отклонением ладони и распознаванием формы и режим письма крупным планом.Интерфейс стильный, веселый и отзывчивый, с множеством опций для масштабирования или перемещения элементов по странице, а также предлагает различные стили чернил, цвета, толщину и письменные принадлежности.

Томас Фульц, основатель Coffeeble.com, сказал, что ему нравится Notes Plus, потому что ему удобнее писать свои заметки.

«Я могу писать свои заметки от руки, но я автоматически сохраняю их в цифровом виде», — сказал Фульц. «Также легче найти старые заметки, если мне нужно снова сослаться на них, по сравнению с реальным физическим блокнотом, поэтому, если у меня когда-нибудь появится идея для контента для моего сайта или просто захочу что-то записать, я воспользуюсь Notes Plus, чтобы быстро запишите его, и тогда мне будет легко получить к нему доступ позже. «

В сочетании с движком MyScript Notes Plus переводит ваши наброски в текст, принимает ввод текста и экспортирует заметки в формате PDF или изображения в электронную почту, Dropbox, Google Диск и Evernote. Вы можете импортировать документы PDF и Word и вставлять изображения из фотографий или приложение камеры. Аудиовход позволяет записывать заметки. Приложение совместимо со стилусами от Wacom, Adonit и Apple Pencil. Недавнее обновление поддерживает iPad Pro, Apple Pencil 2 и iOS 12.

Google Handwriting Input (бесплатно)

Предоставлено: Google

Google Handwriting Input, приложение только для Android, переводит ваши каракули прямо на экран во время написания.После установки приложения вы получаете несколько панелей настройки, где вы можете выбрать свой язык, и дополнительную клавиатуру, которая позволяет использовать утилиту с другими приложениями для ввода текста. Помимо поддержки более 100 языков, он позволяет легко вводить идеографические буквы и голос, а также распознает рисунки в стиле эмодзи.

Это приложение хорошо понимает даже самые неряшливые каракули и предлагает интеллектуальный текст в верхней части окна, чтобы вы могли настроить его интерпретацию — или вы можете исправить орфографию прямо в выводимом тексте.Одним из сторонников Google Handwriting Input является Эмили Дитон, финансовый журналист Let Me Bank.

«Как и в любом приложении для рукописного ввода, потребуется время, чтобы научиться писать, но ИИ работает очень хорошо — даже против моего очень грязного почерка», — сказал Дитон. «Он переводится, когда вы пишете, идеально подходит, когда вы в пути и нуждаетесь в быстром написании».

Онлайн-функция отправляет информацию в Google для расшифровки вашего почерка, чтобы улучшить механизм распознавания, но вы можете отказаться от этого в пользу более частного перевода на локальное устройство.Хотя конкретной версии iOS нет, вы можете включить Google Handwrite в мобильном Safari, Chrome или Gboard для поиска с помощью пальца или стилуса.

MyScript Nebo (7,99 доллара США)

Кредит: MyScript

MyScript Nebo специально разработан для использования с Apple iPad Pro и Pencil или последними версиями Android с активным стилусом, например S Pen или Wacom Pen.

Nebo использует технологию интерактивных чернил для облегчения написания, рисования и форматирования заметок в дополнение к преобразованию текста в документы для совместного использования.

Новые обновления способствуют повышению производительности математических объектов, а также общим улучшениям в управлении заметками. Новая библиотека позволяет просматривать записные книжки и коллекции на боковой панели, что позволяет изменять порядок документов с помощью перетаскивания. Расширенная поисковая система охватывает всю вашу библиотеку.

Помимо редактирования и форматирования на 65 языках, вы можете делать наброски; комментировать изображения; создавать редактируемые уравнения; настроить размер шрифта и ориентацию устройства; организовывать заметки по страницам, блокнотам и папкам; а также искать, хранить или синхронизировать с Dropbox.Вы можете экспортировать документы как текст, Word, PDF или HTML. Вы также можете копировать, вставлять и редактировать диаграммы в PowerPoint.

WritePad для iPad (4,99 доллара США)

Кредит: WritePad

Если вы предпочитаете писать от руки, но хотите видеть текст в цифровом формате, подумайте о WritePad для iPad. Вы можете настроить множество параметров для распознавания форм ввода и предопределенных команд, либо вы можете вводить буквы пальцем или стилусом.

Когда вы закончите со словом, приложение автоматически преобразует каракули в текст.Приложение изучает ваш стиль письма, чтобы уменьшить количество ошибок. Жесты позволяют выбирать, вырезать, копировать, вставлять и вставлять специальные символы. Четыре режима распознавания позволяют вводить курсив, печатать, числовой текст для телефонных номеров и язык Интернета для адресов электронной почты и URL-адресов. Обновления включают новую опцию инвертирования цветов панели инструментов и лучшую интеграцию с файловым менеджером. Он оптимизирован для iOS 11 или новее и iPad Pro третьего поколения.

Приложение Android или iOS поддерживает десяток языков и может переводить между ними. Он также имеет средство проверки орфографии с настраиваемым словарем, анализатор контекста, автокорректор и редактор стенографических записей, который принимает часто используемые слова и фразы. Он синхронизируется с Evernote, Box, Dropbox, iCloud, Google Drive и iTunes. Вы даже можете твитнуть или публиковать обновления Facebook прямо из приложения.

Mazec (12,99 долларов США)

Предоставлено: Mazec

Mazec — это приложение для клавиатуры, которое обеспечивает преобразование рукописного ввода в текст в различных приложениях, таких как электронная почта, заметки и сообщения в социальных сетях. Семантические базы данных в сочетании с движком MyScript позволяют выполнять поиск, просматривать веб-страницы и заполнять онлайн-формы.Вы можете выбрать размер шрифта, ширину области автоматической прокрутки, интервал между словами и многое другое. Обновления улучшают встроенные словари и упрощают использование Apple Pencil.

Когда вы начинаете писать, Mazec отображает подсказки и фразы на выбор, поэтому вам обычно не нужно писать все слово до того, как приложение завершит его. Mazec интеллектуально определяет ваш выбор, изучает определенные фразы и даже предлагает смайлики — если вы напишете «смайлики» или известное название категории смайлов. Mazec поддерживает 12 языков, но вы должны купить языковой пакет, если хотите использовать любой, отличный от того, с которым вы вошли в систему.Работает на Android или iOS.

GoodNotes 5 (7,99 долл. США)

Кредит: GoodNotes

Если вам нужно мощное приложение для создания заметок и аннотаций PDF с распознаванием рукописного ввода, ознакомьтесь с обновленным GoodNotes 5 для записных книжек с возможностью поиска и создания документов.

Инструмент «Перо» приложения предлагает выбор цвета и толщины букв. Распознавание форм автоматически создает узнаваемые формы из рисунков от руки. Работайте с текстовыми полями и изображениями, перемещайте элементы, а также масштабируйте, прокручивайте и переворачивайте страницы.

«Нам нравится то, что мы можем рисовать и рисовать, а также переводить наши наброски», — сказал Ян Келли, вице-президент по операциям NuLeaf Naturals. «Мы обеспечиваем совместное использование, так что каждый участник собрания может использовать свои iPad или ноутбуки, чтобы внести свой вклад. Мне нравится, что он также доступен для поиска. Более естественно записывать заметку, чем печатать ее, и это позволяет нам взаимодействовать друг с другом во время презентаций и сессий. »

Версия 5 добавляет такие функции, как горизонтальная и вертикальная гибкая прокрутка, возможность создавать неограниченное количество папок и подпапок, а также возможности поиска по рукописным заметкам, набранному тексту или названиям документов и папок.В новой версии также есть ярлыки для различных страниц, документов или папок; функция QuickNotes, которая быстро запускает ваши заметки; и возможность отображать документы в виде списков.

Улучшенный алгоритм чернил упрощает процесс письма. Обновленные инструменты кисти и формы предлагают более красочные и творческие заметки, а новая библиотека шаблонов предлагает отличительные обложки и страницы. GoodNotes теперь поддерживает новый iPad Pro и Apple Pencil второго поколения. С iCloud вы можете синхронизировать свои записные книжки на всех своих устройствах iOS.

Pen to Print (бесплатно)

Кредит: Serendi LTD

В варианте концепции распознавания рукописного ввода Pen to Print считывает отсканированные рукописные документы и преобразует их в редактируемый цифровой текст с возможностью поиска, который можно сохранить на вашем устройстве или в облачный сервис.

Механизм распознавания рукописного ввода (OCR) приложения извлекает текст из бумажных документов, таких как письма, школьные заметки, заметки о встречах и списки продуктов, позволяя тем, кто предпочитает писать от руки, свободу продолжать.

Система распознавания рукописного ввода работает с печатными буквами, курсивом и шрифтом. Тьерри Трембле, генеральный директор и основатель Kohezion, сказал, что очень рекомендует это приложение.

«Это очень просто, понятно, удобно, быстро и довольно точно», — сказал Тремблей о Pen to Print. «Он отлично работает как на моем iPad, так и на моих смартфонах. Одна из моих коллег также практикует это на своем планшете Android, и ей тоже очень приятно».

Премиальные планы ежемесячной и годовой подписки позволяют сохранять текст в файл, копировать, отправлять по электронной почте, добавлять в заметки или делиться ими в сообщениях, WhatsApp, Hangout, WeChat, Messenger и Telegram.Вы можете передать текст в текстовые редакторы, такие как Microsoft Word или Google Docs, или экспортировать в Evernote, OneNote или Google Keep. Приложение работает с iOS 9 или новее и Android 4.4 и новее на английском, португальском и испанском языках.

Дополнительная отчетность Эндрю Мартинса

Распознавание рукописного текста с использованием параметров синусоидальной модели

Основные моменты

Анализ параметров синусоидальной модели для распознавания рукописного ввода.

Моделирование ускорения и информации о положении с использованием синусоидальных колебаний.

Предложение синусоидальных характеристик для системы распознавания символов и слов.

Abstract

Рукописный текст создается за счет колебательного движения руки в горизонтальном и вертикальном направлениях с постоянной скоростью дрейфа вдоль направления письма. Профили скорости рукописного ввода в этих ортогональных направлениях имеют инвариантный колоколообразный характер с нулевыми скоростями при изменении направлений траектории. Согласно недавним исследованиям, онлайн-почерк может быть соответствующим образом охарактеризован путем моделирования профилей скорости с синусоидальными колебаниями.В этой статье мы предлагаем набор функций, полученных на основе синусоидального моделирования скоростей рукописного ввода, для задачи распознавания рукописного ввода (HR) онлайн. Хотя преобладающая информация о почерке моделируется в профилях скорости, первые производные профилей скорости (т. Е. Ускорение) и координаты x и y также важны для характеристики почерка. Соответственно, эти сигналы также моделируются синусоидальными колебаниями, а параметры используются в качестве функций для разработки системы HR.Поскольку эти параметры извлекаются непосредственно с использованием теории генерации движений руки, она может также содержать дополнительную информацию, описывающую создание рисунка, вместе с информацией о его пространственной форме. Эффективность предложенных функций показана для задачи распознавания символов и слов с использованием классификаторов скрытой марковской модели (HMM) и вспомогательной векторной машины (SVM). Эксперименты проводятся с использованием трех рукописных онлайн-баз данных: базы данных ассамских цифр, базы данных английских символов UNIPEN и базы данных английских слов UNIPEN ICROW-03.Полученные результаты являются многообещающими по сравнению с предыдущими работами для этих баз данных.

Ключевые слова

Распознавание рукописного ввода в Интернете

Синусоидальная модель

UNIPEN

Распознавание слов

Рекомендуемые статьиЦитирующие статьи (0)

Полный текст

© 2018 Elsevier B. V. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Рукописный текст OCR — Vidado

Как работает распознавание текста для рукописного ввода?

Handwriting OCR достигает того, чего не удалось традиционному OCR.Но для этого нужно гораздо больше, чем просто создание «лучшего программного обеспечения». Вот как это работает:

AI, Машинное обучение и механизмы компьютерного зрения

Распознавание рукописного текста требует гораздо более совершенных технологий, чем традиционное распознавание текста. Вместо использования простых методов для определения формы букв этот тип OCR использует хорошо обученную модель машинного обучения и передовые механизмы компьютерного зрения, чтобы фактически прочитать того, что написано, как это сделал бы человек.

  • Машинное обучение: подмножество искусственного интеллекта, которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и повторять опыт без явных инструкций, полагаясь вместо этого на шаблоны и логические выводы
  • Компьютерное зрение: еще одна разновидность искусственного интеллекта, который может автоматизировать задачи, которые может выполнять зрительная система человека

Комбинация высококвалифицированных моделей машинного обучения и механизмов компьютерного зрения — это то, что позволяет распознаванию текста для рукописного ввода копировать способ, которым люди читают почерк. На самом деле, если модель достаточно хороша, она может читать от руки рукописей лучше , чем люди, но мы еще до этого дойдем.

Обучающие модели машинного обучения

Модели машинного обучения

хороши ровно настолько, насколько хорош набор данных, на котором они обучаются. Это означает, что чем больше набор данных, тем лучше обучение, тем эффективнее модель.

Но дело не только в количестве данных, но и в качестве. Для обучения требуется много конкретных данных, таких как новые формы и рабочие процессы. Со временем алгоритм будет улучшаться по мере продолжения обучения.

Но наиболее важные приросты производительности (например, 90-процентная точность и выше) невероятно ресурсоемки и требуют серьезного количества качественных данных. Вот почему мы потратили время на то, чтобы обучить наш ИИ с помощью 1 миллиарда проверенных людьми данных.

Как заставить вашу машину ИИ работать

А дальше, конечно, нужно применить модель на практике. Для этого требуется большой набор данных о том, что вы хотите оцифровывать (обычно это разные типы форм, которые вы обычно видите в рабочем процессе обработки), эксперты, которые помогут вам построить модель на основе этих форм, и постоянную поддержку, которая поможет вам со временем усовершенствовать ее.

Итак, да — OCR рукописного ввода существует. Но кто этим пользуется и кто делает все это возможным?

chunkyjasper / IAMhwr: онлайн-распознавание рукописного ввода в базе данных IAM-ON с TDNN и RNN

GitHub — chunkyjasper / IAMhwr: онлайн-распознавание рукописного ввода в базе данных IAM-ON с TDNN и RNN

Распознавание рукописного ввода онлайн по базе данных IAM-ON с TDNN и RNN

Файлы

Постоянная ссылка

Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

База данных IAM

Коэффициент ошибок символов 6,2% (CER) в задаче рукописного ввода независимой записи IAM-OnDB 2.

Вместе с кодом мы предоставляем:

  1. Предварительно обученные веса для текущей версии модели
  2. 100 КБ лексики из викисловаря или 10 КБ лексики из Google 1b корпус
  3. Сильно урезанная 5-граммовая языковая модель на уровне символов, обученная на подмножестве корпуса Google 1b.
  4. Пример данных из базы данных IAM Online.

Прогнозирование будет немного хуже, чем результат выше, из-за сокращенной языковой модели, но должно работать нормально. При необходимости загрузите данные прямо с официального сайта IAM, указанного выше.

Сеть

Начало работы

Установка

Создайте виртуальную среду.

Установить зависимости

  pip install -r requirements.txt

pip install -e. 

Бег

Demo показывает несколько примеров ноутбуков jupyter. Writingpad.py запускает приложение блокнота.

  Python Writingpad.py
  

Около

Распознавание рукописного ввода онлайн по базе данных IAM-ON с TDNN и RNN

Ресурсы

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.
Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Глобальный онлайн-подход к распознаванию почерка на основе часто встречающихся шаблонов

И. Дегтяренко, О. Радивоненко, К. Бохан, В. Хоменко, «Классификатор текста / формы для мобильных приложений с рукописным вводом», Международный журнал анализа и распознавания документов, Vol.19, No. 4, pp. 369-379, 2016
DOI: https://doi.org/10.1007/s10032-016-0276-0

Н. Доунская, А. В. Ван Геммерт, Б. К. Лейс, Г. Э. Стельмах, «Смещенная координация запястья и пальцев у пациентов с паркинсонизмом при выполнении графических задач», Нейропсихология, Vol. 47, No. 12, pp. 2504-2514, 2009 г.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2009.04.020

М. С. Юлиус, Р. Меир, З. Шехтер-Ниссим, Э. Ади-Джапа, «Способность детей изучать двигательные навыки связана с навыками почерка и чтения», Learning and Individual Differences, Vol.51, стр. 265-272, 2016.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.lindif.2016.08.034

Дж. Шин, Т. Окуяма, «Обнаружение алкогольного опьянения с помощью онлайн-проверки собственноручной подписи», Письма о распознавании образов, Vol. 35. С. 101–104, 2014.
DOI: https://doi. org/10.1016/j.patrec.2012.07.016

V. Paz-Villagrán, J. Danna, J.-L. Velay, «Подъемы и остановки в умелом и дисграфическом почерке», Human Movement Science, Vol. 33, стр. 381-394, 2014.
DOI: https: // doi.org / 10.1016 / j.humov.2013.11.005

Т. Дезелэрс, Д. Кейзерс, Дж. Хосанг, Х. А. Роули, «GyroPen: гироскопы для перьевого ввода с мобильных телефонов», IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Vol. 45, No. 2, pp. 263-271, 2015
DOI: https://doi.org/10.1109/THMS.2014.2365723

М. Янг, Справочник технического писателя. Милл-Вэлли, Калифорния: Университетская наука, 1989

Б. К. Хуанг, Ю. Б. Чжан, М. Т. Кечади, «Методы предварительной обработки для распознавания рукописного ввода в Интернете», Седьмая международная конференция по проектированию и приложениям интеллектуальных систем (ISDA 2007), Рио-де-Жанейро, Бразилия, стр.793-800, 20-24 октября 2007 г.
DOI: https://doi.org/10.1109/ISDA.2007.31

MA Abuzaraida, AM Zeki, AM Zeki, «Онлайн-система распознавания рукописных цифр на хинди на основе алгоритма согласования», 3-я Международная конференция по передовым приложениям и технологиям компьютерных наук, Амман, Иордания, стр. 168-171, 29-30 декабря , 2014 г.
DOI: https://doi.org/10.1109/ACSAT.2014.36

М. Э. Мустафа, Х. А. А. Альшафи, «Сегментация на основе границ символов для арабского рукописного ввода в Интернете», Международная конференция по вычислительной технике, электротехнике и электронной технике (ICCEEE), Хартум, Судан, стр.306-310, 26-28 августа 2013 г.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICCEEE.2013.6633952

К. Де Стефано, М. Гарруто, А. Марчелли, «Многоуровневый подход к сегментации рукописного ввода и извлечению признаков в режиме онлайн», 17-я Международная конференция IEEE по распознаванию образов (ICPR 2004), Vol. 2. С. 614-617, 2004.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICPR.2004.1334323

Ю. Цзян, X. Ван, X. Ао, Г. Дай, «Онлайн-распознавание рукописных химических формул», 2-я совместная конференция по гармоничной среде человека и машины.Ханчжоу, Китай, стр. 111-115, 2006 г.

Л. Чжао, Х. Ян, Г. Ши, Дж. Ян, «Сегментация связанных символов в онлайн-рукописных химических формулах», Международная конференция по системным наукам, инженерному проектированию и информатизации производства (ICSEM), Ичан, Китай, стр. 278-281, 12-14 ноября 2010 г.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICSEM.2010.82

М. Чериет, Н. Харма, К. Лю, К. Суен, Системы распознавания персонажей: руководство для студентов и практиков, John Wiley & Sons, 2007 г.
DOI: https: // doi.org / 10.1002 / 9780470176535

О. Маймон, Л. Рокач, Справочник по интеллектуальному анализу данных и открытию знаний, Springer Science + Business Media, Inc, 2005 г.
DOI: https://doi.org/10.1007/b107408

У. М. Файяд, Г. Пятецкий-Шапиро, П. Смит, Р. Утурусами Достижения в области открытия знаний и интеллектуального анализа данных, AAAI Press, 1996

С. Митра, Т. Ачарья, Мультимедиа интеллектуального анализа данных, мягкие вычисления и биоинформатика, John Wiley & Sons, 2003 г.

р.Агравал, Т. Имиелински, А. Свами, «Правила ассоциации майнинга между наборами элементов в больших базах данных», в: SIGMOD ’93: Материалы международной конференции ACM SIGMOD 1993 года по управлению данными, стр. 207-216, ACM, 1993 г.
DOI: https://doi. org/10.1145/170035.170072

M. J. Zaki, C.-J. Сяо, «ChARM: эффективный алгоритм для интеллектуального анализа закрытых наборов элементов», в: Международная конференция SIAM по интеллектуальному анализу данных, 2002, стр. 457-473, SIAM, 2002
DOI: https://doi.org/10.1137/1.9781611972726.27

Л. Сатмари, «Методы интеллектуального анализа символических данных с помощью платформы Coron», докторская диссертация, Университет Анри Пуанкаре, 2002 г.

С. Датта Чоудхури, У. Бхаттачарья, С. К. Паруи, «Распознавание почерка онлайн с использованием метрики расстояния Левенштейна», 12-я Международная конференция по анализу и распознаванию документов, Вашингтон, округ Колумбия, США, 25-28 августа 2013 г.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICDAR.2013.24

М. Мори, С. Учида, Х. Сакано, «Глобальная функция для распознавания символов в Интернете», Письма о распознавании образов, Vol.35, стр. 142-148, 2013.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2013.03.036

С. Деванган, П. К. Гупта, У. К. Саху, И. К. Верма, «Распознавание рукописных слов в реальном времени с использованием скрытой марковской модели», Международный журнал технологического синтеза и анализа, Vol. 2012, №1, №1, стр. 7–9

В. Вуори, М. Аксела, Дж. Лааксонен, Э. Оя, «Распознавание рукописных символов в режиме онлайн», в: Двухгодичный отчет, Лаборатория компьютерных и информационных наук, Исследовательский центр нейронных сетей, Хельсинкский технологический университет, 2003

Н.Б. Амара, А. Белэйд, Н. Эллуз, «Использование моделей марковской разведки арабских стран: état de l’art», Colloque International Francophone sur l’Ecrit et le Document — CIFEd’00, Лион, Франция , Июль 2000 г.

К. П. Примекумар, С. М. Идикулла, «Распознавание рукописных символов малаялама в режиме онлайн с использованием HMM и SVM», Международная конференция по обработке сигналов, обработке изображений и распознаванию образов (ICSIPR), Коимбатур, Индия, 7-8 февраля 2013 г.
DOI: https: // doi.org / 10.1109 / ICSIPR.2013.6497991

S.-J. Чо, Дж. Х. Ким, «Байесовский сетевой подход к распознаванию рукописного ввода в режиме онлайн», в: Обработка цифровых документов. Достижения в распознавании образов, стр. 121–141, 2007 г.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-84628-726-8_6

Н. Тагуги, Х. Бубакер, М. Хераллах, А.М. Алими, «Гибридная система распознавания MLPNN / HMM для онлайн-арабского рукописного письма», Всемирный конгресс по компьютерным и информационным технологиям (WCCIT), Сусс, Тунис, 22-24 июня , 2013
DOI: https: // doi.org / 10.1109 / WCCIT.2013.6618744

Х. Эль Абед, М. Хераллах, В. Маргнер, А. М. Алими, «Онлайн-конкурс распознавания арабского рукописного ввода: база данных ADAB и участвующие системы», Международный журнал анализа и распознавания документов, Vol. 14, No. 1, pp. 15-23, 2011
DOI: https://doi.org/10.1007/s10032-010-0124-6

И. Ота, Р. Ямамото, С. Сако, С. Сагаяма, «Распознавание рукописных кандзи в режиме онлайн на основе грамматики между штрихами», 9-я Международная конференция IEEE по анализу и распознаванию документов (ICDAR 2007), Vol.