Какие методы используются для распознавания типов текста?

Некоторые методы, которые используются для распознавания типов текста:

1. Шаблонные методы. alley-science.ru cyberleninka.ru Отсканированное изображение переводится в растровое (поточечное), затем производится его сравнение с эталонными шаблонами из базы данных. alley-science.ru Критерием выбора шаблона является наименьшее количество точек, отличных от исследуемого изображения. alley-science.ru Преимуществом шаблонных методов является высокая точность распознавания дефектных символов. alley-science.ru Основным недостатком является зависимость от шрифта, который встречается в изображении. alley-science.ru
2. Структурные методы. alley-science.ru Данная группа методов использует информацию не о поточечном написании символа, а о его топологии: взаимном расположении отдельных составных частей символа. alley-science.ru К преимуществам структурных методов распознавания можно отнести инвариантность относительно типов и размеров шрифтов. alley-science.ru Основной проблемой топологических методов является идентификация знаков, имеющих дефекты (например, разрыв линии или слияние соседних линий), а также невысокое быстродействие. alley-science.ru
3. Признаковые методы. alley-science.ru cyberleninka.ru Анализ в них базируется на том, что изображению ставится в соответствие N-мерный вектор признаков. alley-science.ru Распознавание заключается в сравнении его с набором эталонных векторов той же размерности. alley-science.ru Качество распознавания зависит от типов признаков и их количеств. alley-science.ru Основными преимуществами данной группы являются простота реализации, хорошая обобщающая способность, устойчивость к изменениям формы символов, высокое быстродействие. alley-science.ru
4. Нейросетевые алгоритмы. cyberleninka.ru С развитием машинного обучения, а также нейронных сетей, всё чаще для распознавания символов используют алгоритмы, построенные с помощью нейронных сетей глубокого обучения. cyberleninka.ru Входными данными для нейросетевого метода являются изображения строк и слов. cyberleninka.ru Выходными данными — символы, идущие по порядку, формирующие машинный текст. cyberleninka.ru Основным преимуществом использования нейросетевых технологий является хорошая обобщающая способность, возможность использовать контекстный анализ и распознавать символ, основываясь на окружающие его символы. alley-science.ru