30.08.2013
Контекст играет существенную роль в процессе распознавания. Когда люди читают рукописный текст, они смотрят на слова целиком — или даже на весь документ — чтобы правильно идентифицировать, что там написано. Они могут прочитать предложение и понять неразборчивые слова в пределах "контекста" документа.
Таким же образом модуль распознавания использует контекст, как эффективное и гибкое средство, компенсирующее неясность почерка и улучшающее точность распознавания. Слова, либо поля в документе, распознаются как единое целое, а не как набор символов.
Например, символ слева может быть цифрой "7" или английской буквой "t", которая написана от руки. Благодаря использованию контекста, модуль распознавания сможет с легкостью определить является ли поле числовым или текстовым. Контекстная информация может быть как диапазоном цифр, дат и значений, так и достаточно обширным текстом согласно типу поля.
Адекватное использование контекста помогает получить правильный результат распознания с большей долей уверенности. База данных перекрестной проверки также повышает точность и увеличивает скорость чтения. Распространенное применение включает в себя соответствие почтового индекса с соответствующим почтовым адресом при распознавании адреса, либо проверка числовой величины (например, $108,35) на чеке с буквенно-цифровым обозначением суммы (например, сто восемь долларов тридцать пять центов) при обработке чеков.
Кроме того,содержание словарей, подобранных с учетом слов и фраз, которые приняты в конкретной отрасли, позволяют делать процесс распознания быстрее и надежнее, так как словарь менее объемный и более специфический. Словари предоставляют список возможных ответов, которые используются модулем распознавания, чтобы определить наилучший вариант из возможных. Ключевым моментом является то, что процесс сравнения происходит во время распознавания. Это означает, что модуль распознания выбирает наиболее подходящее слово из предоставленного словаря.
Теги: ICR
Таким же образом модуль распознавания использует контекст, как эффективное и гибкое средство, компенсирующее неясность почерка и улучшающее точность распознавания. Слова, либо поля в документе, распознаются как единое целое, а не как набор символов.
Например, символ слева может быть цифрой "7" или английской буквой "t", которая написана от руки. Благодаря использованию контекста, модуль распознавания сможет с легкостью определить является ли поле числовым или текстовым. Контекстная информация может быть как диапазоном цифр, дат и значений, так и достаточно обширным текстом согласно типу поля.
Адекватное использование контекста помогает получить правильный результат распознания с большей долей уверенности. База данных перекрестной проверки также повышает точность и увеличивает скорость чтения. Распространенное применение включает в себя соответствие почтового индекса с соответствующим почтовым адресом при распознавании адреса, либо проверка числовой величины (например, $108,35) на чеке с буквенно-цифровым обозначением суммы (например, сто восемь долларов тридцать пять центов) при обработке чеков.
Кроме того,содержание словарей, подобранных с учетом слов и фраз, которые приняты в конкретной отрасли, позволяют делать процесс распознания быстрее и надежнее, так как словарь менее объемный и более специфический. Словари предоставляют список возможных ответов, которые используются модулем распознавания, чтобы определить наилучший вариант из возможных. Ключевым моментом является то, что процесс сравнения происходит во время распознавания. Это означает, что модуль распознания выбирает наиболее подходящее слово из предоставленного словаря.
Теги: ICR
 |
 |
Читати інші новини...