Введение к работе
Актуальность исследования
Цифровая обработка изображений является актуальным разделом исследований в области теоретической информатики, как в сфере фундаментальных наук, так и в сфере практических приложений. Известными примерами возникновения задачи обработки изображений в сфере фундаментальной науки являются астрономия, физика элементарных частиц, фотография. Практическое применение данной задачи связано с радиолокацией, медициной, географией, криминалистикой, широким спектром задач учёта, обработки и систематизации данных. Можно с уверенностью констатировать, что в настоящее время цифровая обработка изображений проникла во все области человеческой деятельности. В связи с этим общая задача обработки изображений распадается на весьма широкий класс подзадач. Одной из таких подзадач является задача распознавания машинописного и рукописного текста. За последние годы достигнут существенный прогресс в распознавании стандартизированного (машинописного) текста. Разработаны алгоритмы и ряд программных продуктов, позволяющих с высокой степенью точности распознавать машинописный текст. Иначе обстоит дело с алгоритмами и программными комплексами для распознавания рукописного текста. Так, существующие программные продукты предназначены, в основном, для ввода специальных форм или анкет, заполненных от руки и решения иных узко специализированных задач.
В то же время рукописный текст является наиболее естественным для человека способом сохранения и дальнейшего использования информации. С использованием современных средств вычислительной техники, глобальных сетей и средств обмена сообщениями роль рукописного текста в повседневной коммуникации возрастает значительно. Простейшими примерами являются почтовые адреса на конвертах, школьные задания, медицинские справки и заключения, заполненные от руки анкеты и формы, подписи на документах и банковских чеках, человеческое общение посредством письма. Большое значение проблема распознавания рукописного текста имеет в архивном деле. В настоящее время достаточно сложно оценить общее количество существующих рукописных архивных документов, которые уже сейчас требуют перевода в цифровой формат и распознавания. Например, на начало 2009 года в Государственном архиве Российской Федерации насчитывалось более 1 миллиона дел по истории Российской империи и истории России только периода Временного правительства. При этом большая часть документов является письменными источниками, написанными, как правило, каллиграфическим почерком.
Однако перевод рукописных документов в электронную форму путём прямого набора текста оператором с бумажного носителя сложен и подразумевает использование значительных человеческих ресурсов и специализированных программных оболочек. По этой причине существует реальная потребность в создании автоматизированных систем распознавания
рукописных документов, не требующих больших трудозатрат со стороны оператора.
Весь спектр перечисленных проблем, а также возникающие новые технологические задачи определяют актуальность разработки алгоритмов и методов цифровой обработки рукописных текстов, что и является предметом исследования настоящей работы.
Цели и задачи исследования
Целью диссертационного исследования является разработка и теоретическое обоснование алгоритмов, предназначенных для распознавания рукописных символов и текстов на основе развития методов распознавания печатных текстов и развитие новых алгоритмов решения данной задачи. Для достижения цели в диссертации решаются следующие задачи.
Разработка алгоритмов распознавания изображения на основе синтеза символов из простейших геометрических объектов.
Построение алгоритмов распознавания рукописных символов и текстов на основе методов, развитых для машинописных текстов.
Разработка алгоритмов сегментации рукописных и машинописных текстов.
Создание программной оболочки распознавания рукописных и печатных текстов на основе разработанных алгоритмов.
Методы исследования
Выполненные теоретические исследования основаны на использовании теории интегральных преобразований, теории вероятностей и математической статистики, методов аналитической геометрии, теории множеств, теории размерности, теории кривых, теории обобщённых функций. Экспериментальные исследования основаны на разработанных программных оболочках, написанных на языках программирования высокого уровня и на сравнении результатов с данными, имеющимися в литературе.
Научная новизна и значимость работы
Научная новизна работы заключается в разработке алгоритмов и создании программного комплекса (на основе разработанных алгоритмов) для распознавания рукописных текстов.
1 В работе впервые разработаны:
алгоритмы распознавания прямых и окружностей без использования пространства «аккумулятора» для хранения параметров изображения двойственного исходному;
быстрый алгоритм поиска окружностей на изображении на основе метода инверсий;
алгоритм моделирования и распознавания кириллических рукописных символов с использованием алгебраических кривых;
алгоритм выделения и классификации алгебраических кривых на изображении;
алгоритм распознавания рукописных и печатных символов на основе дескрипторов функций длины хорды;
1.6 алгоритм определения угла наклона рукописных и печатных текстов на основе анализа диаграмм Вороного.
Для разработанных алгоритмов в диссертации представлены теоретические обоснования.
Доказана лемма о структурных элементах, используемых для фильтрации «скелета» изображения.
Доказана лемма о структуре обобщённой диаграммы Вороного.
Разработанные алгоритмы объединены в пакет прикладных программ для распознавания рукописных и печатных текстов. Практическая ценность работы заключается в применении
разработанного пакета прикладных программ для распознавания рукописных и печатных текстов. Разработанные алгоритмы могут быть применены в программно-аппаратных комплексах распознавания текстов на оптически сканированных изображениях, в том числе, для автоматизированного распознавания архивных документов и индивидуальных пакетов рукописного ввода информации, управления процессом обучения рукописному письму, в криминалистике для выделения характерных признаков почерка.
На часть разработанных программных продуктов получены свидетельства об официальной регистрации программ: «распознавание примитивов на изображении», «определение параметров центральных кривых второго порядка на изображении».
Соответствие диссертации паспорту научной специальности
Указанная область исследования соответствует формуле специальности 05.13.17 - «Теоретические основы информатики» (физико-математические науки), а именно:
пункту 5 «Разработка и исследование моделей и алгоритмов анализа данных, обнаружения закономерностей в данных и их извлечениях разработка и исследование методов и алгоритмов анализа текста, устной речи и изображений»;
пункту 7 «Разработка методов распознавания образов, фильтрации, распознавания и синтеза изображений, решающих правил. Моделирование формирования эмпирического знания».
Структура и объём диссертации
Основное содержание работы изложено в шести главах. Работа содержит 153 страниц машинописного текста, 58 рисунков и 4 таблицы. Список цитируемой литературы включает в себя 92 наименования.
Публикации
По результатам проведённых исследований и практических разработок опубликовано 10 работ. Из них 1 в журнале Вестник Воронежского госуниверситета серия «Системный анализ и информационные технологии», рекомендованном ВАК для публикации материалов диссертации. Диссертационная работа содержит результаты, полученные соискателем, опубликованные в совместных статьях.
Апробация работы
Результаты исследований докладывались на: VII-й Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (г. Воронеж, 8-9 февраля 2007 г.), VIII-й Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (г. Воронеж, 7-8 февраля 2008 г.), XVI-й Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование - 2009» (г. Пущино, 19-24 января 2009), ІХ-й Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (г. Воронеж, 12-13 февраля 2009 г.), Х-й Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (г. Воронеж, 11-12 февраля 2010 г.)
Основные положения, выносимые на защиту
Теоретические основы алгоритмов и алгоритмы распознавания прямых и окружностей без использования пространства «аккумулятора», двойственного исходному изображению.
Теоретические основы быстрого алгоритма поиска окружностей на изображении методом инверсий.
Теория алгоритма и алгоритм моделирования и распознавания рукописных символов алгебраическими кривыми.
Алгоритм выделения и классификации алгебраических кривых на изображении.
Применение дескрипторов функций длины хорды к распознаванию рукописных символов русского языка.
Алгоритм сегментации рукописных и печатных текстов на основе анализа диаграмм Вороного.
Теория и алгоритм определения угла наклона рукописных и печатных текстов на основе анализа диаграмм Вороного.
Объединенный пакет программных оболочек для анализа и распознавания рукописных символов
