Смекни!
smekni.com

Работа с документами (стр. 4 из 5)

Для этого мы берем лист формата А4 с текстом, распечатанным на лазерном принтере, сканируем его в черно-белом режиме с разрешением 300 точек на дюйм и сохраняем в формате TIFF (с этими параметрами будут отсканированы и остальные образцы, взятые для тестов).

Теперь мы открываем это изображение в Fine Reader 5.0, выделяем область для распознавания и нажимаем кнопку "Распознать". На этот процесс у программы уходит около 4 с. Производим подобную операцию в Cuneiform 2000 и спустя 8 с получаем распознанный текст.

Таким образом, Fine Reader 5.0 работает быстрее, чем Cuneiform 2000. Теперь о качестве: первая программа совершила только одну ошибку (рис. 4), ну а вторая ошиблась только поставив ненужный пробел (рис. 5).

Теперь давайте посмотрим, какая картина будет, если мы возьмем для распознавания разворот учебника с формулами.

Производим распознавание и видим, что Fine Reader затратил около 43 с, а Cuneiform - порядка 18 с.

Интересно: Fine Reader здесь показал не лучший результат по скорости, но по качеству - у него преимущество. Судите сами: в основном ошибки распознавания оказались только в формулах, а Cuneiform умудрился совершить их и в тексте.

Другой не менее интересный тест на скорость и качество - распознавание ксерокса учебника, причем для него мы возьмем два варианта: хорошего и плохого качества.

При распознавании хорошего ксерокса (рис. 9) Fine Reader вновь оказался впереди - 4 с, а Cuneiform - 5 с.

Посмотрев на распознанный текст, можно сказать, что Fine Reader не на много, но все же лучше справился с задачей. Cuneiform не смог распознать правильно букву "Ц", а цифру ноль посчитала буквой "О".

Теперь давайте посмотрим, какие результаты у нас получатся, если распознавать ксерокс плохого качества.

Fine Reader - 1 мин 48 с, а Cuneiform - около 30 с. Тут явно проиграл Fine Reader. Посмотрим, что же удалось распознать нашим участникам. Картина явно меняется: Cuneiform за 30 с со всей страницы едва ли распознал правильно более одного-двух десятков слов. С Fine Reader, несмотря на плохое качество исходного материала, было получено максимальное количество распознанного текста, который, имея оригинал, можно было бы привести в нормальный вид. А пользователям Cuneiform пришлось бы набирать весь текст вручную. Тише едешь - дальше будешь.

Итак, показатель времени распознавания у программ совершенно разный, и сказать, какой из них быстрее, довольно сложно. Однако нельзя не заметить, что у Fine Reader 5.0 время распознавания напрямую зависит от качества оригинала: она старается распознать максимально много и поэтому затрачивает больше времени на распознавание изображения плохого качества. Ну а у Cuneiform 2000 время распознавания не настолько зависит от качества оригинала, поэтому распознавание занимает меньше времени, но из-за этого страдает качество. Вывод: Fine Reader 5.0 лучше всего использовать при распознавании как хорошего, так и плохого исходного материала. Ну, а Cuneiform 2000 в лучшем свете выглядит при распознавании среднего и чуть выше среднего качества оригиналов, т. к. при этом он тратит время на распознавание гораздо меньше, а качество лишь немного уступает победителю данного теста - Fine Reader.

Таблицы и формы

На этом этапе мы рассмотрим, насколько точно будет производиться определение таблиц и форм. Для того чтобы провести его более точно, мы возьмем два основных вида таблиц и один документ договора.

Для первого примера мы используем небольшую таблицу (рис. 15).

Таким образом, мы получили две идентичные таблицы (за исключением форматирования), недостатки которых в наших программах следующие: в Fine Reader 5.0 каждая ячейка заканчивается ненужным вводом (рис. 16), а Cuneiform 2000 (рис. 17) сохраняет разбивку на строки за счет вставки символа "конец строки" (Shift+Enter в MS Word).

Теперь можно взять более сложную таблицу (рис. 18).

При попытке разметить ее автоматически только Fine Reader нашла здесь какое-то подобие таблицы, ну а Cuneiform 2000 вообще решил, что здесь находится только текст. И только после того как вручную выделили табличный блок, программы решили распознавать таблицу.

Результаты распознавания мы видим на рис. 19, 20. Наиболее точно и близко к оригиналу у нас оказался Fine Reader 5.0, но все же не совсем так, как бы хотелось. Cuneiform 2000 вообще решил, что в таблице вся сетка должна быть полностью видимой - после таких распознаваний придется еще повозиться с таблицей достаточно основательно. Тем более Cuneiform 2000 еще не совсем точно распознал текст в самой таблице.

Для того чтобы хорошо и наиболее точно распознавалась таблица, можно самому отредактировать вертикальные и горизонтальные линии таблицы до распознавания текста. Это доступно в обеих программах.

Проведя исследование на распознавание таблиц, мы переходим к формам. Что же мы в данном случае под ними понимаем? А все очень просто: анкеты, договора и прочие документы, содержащие достаточно сложное оформление. Если у вас возникает вопрос, а зачем такое исследование проводить, то очень просто привести пример из жизни. Вам нужно изменить текст договора или анкеты имеющегося у вас образца, а в электронном виде его у вас нет. Время на набор и оформление ограничено, поэтому приходится использовать программу распознавания.

Итак, покончим с лирикой и возьмемся за дело. Образцом для нашего теста послужит стандартный договор найма.

При автоматической разметке страницы на блоки возникает примерно такая же ситуация, как при определении сложной таблицы, поэтому мы всю страницу определяем единым текстовым блоком вручную. Это приходится делать, поскольку в Fine Reader страница разделяется на три блока, а в Cuneiform 2000 - порядка пятнадцати.

В Fine Reader спустя 50 с мы получаем уже готовый договор, ну а в Cuneiform 2000 ждем всего 10 с, но документ в результате требует исправлений. Например, некоторые точки распознались запятыми, а вместо символа номер (№) получаем пару других символов, и точность распознавания самого текста немного страдает. Однако само форматирование договора в обеих программах сохранилось достаточно точно.

Результаты: при распознавании простой таблицы Cuneiform 2000 оказался лучше, чем Fine Reader 5.0.

При работе со сложной таблицей пришлось вручную определять блок таблицы, т. к. при автоматическом определении блоков обе программы ее не опознали вообще как таблицу. Когда это, наконец, произошло, обе полученные таблицы требовали довольно серьезной редакции, но все-таки Fine Reader показал лучший результат.

При распознавании договора (или формы) он же вышел на первое место, правда, при этом затратил в пять раз больше времени, чем Cuneiform 2000, зато распознал более точно, и нам меньше надо было бы править (достойное применение для работы этих программ).

Блоки

Не последнее место при работе с программами распознавания занимает автоматическая разбивка на блоки. В автоматическом режиме на разбивку тратится несколько секунд, а в ручном - гораздо больше времени.

Для начала возьмем изображение нашего договора. Как уже говорилось, Cuneiform 2000 разбил этот единый документ на множество блоков, а Fine Reader только на 3 части, и в них не вошли лишь последние точки в документе (ей можно в принципе доверять). Для нормального распознавания в наших программах таблицы в тексте (тем более, если она не простая) лучше всего ее выделять самостоятельно. Ну а если она похожа на первый образец, то можно спокойно не обращать на нее внимание, т. к. она правильно определится обеими программами. И все-таки программа Fine Reader здесь тоже выходит на первое место: она наиболее точно определяет тип распознаваемых блоков и распределяет их тоже не плохо.

Для примера возьмем разворот учебника с картинками и посмотрим, как справятся наши программы с разбивкой на блоки.

Cuneiform 2000 нашел таблицу и около 30 текстовых блоков, причем некоторые выделяли область рисунков. После этого мы ожидали увидеть примерно такую же картину и в Fine Reader 5.0, но все иллюстрации были распознаны правильно (хотя и не совсем точны были определены границы), текстовые блоки были выделены тоже достаточно корректно, ну а мифических таблиц эта программа не обнаружила, т. к. их действительно не было.

Да, для того чтобы нормально распознать текст в Fine Reader, нужно всего лишь немного поправить границы блоков и удалить ненужные, а в Cuneiform 2000 лучше задавать их вручную.

Проведенное испытание показало, что иногда лучше самому расставить и определить блоки, т. к. программе может быть не совсем понятно к какому типу относить получившийся блок. Наши программы в принципе неплохо справились с задачей, особенно Fine Reader, который не совершил грубых ошибок при распознавании блоков.