Онлайн - системы для распознавания рукописного текста «на лету» в последнее время стали широко известны в качестве коммерческих продуктов. Алгоритмы таких устройств используют тот факт, что порядок, скорость и направление отдельных участков линий ввода известны. Кроме того, пользователь научится использовать только конкретные формы письма. Эти методы не могут быть использованы в программном обеспечении, которое использует сканированные бумажные документы, поэтому проблема распознавания рукописного «печатного» текста по-прежнему остаётся открытой. На изображениях с рукописным «печатным» текстом без артефактов может быть достигнута точность в 80 % -- 90 %, но с такой точностью изображение будет преобразовано с десятками ошибок на странице. Такая технология может быть полезна лишь в очень ограниченном числе приложений.
Ещё одной широко исследуемой задачей является распознавание рукописного текста. В данное время достигнутая точность даже ниже, чем для рукописного «печатного» текста. Более высокие показатели могут быть достигнуты только с использованием контекстной и грамматической информации. Например, в ходе распознания искать целые слова в словаре легче, чем пытаться выявить отдельные знаки из текста. Знание грамматики языка может также помочь определить, является ли слово глаголом или существительным. Формы отдельных рукописных символов иногда могут не содержать достаточно информации, чтобы точно (более 98 %) распознать весь рукописный текст.
Для решения более сложных задач в области распознавания используются, как правило, интеллектуальные системы распознавания, такие, как искусственные нейронные сети.
Список использованной литературы
Квасников В.П., Дзюбаненко А.В. Улучшение визуального качества цифрового изображения путем поэлементного преобразования // Авиационно - космическая техника и технология 2009 г., 8, стр. 200-204
Арлазаров В.Л., Куратов П.А., Славин О.А. Распознавание строк печатных текстов // Сб. трудов ИСА РАН «Методы и средства работы с документами». -- М.: Эдиториал УРСС, 2000. -- С. 31-51.
Проект СПбГУ Открытый код: распознавание текстовых изображений [Электронный ресурс] -- Режим доступа: ocr.apmath.spbu.ru
Багрова И. А., Грицай А. А., Сорокин С. В., Пономарев С. А., Сытник Д. А. Выбор признаков для распознавания печатных кириллических символов // Вестник Тверского Государственного Университета 2010 г., 28, стр. 59-73
Панфилов С. А. Методы и программный комплекс моделирования алгоритмов управления нелинейными динамическими системами на основе мягких вычислений. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Тверь, 2005.