Секреты сканирования на ПК   ::   Леонтьев Б. К.

По принципу целенаправленности распознавание строится как процесс выдвижения и целенаправленной проверки гипотез о целом объекте. Источниками гипотез являются признаковые классификаторы и контекстная информация. Части картинки анализируются не априорно, а только в рамках выдвинутой гипотезы о целом. Традиционный подход, состоящий в интерпретации того, что наблюдается на изображении, заменяется подходом, состоящим в целенаправленном поиске того, что ожидается на изображении.

Принцип адаптивности подразумевает способность системы к самообучению.

Впервые эти принципы были применены на практике в системе распознавания «Графит», которая была разработана под руководством Александра Шамиса в конце 80-х годов. Это была система распознавания рукопечатных знаков.

На этих же принципах в 1993 году фирмой Bit Software (ныне компания ABBYY) была создана система распознавания печатного текста FineReader. В своей работе эта система использовала признаковый классификатор в сочетании с целенаправленной проверкой гипотез о распознаваемых словах по словарю.

Признаковый классификатор использует некоторое количество признаков, которые вычисляются по изображению. Типичная процедура классификации состоит в вычислении степени близости между входным изображением и известными системе классами изображений. В качестве ответа выдается список классов, упорядоченный по степени близости, то есть фактически выдвигался ряд гипотез о принадлежности объекта тому или иному классу.