Что затрудняет распознавание текста.

Распознавание текста даже для мощных компьютеров – задача не из простых. Поэтому раньше существовали специальные типы шрифтов для распознавания, символы которых машина понимала лучше.

Неправильная ориентация страницы. Необычно оформленный текст, расположенный на странице, например по диагонали, создает программе распознавания дополнительные трудности и скорее всего будет распознан с ошибками. А текст, расположенный вверх тормашками, OCR-приложение почти наверняка не сможет распознать правильно. Правда, во всех современных приложениях существуют инструменты, позволяющие автоматически повернуть страницу.

Многостраничные документы – серьезное испытание для OCR-приложений, поскольку их методы распознавания эффективно работают только в рамках отдельной страницы. Поэтому программы разбивают многостраничные документы на отдель­ные страницы и поочередно выполняют распознавание каждой из них.

Шрифт. Эффективнее всего OCR-системы справляются с такими легко читаемыми шрифтами, как Times New Roman или Courier. А вот с мелкими или декоративными шрифтами у них с большей долей вероятности возникнут проблемы, равно как и с математическими или химиче­скими символами (в последнем случае необходимо явно указать программе, что ее задача – распознать формулы).

Профессиональные термины и слова на иностранном языке. Большинство OCR-приложений содержит мультиязычные и тематические словари и легко справляется с распознаванием слов из других языков и терминов. Однако узкоспециальные слова и выражения доставляют программам большие трудности – например, словосочетание «дезоксирибонуклеиновая кислота» может отсутствовать в словаре программы и будет помечено ею как нераспознанное, чтобы пользователь мог исправить его написание.

Пятна и грязь на документе могут сбить систему распознавания с толку. Так, две крупинки тонера способны быстро превратить «е» в «ё». Поэтому OCR-приложения имеют специальные фун­кции «очистки» документа.

Текст на рисунках. В некоторых случаях программа должна «читать» и иллюстрации, выделяя на них текстовые блоки, к примеру, чтобы распознавать надписи на диаграммах. Эта задача решается следующим образом: как только на странице обнаруживаются элементы, похожие на текст, выполняется предварительное выборочное распознавание символов. Если результат проверки окажется убедительным, то программа продолжит работать с надписями на рисунках.

Таблицы. Для любого OCR-приложения таблица представляет собой смесь графических элементов (линий) и текста. Для того чтобы любой элемент таблицы удалось распознать, разработчики предусмотрели специальные функции. Корректно распознанные таблицы можно редактировать, к примеру в Excel или Word.