Nghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay

Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
i GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

Mục lục
Mục lục ........................................................................................................................ i
Danh mục các hình ảnh .............................................................................................. iv
MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1
I. Đặt vấn đề ........................................................................................................ 1
II. Nội dung nghiên cứu ....................................................................................... 2
III. Bố cục của luận văn ....................................................................................... 4
Chƣơng I. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT ........................................... 5
VÀ PHÂN TÍCH TRANG TÀI LIỆU ......................................................................... 5
I.1. Ảnh tài liệu và nhận dạng ảnh tài liệu ............................................................ 5
I.1.1. Tổng quan về ảnh tài liệu ........................................................................ 5
I.1.2. Nhận dạng tài liệu và vai trò của phân tích ảnh tài liệu ........................... 6
I.2. Cấu trúc của ảnh tài liệu ................................................................................ 7
I.2.1. Cấu trúc vật lý ........................................................................................ 8
I.2.2. Cấu trúc logic ....................................................................................... 10
I.3. Quá trình phân tích tài liệu .......................................................................... 10
I.3.1. Tiền xử lý(preprocessing): .................................................................... 11
I.3.2. Phân tích cấu trúc vật lý ........................................................................ 12
I.3.3. Phân tích cấu trúc logic ......................................................................... 13
I.4. Một số hệ thống phân tích tài liệu hiện nay .................................................. 14
I.4.1. VnDOCR .............................................................................................. 14
I.4.2. OminiPage ............................................................................................ 18
I.4.3. Finereader ............................................................................................. 20
I.5. Kết luận ....................................................................................................... 22
Chƣơng II: CÁC PHƢƠNG PHÁP TIẾP CẬN ......................................................... 23
ĐỂ PHÂN TÍCH TRANG TÀI LIỆU ........................................................................ 23
II.1. Các phƣơng pháp phân tích định dạng trang tài liệu ................................... 23

II.1.1. Top-down ............................................................................................ 23
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
ii GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

II.1.2. Bottom-up ........................................................................................... 30
II.1.3. Phƣơng pháp Tách và Nối thích nghi (Adaptive Split – and – Merge) . 32
II.1.4. Fractal Signature (FS).......................................................................... 34
II.2. Lựa chọn giải pháp ..................................................................................... 38
II.3. Thiết kế hệ thống........................................................................................ 39
II.3.1. Sơ đồ khối ........................................................................................... 39
II.3.2. Ảnh đầu vào ........................................................................................ 39
II.3.3. Module Tiền xử lý ............................................................................... 40
II.3.4. Phân tích sử dụng giả pháp Fractal Signature ...................................... 41
II.4. Kết luận ..................................................................................................... 45
Chƣơng III: XÂY DỰNG CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM .................................. 46
III.1. Yêu cầu hệ thống ..................................................................................... 46
III.2. Thiết kế chƣơng trình ................................................................................ 46
III.2.1. Cấu trúc dữ liệu .................................................................................. 46
III.2.2. Module chuẩn hóa ảnh ....................................................................... 48
III.2.3. Module giao diện chính ...................................................................... 51
III.2.4. Module phân tích Top-down (TD) ...................................................... 52
III.2.5. Module phân tích Fractal Signature .................................................... 55
III.2.6. Module lọc và làm trơn nhiễu ............................................................. 57
III.2.7. Module mô phỏng thuật toán FS ........................................................ 58
III.2.8. Các hàm chức năng chính của image processing tool trong matlab sử
dụng trong chƣơng trình ................................................................................ 60
III.3. Kết luận và đánh giá kết quả ..................................................................... 62
Kết luận ..................................................................................................................... 83
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 84

Phục Lục ................................................................................................................... 85
A. Mã nguồn đầy đủ của chƣơng trình ............................................................... 85
A.1. Danh mục các chƣơng trình con trong chƣơng trình ............................... 85
A.2. Sơ khối liên kết giữa các thủ tục trong chƣơng trình............................... 86
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
iii GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

A.3. Mã nguồn các module ............................................................................ 86
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
iv GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


Danh mục các hình ảnh
Hình 1: Sơ đồ tổng quan quá trình tạo ảnh tài liệu ................................................... 5
Hình 2: Ví dụ ảnh tài liệu ........................................................................................ 6
Hình 3: Sơ đồ OCR cơ bản ...................................................................................... 7
Hình 4: b-Cấu trúc vật lý: c,d-Cấu trúc logic của một tài liệu[4] .............................. 9
Hình 5: Ví dụ loại tài liệu có bố cục phức tap ........................................................ 10
Hình 6: Sơ đồ nguyên lý hệ thống xử lý tài liệu[6] ................................................ 11
Hình 7: a - Ảnh gốc b - Ảnh sau khi tách nền ........................................................ 12
Hình 8: Ví dụ một ảnh tài liệu bị nghiêng một góc 5 độ ......................................... 13
Hình 9: Ví dụ một cây mô tả cấu trúc logic của một trang tài liệu[5] ..................... 14
Hình 10: VnDOCR và một ví dụ nhận dạng .......................................................... 15
Hình 11: Ảnh mẫu có cấu trúc vật lý phức tạp ....................................................... 16
Hình 12: Kết quả ra hai vùng ảnh với ảnh mẫu 11 ................................................. 16
Hình 13: Mẫu ảnh có cấu trúc vật lý phức tạp, nhƣng các khối bao bởi hình chữ nhật
.............................................................................................................................. 17
Hình 14: Kết quả phân tích với ảnh 13................................................................... 18

Hình 15: Đầu ra phân vùng chỉ có 1 vùng văn bản ................................................. 19
Hình 16: Đầu ra có vùng chứa cả ảnh và text ......................................................... 19
Hình 17: Với ảnh 13 đạt hiệu quả 90% .................................................................. 20
Hình 18 Với ảnh I-15 hiệu quả đạt 100% ............................................................... 21
Hình 19: Với mẫu phức tạp hơn Finereader cho kết quả 95% ................................ 22
Hình 20: Kết quả chiếu nghiêng theo phƣơng ngang và phƣơng thẳng đứng của một
trang tài liệu .......................................................................................................... 24
Hình 21: Phân tách cột dựa vào phép chiếu nghiêng theo phƣơng ngang ............... 25
Hình 22: Phép chiếu nghiêng theo phƣơng ngang để phân đoạn ký tự hoặc từ ....... 26
Hình 23: Lƣợc đồ chiếu ngang của một dòng chữ nghiêng - rất khó phân đoạn ký tự
.............................................................................................................................. 27
Hình 24: Lƣợc đồ chiếu đứng của trang tài liệu bị nghiêng .................................... 28
Hình 25: Lƣợc đồ chiếu đứng của một bài báo....................................................... 29
Hình 26: Phƣơng pháp Dostrum cho phân tích định dạng trang từ dƣới lên. (a) Một
phần của nội dung văn bản gốc. (b) Các thành phần lân cận gần nhất đƣợc xác định.
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
v GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

(c) Các hình chữ nhật tối thiểu tạo nên nhóm láng giềng gần nhất từ đó xác định
đƣợc dòng văn bản. ............................................................................................... 31
Hình 27: Mô tả thuật toán Tách và Nối thích nghi ................................................. 33
Hình 28: Mô tả thuật toán FS ................................................................................. 35
Hình 29: Sơ đồ khối hệ thống phân tích tài liệu trong phạm vi đề tài ..................... 39
Hình 30: Ví dụ một bolck chuyển sang dạng bề mặt trong không gian 3D ............. 41
Hình 31: Ví dụ chuyển ảnh chữ "c" sang dạng bề mặt trong không gian 3D ......... 41
Hình 32: (a) Ảnh một tài liệu gốc, (b) kết quả sau khi áp dụng FS ......................... 44
Hình 33: Giao diện chính ....................................................................................... 51
Hình 34: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc đơn giản ........... 63
Hình 35: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc bảng ................. 65

Hình 36: : Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu thuần văn bản................... 67
Hình 37: : Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc phức tạp (trang
tạp trí).................................................................................................................... 69
Hình 38 : Kết quả phân tích của top-down trên một tờ quảng cáo .......................... 71
Hình 39: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc phức tạp ........... 73
Hình 40: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu bị nghiêng......................... 75
Hình 41: Kết quả phân tích của FS trên tài liệu bị nghiêng .................................... 77
Hình 42: Kết quả phân tích của FS trên tài có cấu trúc phức tạp ............................ 79
Hình 43: Kết quả phân tích của FS trên một trang quảng cáo ................................. 81
Hình 44: Kết quả phân tích của FS trên tài liệu đơn giản ....................................... 82
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
1 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

MỞ ĐẦU
I. Đặt vấn đề
Ngày nay việc sử dụng máy tính để lƣu trữ tài liệu không còn là vấn đề mới
mẻ và cần phải chứng minh tính an toàn, thuận tiện của nó. Tuy nhiên việc sử dụng
giấy để lƣu trữ tài liệu trong một số mục đích vẫn không thể thay thế đƣợc (nhƣ
báo, sách, công văn,…). Hơn nữa lƣợng tài liệu đƣợc tạo ra từ nhiều năm trƣớc vẫn
còn rất nhiều mà không thể bỏ đi đƣợc vì tính quan trọng của chúng.
Chúng ta mong muốn có thể điện tử hóa hàng tỉ trang tài liệu đó và cất chúng
chỉ trong một ổ cứng kích thƣớc bằng một cuốn sách nhỏ, tìm kiếm thông tin mà chỉ
cần tốn vài giây với một cái gõ phím Enter. Giải pháp là gì?
Thông thƣờng ngƣời ta sẽ phải thuê ngƣời cùng với việc tốn hàng tháng,
hàng năm mới có thể nhập vào máy tính đƣợc hết lƣợng tài liệu đó. Hiện nay chúng
ta đã có các máy Scan với tốc độ cao, công nghệ xử lý của máy tính ngày càng siêu
việt với tốc độ tính toán vƣợt cả tốc độ ánh sáng, vậy tại sao chúng ta không quét
toàn bộ các trang tài liệu vào và chuyển chúng thành văn bản một cách tự động?
Bằng cách đó tốc độ và tính chính xác sẽ tăng hàng trăm lần trong khi chi phí

lại là cực tiểu. Vấn đề là khi quét vào máy tính chúng ta không thu đƣợc ngay các
dòng văn bản từ các trang tài liệu kia, để có thể soạn thảo, sửa chữa và tìm kiếm
nhƣ làm trên Office. Tất cả những gì thu đƣợc chỉ là các tấm ảnh của các trang văn
bản, máy tính lại đối xử công bằng nhƣ nhau với mọi điểm ảnh, máy tính không có
“mắt” nhƣ chúng ta để biết đâu là điểm ảnh của chữ, đâu là điểm ảnh của đối tƣợng
đồ họa.
Một giải pháp đƣợc nghĩ đến ngay đó là đó là xây dựng các hệ thống nhận
dạng chữ, trong tấm ảnh chứa cả chữ và đối tƣợng đồ họa cần tách và chuyển thành
dạng trang văn bản, từ đó có thể mở và soạn thảo đƣợc trên các trình soạn thảo văn
bản.
Một cách tổng quát thì cách thức làm việc của một hệ thống nhận dạng chữ
nhƣ sau[5]:
1. Chụp ảnh các trang tài liệu trên giấy và lƣu lại trong máy tính dƣới dạng hình
ảnh.
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
2 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

2. Sử dụng một chƣơng trình xử lý ảnh để phân tích hình ảnh sau khi quét, đọc
đƣợc ký tự trên hình ảnh đó và ghi lại vào máy tính theo cách mà máy tính
quản lý đƣợc thông tin dữ liệu đó.
a. Bƣớc 1 là phân tích cấu trúc của ảnh tài liệu, từ đó xác định đâu là
phần chứa chữ, đâu là phần chứa cả ảnh lẫn ký tự và đâu chỉ chứa
hình ảnh. Bƣớc này thực sự quan trọng cho bƣớc nhận dạng. Bởi nó
định vị chính xác cho việc áp dụng các thuật toán nhận dạng lên vùng
đã xác định tính chất, nếu bƣớc này chính xác trƣớc tiên nó hạn chế
thời gian cho việc nhận dạng, sau là tăng ngữ nghĩa bổ sung cho việc
nhận dạng.
b. Bƣớc 2 nhận dạng ký tự dựa vào các tính chất của ký tự, ví dụ nhƣ sắp
xếp theo dòng, khoảng cách giữa 2 từ lớn hơn khoảng cách giữa 2 ký

tự, dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán các ký tự kề nhau phải nhƣ thế
nào, các từ trong câu phải nhƣ thế nào để câu có nghĩa. Từ đó có nội
dung đúng để lƣu trữ, quản lý….
Trong thực tế không phải quá trình nhận dạng nào cũng chỉ trải qua hai bƣớc
nhƣ trên, bởi vì có rất nhiều tham số ảnh hƣởng đến kết quả của các chƣơng trình
nhận dạng, nhƣ nhiễu, Font chữ, kích thƣớc chữ, kiểu chữ nghiêng, đậm, gạch dƣới.
Ngoài ra các dòng chữ cũng có thể trộn lẫn với các đối tƣợng đồ họa, vì thế trƣớc
khi nhận dạng chữ, một số thao tác tiền xử lý sẽ đƣợc tác động lên ảnh nhƣ, lọc
nhiễu, chỉnh góc nghiêng và đặc biệt quan trọng là phân tích trang tài liệu để xác
định cấu trúc của trang văn bản đồng thời tách biệt hai thành phần là chữ và các đối
tƣợng đồ họa (phi chữ).
II. Nội dung nghiên cứu
1. Mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài
 Tìm hiểu cấu trúc trang tài liệu (cấu trúc vật lý, logic)?
 Tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu (phân vùng, phân
đoạn,…)
 Cài đặt thử nghiệm một giải pháp phân tích có hiệu quả cao so với các
phƣơng pháp truyền thống nhƣ top-down hay bottom-up trên ảnh vào là
ảnh đa cấp xám có cấu trúc phức tạp.
 Từ kết quả nghiên cứu có một sự chuẩn bị kiến thức đẩy đủ cho bƣớc
nghiên cứu tiếp theo là nhận dạng ký tự quang.
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
3 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

2. Ý nghĩa khoa học của đề tài
 Giải quyết đƣợc vấn đề về học thuật: đề tài sẽ mang ý nghĩa cung cấp về
mặt lý thuyết để làm rõ về các phƣơng pháp phân tích trang tài liệu.
 Đáp ứng đƣợc yêu cầu của thực tiễn: từ các lý thuyết đã đƣợc nghiên cứu,
từ đó liên hệ và gắn vào thực tiễn để có thể áp dụng vào các lĩnh vực

nhƣ: Lƣu trữ thƣ viện, điện tử hóa văn phòng, nhận dạng và xử lý ảnh, …
3. Nhiệm vụ nghiên cứu
Mục đích của luận văn đề cập đƣợc đến hai phần:
 Phần lý thuyết: Nắm rõ và trình bày những cơ sở lý thuyết liên quan đến
cấu trúc trang tài liệu, một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu, từ đó có để
có thể xác định tính quan trọng của bƣớc này trong nhận dạng ký tự, đồng
thời hiểu các công việc kế tiếp cần làm trong bƣớc nhận dạng ký tự.
 Phần phát triển ứng dụng: Áp dụng các thuật toán đã trình bày ở phần lý
thuyết từ đó lựa chọn một giải pháp tối ƣu và cài đặt thử nghiệm chƣơng
trình phân tích trang tài liệu.
4. Phƣơng pháp nghiên cứu
 Tìm kiếm, tham khảo, tổng hợp tài liệu từ các nguồn khác nhau để xây
dựng phần lý thuyết cho luận văn.
 Sử dụng các kỹ thuật đƣợc áp dụng phân tích trang tài liệu để làm rõ bản
chất của các vấn đề đƣợc đƣa ra trong phần lý thuyết.
 Xây dựng chƣơng trình Demo.
5. Phạm vi nghiên cứu
Bài toán nhận dạng và xử lý ảnh tài liệu đã đƣợc phát triển với nhiều thành tựu
trong thực tế, có rất nhiều thuật toán tối ƣu đã đƣợc các nhà khoa học đề nghị. Tuy
nhiên có thể nói chƣa có một chƣơng trình nào có thể “đọc” một ảnh văn bản nhƣ
con ngƣời, vì thực tế có rất nhiều kiểu trang văn bản khác nhau, khác nhau về cấu
trúc trình bày, ngôn ngữ, kiểu font, chữ viết tay,… Đây thực sự là một bài toán lớn,
chính vì thế trong phạm vi của luận văn chỉ tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang
văn bản tiêu biểu với mục đích để so sánh và một thuật toán mới chƣa đƣợc đƣa ra
ở các đề tài trƣớc. Cuối cùng, dựa vào đó để xây dựng Demo cho một ứng dụng.
Các kết quả nghiên cứu dự kiến cần đạt đƣợc:
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
4 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

 Tìm hiểu tài liệu liên quan đến lĩnh vực quan tâm để nắm bắt đƣợc bản
chất vấn đề đặt ra.
 Báo cáo lý thuyết
 Chƣơng trình Demo.
III. Bố cục của luận văn
Nội dung của luận văn đƣợc trình bày trong ba chƣơng với nội dung chính
sau.
Chƣơng 1: Trình bày các khái niệm và mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng
chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay.
Chƣơng 2: Trình bày một số phƣơng pháp phân tích trang tài liệu, từ đó đánh giá
ƣu nhƣợc điểm để lựa chọn phƣơng pháp Fractal Signature cho chƣơng trình thử
nghiệm. Trình bày về thiết kế cho chƣơng trình demo.
Chƣơng 3: Trình bày chi tiết về việc cài đặt chƣơng trình cũng nhƣ các thủ tục sử
dụng trong chƣơng trình với phƣơng pháp phân tích Fractal Signature và ảnh đầu
vào là ảnh đa cấp xám có độ phức tạp cao.
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
5 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


Chƣơng I. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT
VÀ PHÂN TÍCH TRANG TÀI LIỆU
Chƣơng này đƣa ra các khái niệm về đối tƣợng làm việc của đề tài là ảnh tài
liệu, khái niệm về cấu trúc vật lý và cấu trúc logic. Giới thiệu các khâu trong một hệ
thống nhận dạng chữ viết hoàn chỉnh. Đồng thời đƣa ra một số phần mềm nhận
dạng của Việt Nam và Thế giới cùng với các mẫu kết quả phân tích của nó nhàm
mục đích so sánh và xác định phạm vi cho đề tài.
I.1. Ảnh tài liệu và nhận dạng ảnh tài liệu
I.1.1. Tổng quan về ảnh tài liệu
Trang ảnh tài liệu đƣợc đề cập ở đây là các file ảnh số hoá thu đƣợc bằng

cách quét các trang tài liệu dùng máy scanner, máy ảnh số, hay nhận từ một máy fax
(Hình 1), file ảnh này đƣợc lƣu giữ trong máy tính. Ảnh tài liệu có nhiều loại: ảnh
đen trắng, ảnh màu, ảnh đa cấp xám với các phần mở rộng nhƣ TIF, BMP, PCX,
…(Hình 2) và ảnh tài liệu đƣợc đƣa ra trong luận văn này là ảnh đa cấp xám.









Ảnh số
Tài liệu
Thiết bị thu nhận ảnh Anh số tài liệu
Hình 1: Sơ đồ tổng quan quá trình tạo ảnh tài liệu
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
6 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


I.1.2. Nhận dạng tài liệu và vai trò của phân tích ảnh tài liệu
Ngày nay, máy tính đang phát triển mạnh mẽ, tốc độ xử lý không ngừng
đƣợc nâng lên. Cùng với nó là sự ra đời của các phần mềm thông minh đã khiến
máy tính ngày một gần gũi với con ngƣời hơn. Một trong các khả năng tuyệt vời
của con ngƣời mà các nhà khoa học máy tính muốn đạt đƣợc đó là khả năng nhận
dạng và lĩnh vực nhận dạng thu đƣợc nhiều thành công nhất là nhận dạng ký tự
quang OCR–Optical Character Recognition. OCR có thể đƣợc hiểu là quá trình
chuyển đổi tài liệu dƣới dạng file ảnh số hoá (là dạng chỉ có ngƣời đọc đƣợc) thành

tài liệu dƣới dạng file văn bản (là tài liệu mà cả ngƣời và máy đều có thể đọc đƣợc).
OCR có rất nhiều ứng dụng hữu ích trong cuộc sống nhƣ:
- Sắp xếp thƣ tín, dựa vào việc nhận dạng mã bƣu chính (Zipcode) hay địa
chỉ gửi tới.
- Tự động thu thập dữ liệu từ các mẫu đơn/báo biểu hay từ các hồ sơ lao
động.
- Hệ thống tự động kiểm tra trong ngân hàng (tự động xác nhận chữ ký)
- Tự động xử lý các hóa đơn hay các yêu cầu thanh toán
- Hệ thống tự động đọc và kiểm tra passport
- Tự động phục hồi và copy tài liệu từ các ảnh quét.
- Máy đọc cho những ngƣời khiếm thính
- Các ứng dụng Datamining
- …
Sơ đồ một hệ thống OCR cơ bản ở Hình 3.
Trong đó:
Hình 2: Ví dụ ảnh tài liệu
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
7 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

- Scanner: Thiết bị quét ảnh
- OCR hardware/software:
o Document analysis: Phân tích tài liệu
o Character recognition: Nhận dạng ký tự
o Contexttual processor: Xử lý văn cảnh
- Output interface: Đầu ra
 Nhƣ vậy vai trò chính của khâu phân tích ảnh tài liệu là việc phân đoạn trang,
tách vùng văn bản ra khỏi nền và đồ họa tạo mẫu chuẩn cho khâu nhận dạng. Rõ
dàng là kết quả của khâu phân tích này ảnh hƣởng rất lớn đến hiệu của của khâu
nhận dạng nếu sử dụng mẫu hay các chuỗi văn bản đầu ra của nó.

Hình 3: Sơ đồ OCR cơ bản


I.2. Cấu trúc của ảnh tài liệu
Một khái niệm mấu chốt trong xử lý tài liệu đó là cấu trúc của tài liệu. Cấu
trúc tài liệu thu đƣợc từ việc liên tiếp chia nhỏ nội dung của tài liệu thành các phần
nhỏ đơn vị (tức không thể phân chia đƣợc nữa) và chúng đƣợc gọi là các đối tƣợng
cơ sở (basic objects). Còn tất cả các đối tƣợng khác đƣợc gọi là các đối tƣợng hỗn
hợp.
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
8 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

Có hai loại cấu trúc của tài liệu đƣợc quan tâm ở đây đó là cấu trúc vật lý
(hay bố cục vật lý) và cấu trúc logic mô tả mối quan hệ logic giữa các vùng đối
tƣợng trong tài liệu.
I.2.1. Cấu trúc vật lý
Bố cục vật lý của một tài liệu mô tả vị trí và các đƣờng danh giới giữa các
vùng có nội dung khác nhau trong một trang tài liệu[6]. Quá trình phân tích bố cục
tài liệu là thực hiện việc tách từ một trang tài liệu ban đầu thành các vùng có nội
dung cơ sở nhƣ hình ảnh nền, vùng văn bản,…
Để mô tả bố cục vật lý của tài liệu ngƣời ta sử dụng một cấu trúc hình học
với mỗi đối tƣợng trong cấu trúc là một phần tử chỉ chứa nội dung đồng nhất. Các
kiểu đối tƣợng hình học đƣợc định nghĩa nhƣ sau[4]:
 Block là đối tƣợng cơ sở tƣơng ứng với một vùng hình chữ nhật chứa một phần
nội dụng của tài liệu.
 Frame một đối tƣợng hỗn hợp tƣơng ứng với một hình chữ nhật bao gồm một

hoặc nhiều block hoặc bao gồm các frame.
 Page là đối tƣợng hình học hoặc hỗn hợp các thành phần cơ sở tƣơng ứng với
một vùng hình chữ nhật, nếu là đối tƣợng hỗn hợp nó chứa một hoặc nhiều
block, một hoặc nhiều frame.
 Page set (tập trang) là một tập của một hoặc nhiều page.
 Điểm gốc của cấu trúc (hay nút gốc) là một đối tƣợng ở mức cao nhất trong sơ
đồ phân cấp của cấu trúc hình học tài liệu. Hình 4(b) cho ví dụ một cấu trúc hình
học mô tả bố cục vật lý của trang tài liệu tƣơng ứng.
Các thuật toán phân tích bố cục tài liệu có thể đƣợc chia làm ba loại chính
dựa theo phƣơng pháp thực hiện của nó.
- Bottom-up: Ý tƣởng chính của các thuật toán loại này là bắt đầu từ những
phần tử nhỏ nhất (nhƣ từ các pixel hay các phần tử liên thông) sau đó liên
tục nhóm chúng lại thành các vùng lớn hơn.
- Top-down: Thuật toán này bắt đầu từ vùng lớn nhất chứa cả trang tài liệu
sau đó liên tục phân chia thành các vùng nhỏ hơn.
- Các thuật toán không theo thứ bậc: nhƣ Fractal Signature, Adaptive split-
and-merge …
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
9 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


Hình 4: b-Cấu trúc vật lý: c,d-Cấu trúc logic của một tài liệu[4]
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
10 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

I.2.2. Cấu trúc logic
Ngoài bố cục vật lý, các trang tài liệu còn chứa đựng nhiều thông tin về ngữ cảnh
và nội dung nhƣ các tiêu đề, đoạn văn, đề mục, …và mỗi vùng nội dung này lại đƣợc gán

các nhãn logic hay nhãn theo chức năng tƣơng ứng, khác biệt hoàn toàn với các nhãn
trong bố cục vật lý. Hầu hết các tài liệu đều có một quy tắc đọc để có thể hiểu hết nội
dung của tài liệu. Với một số ngôn ngữ đặc biệt nhƣ tiếng Trung, tiếng Ả rập lại có quy
cách đọc khác biệt (nhƣ đọc từ phải qua trái, trên xuống). Tập hợp tất cả các yếu tố logic
và chức năng trong một tài liệu và mối quan hệ giữa chúng đƣợc gọi là cấu trúc logic của
tài liệu[6]. Thông thƣờng pha phân tích cấu trúc logic của tài liệu đƣợc thực hiện trên kết
quả của bƣớc phân tích bố cục vật lý. Tuy nhiên với một số loại tài liệu phức tạp, thì pha
phân tích bố cục vật lý lại cần thêm một số thông tin logic liên quan đến các vùng để có
thể phân đoạn một cách chính xác. Hình 4(c,d) mô tả một ví dụ cấu trúc logic của tài liệu.
I.3. Quá trình phân tích tài liệu
Ảnh tài liệu chứa rất nhiều loại vùng thông tin khác nhau nhƣ các block, lines,
words, figures, tables và background. Ta có thể gọi các vùng này theo chức năng của nó
trong tài liệu hoặc gán cho nó các nhãn logic nhƣ sentences, titles, captions, address,…
Quá trình phân tích tài liệu là thực hiện việc tách một tài liệu thành các vùng theo một
tiêu chuẩn hay mối quan hệ lẫn nhau nào đấy. Công việc này đƣợc thực hiện qua nhiều
bƣớc nhƣ tiền xử lý, tách vùng, lặp cấu trúc tài liệu,…
Một số loại tài liệu nhƣ báo, tạp chí, sách quảng cáo, chúng có cấu trúc và bố cục
rất phức tạp và không có một form chung nào cả (Hình 5). Với con ngƣời để có thể đọc
hiểu đƣợc một trang tài liệu còn cần thêm nhiều kiến thức bổ sung nhƣ ngôn ngữ, hoàn
cảnh, các luật ngầm định, vì thế việc tự động phân tích các trang tài liệu một cách tổng
quát là một việc rất khó khăn thậm chí là không khả thi ngay cả với các hệ thống phân
tích tài liệu tiên tiến nhất[6].

Hình 5: Ví dụ loại tài liệu có bố cục phức tap
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
11 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

Sơ đồ nguyên lý của một hệ thống tự động phân tích tài liệu nhƣ sau:

Hình 6: Sơ đồ nguyên lý hệ thống xử lý tài liệu[6]
I.3.1. Tiền xử lý(preprocessing):
Hầu hết các ảnh tài liệu đều có nhiễu do quá trình thu nhận ảnh gây ra (môi
trƣờng, chất lƣợng máy quét), vì thế trong quá trình xây dựng các thuật toán phân tích
cần loại bỏ các nhiễu này và công việc này thƣờng đƣợc tiến hành trƣớc khi bắt đầu phân
tích bố cục hay cấu trúc và gọi là Tiền xử lý. Nhiệm vụ chính của bƣớc này là loại bỏ
nhiễu, tách nền ra khỏi nội dung, phát hiện và xoay góc nghiêng,…
 Lọc nhiễu(noise removal):
Nhiễu luôn là một vấn đề trong hầu hết các bài toán đọc hiểu tài liệu. Nhiễu sinh
ra không chỉ do quá trình scan ảnh mà còn bao gồm cả các nhiễu trắng gây ra từ chính
sensor hay các mạch thu nhận trong các máy thu nhận ảnh số. Nhiễu có thể đƣợc loại bớt
sử dụng một số các kỹ thuật nhƣ lọc trung bình, lọc trung vị, lọc thông thấp,…
 Tách nền (Background separation):
Đây là một vấn đề rất quan trọng ảnh hƣởng trực tiếp đến hiệu quả của các thuật
toán phân tích tài liệu. Nếu đối với các loại tài liệu có nền đồng nhất màu trắng hoặc đen
thì việc tách có thể thực hiện đơn giản bằng phép phân ngƣỡng, tuy nhiên trong thực tế
rất nhiều ảnh tài liệu có nền rất phức tạp nhƣ ảnh hay đồ họa (Hình 7) thì việc xác định
các pixell nào thực sự thuộc về “phần nổi” là một công việc khó khăn.
Ta có thể tách nền bằng một số kỹ thuật nhƣ sau:
- Gán mỗi điểm ảnh vào “phần nổi” hay phần nền dựa theo một tiêu chí nào đấy
(nhƣ ngƣỡng mức xám, …)
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
12 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

- Dựa theo độ đo xác suất xuất hiện của mỗi điểm ảnh mà phân lớp nó vào nền
hay phần nổi
- Dựa vào các pixel liên thông kết hợp với mạng noron để phân tách.

Hình 7: a - Ảnh gốc b - Ảnh sau khi tách nền

 Xác định góc nghiêng:
Do quá trình thu nhận ảnh (nhƣ đặt lệch tài liệu khi scan,…) ảnh tài liệu thu đƣợc
rất có thể bị nghiêng, tức trục của các dòng văn bản không song song với trục ngang
(Hình 8). Việc xác định đƣợc góc nghiêng và xoay lại tài liệu là một khâu rất quan trọng
ảnh hƣởng đến hiệu quả trong một số thuật toán phân tích. Ví dụ nhƣ các thuật toán dựa
theo biểu đồ sau phép chiếu nghiêng để tiến hành phân tích thì sẽ hoàn toàn thất bại nếu
văn bản bị nghiêng. Tuy nhiên việc có thể tự động ƣớc lƣợng đƣợc chính xác góc
nghiêng của ảnh tài liệu là một bài toán khó.
Có nhiều kỹ thuật để có thể xác định đƣợc góc nghiêng của tài liệu, điểm chung
trong hầu hết các thuật toán là xác định góc nghiêng bằng việc xác định hƣớng của các
dòng văn bản dựa vào vị trí một số ký tự trong tài liệu.
I.3.2. Phân tích cấu trúc vật lý
Phân tích tài liệu đƣợc định nghĩa là quá trình xác định cấu trúc vật lý của một tài
liệu. Trong khâu này thì từ một ảnh tài liệu đầu vào sẽ đƣợc chia thành một số khối
(block) chứa các nội dung thành phần của tài liệu nhƣ các dòng văn bản, tiêu đề, đồ
họa,... cùng với có hoặc không các tri thức biết trƣớc về định dạng của nó[6].
Có một số phƣơng pháp phân tích và đƣợc phân ra làm hai loại nhƣ sau:
 Các phƣơng thức có thứ bậc: Trong quá trình chia tài liệu thành các block
chúng ta quan tâm đến mối quan hệ về mặt hình học giữa các block. Có ba
phƣơng pháp thuộc loại này là:
o Phân tích top-down (trên xuống)
o Phân tích buttom-up (dƣới lên)
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
13 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

o Phân tích kiểu Adaptive split-and-merge (tách và nối thích nghi)
 Các phƣơng pháp không có thứ bậc: Trong quá trình chia tài liệu thành các
khối chúng ta không quan tâm đến mối quan hệ hình học giữa các block.

Hình 8: Ví dụ một ảnh tài liệu bị nghiêng một góc 5 độ

I.3.3. Phân tích cấu trúc logic
Từ kết quả của pha phân tích cấu trúc vật lý, phân tích cấu trúc logic sẽ đi xác
định mối quan hệ logic giữa các vùng đã đƣợc gắn nhãn nhƣ tiêu đề, văn bản, đề mục,
hearder,… Bƣớc này là cơ sở cho việc nhận dạng ký tự.
- Việc xác định đƣợc vị trí chính xác của mỗi vùng trong cấu trúc logic sẽ tăng
thêm thông tin cho quá trình nhận dạng nhƣ thông tin về ngữ cảnh, đoán nhận
đƣợc kiểu font và kích thƣớc chữ nếu biết nó thuộc vùng tiêu đề, đề mục hay
trong đoạn văn,… (Hình 9)

Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
14 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo




I.4. Một số hệ thống phân tích tài liệu hiện nay
I.4.1. VnDOCR
Vndocr phần mềm nhận dạng tiếng Việt là một sản phẩm của Viện công Nghệ
thông tin. VnDOCR thu thập thông tin nhờ quá trình quét các loại sách báo thông qua
máy quét thành các tệp ảnh và chuyển đổi thành các tệp có định dạng *.doc, *.xls, *.txt,
*.rtf,... có thể đọc và chỉnh sửa đƣợc trên các phần mềm soạn thảo văn bản thông dụng
nhƣ Office, Wordpad,… (Hình 10)
Môi trƣờng
 PC với hệ điều hành Windows 9x, ME, 2000, XP, NT,… Tiện ích: Bộ gõ chữ Việt,
bộ font ABC, VNI, Unicode,...

Thông tin đƣa vào
 Quét trực tiếp các loại sách báo, văn bản qua máy quét (Scanner).
 Đọc và xử lý hơn 30 dạng tệp tin ảnh phổ dụng nhất nhƣ PCX, BMP, TIF, GIF, JPG,
...
 Có thể nhận dạng trực tiếp tài liệu quét qua Scanner không cần lƣu trữ dƣới dạng tệp
ảnh trung gian. Các trang tài liệu có thể đƣợc quét và lƣu trữ dƣới dạng tệp tin nhiều
trang.
Các chức năng chính:
document(page)
article(page) article(page)
sub-title
paragraphs
abstract
sub-title
paragraphs
sub-title
paragraphs
Hình 9: Ví dụ một cây mô tả cấu trúc logic của một trang tài liệu[5]
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
15 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

- Phân tích cấu trúc vật lý của tài liệu và đƣa ra cấu trúc phần vùng
- Phân tích và nhận dạng chữ đầu ra là text có thể copy hay lƣu trữ và soạn thảo
lại đƣợc.


Hình 10: VnDOCR và một ví dụ nhận dạng
1

Một số hạn chế: Tính đến phiên bản 4.0
- VnDOCR chỉ làm việc với ảnh đen trắng
- Với các ảnh có cấu trúc vật lý phức tạp VnDOCR cho kết quả phân tích với
hiệu quả chƣa cao (Hinh 11, 12)

Thí nghiệm 1:
- Với ảnh đầu vào nhƣ sau:

1
Nguồn từ www.vndocr.com
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
16 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


Hình 11: Ảnh mẫu có cấu trúc vật lý phức tạp
- Kết quả phân tích của VnDOCR không tim thấy vùng văn bản nào mà chỉ
khoanh vùng đƣợc 2 vùng ảnh (1,2) nhƣ Hình 12

Hình 12: Kết quả ra hai vùng ảnh với ảnh mẫu 11
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
17 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


Thí nghiệm 2:
Với ảnh đầu vào có cấu trúc vật lý đơn giản hơn (các vùng cơ sở có bao là hình
chữ nhật – Hình 13).

Hình 13: Mẫu ảnh có cấu trúc vật lý phức tạp, nhƣng các khối bao bởi hình chữ nhật


Kết quả phân tích bởi VnDOCR bỏ sót một vùng văn bản và gồm nhầm 2 vùng
ảnh vào vùng văn bản số 1 (Hình 14).
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
18 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


Hình 14: Kết quả phân tích với ảnh 13
I.4.2. OminiPage
OmniPage là phần mềm nhận dạng văn bản của NUANCE. Nó có thể chuyển đổi
các file ảnh tài liệu hay file PDF sang dạng file văn bản có thể đọc đƣợc bởi các phần
mềm soạn thảo nhƣ Office, với khả năng nhận dạng các ký tự la tinh chính xác tới 99%.
Một số đặc tính chính
2
:
- Nhận dạng chính xác tới 99% trên 119 ngôn ngữ khác nhau
- Nhận dạng cả các file vào là PDF
- Nhận dạng đƣợc các trang có nhiều loại font, kiểu font hoặc có nền là ảnh mầu
- Một số hạn chế chính:
- Chƣa hiệu quả với các ảnh tài liệu có cấu trúc phức tạp.
Thí nghiệm 1:
Với ảnh đầu vào Hình-11 có kết quả nhƣ sau: Omnipage đoán nhận tất các ảnh
đều là vùng văn bản (Hình-15)

2

Nguồn từ nhà sảnh xuất
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
19 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo

Thí nghiệm 2: Với ảnh đầu vào 13, tƣơng tự nhƣ VnDOCR OmniPage vẫn phân vùng
sai (Hình 16)

Hình 15: Đầu ra phân vùng chỉ có 1 vùng văn bản

Vùng lỗi
Hình 16: Đầu ra có vùng chứa cả ảnh và text
Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
20 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo


I.4.3. Finereader
Finereader là một sản phẩm ORC của ABBYY với một số tính năng chính sau
3
:
- Cho phép kết nối và nhận dạng ảnh trực tiếp từ Camera.
- Nhận dạng đƣợc 38 ngôn ngữ khác nhau.
- Nhận dạng cả text trong đồ họa.
- Với 2 mẫu văn bản có cấu trúc phức tạp nhƣ trên thì Finereader đều cho hiệu
quả cao, nói chung Fineread đều có hiệu quả cao với các tài liệu có bố cục
phức tạp.


Hình 17: Với ảnh 13 đạt hiệu quả 90%

3
Nguồn từ nhà sản xuất