Nhận dạng chữ Việt với Tesseract OCR

Chủ nhật - 27/12/2009 15:38
Trước đây, chúng ta hầu như chỉ biết đến phần mềm VnDOCR như một phần mềm nhận dạng chữ Việt duy nhất. Tuy nhiên VnDOCR có tiền bản quyền khá cao. Nay mangvn.org xin giới thiệu tới các bạn giải pháp nhận dạng chữ Việt bằng phần mềm Tesseract OCR và VietORC. Đây là phần mềm mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí có thể nhận dạng nhiều loại ngôn ngữ bao gồm cả chữ Việt. Đặc biệt bạn có thể tự huấn luyện để phần mềm nhận dạng chính xác các font chữ lạ.

Sau khi cài đặtTesseract, tải và giải nén Vietnamese language data pack cho Tesseract vào tesseract installation folder; các files vie. sẽ được đặt vào tessdatasubdirectory. Tesseract hiện tại chỉ có thể nhận dạng hình uncompressed TIFF. Để thực thi nhận dạng chữ OCR trên ảnh với Tesseract:

tesseract vietsample.tif output –l vie

Bộ Vietnamese language data được tạo cụ thể cho các font Times New Roman, Arial, Verdana, và Courier New. Do đó, việc nhận dạng sẽ có kết quả cao hơn cho các ảnh có font glyphs tương tự. OCR ảnh có font glyphs trông khác các font hỗ trợ thường thường sẽ đòi hỏitập huấn Tesseract để tạo một bộ language data khác cụ thể cho những mặt chữ đó.

 Cập nhật: Thêm language data đã được tạo cho các kiểu font cũ Việt Nam, VNI and TCVN3 (ABC).

 Có vài chương trình GUI frontend miễn phí cho Tesseract OCR engine: VietOCR, một ứng dụng open-source Java/.NET, cung cấp hỗ trợ quét văn bản và nhận dạng cho các dạng ảnh PDF, TIFF, JPEG, GIF, PNG, và BMP; và FreeOCR là một chương trình .NET, thăng tiến Tesseract thêm ở phần quét vào văn bản và hỗ trợ nhận dạng compressed TIFF images.

  Qua Microsoft Office Document Image Writer hay virtual printer driver khác, các ứng dụng Windows có thể in ra TIFF hay các dạng ảnh khác, mà ta có thể thực hành OCR với VietOCR hay FreeOCR. Trong những trường hợp ảnh tạo ra bởi virtual printer không đủ phẩm chất cho OCR, ta có thể dùng các công cụ chỉnh ảnh tiêu chuẩn, như GIMP hay ImageMagick, để tạo ra ảnh đạt yêu cầu của OCR engine. Một số công cụ ảnh này thậm chí còn có thể nhận vào PDF files và xuất ra các dạng ảnh thích hợp cho OCR.

 Hình TIFF muốn được OCR cần quét ở độ phân giải từ 200 DPI (dot per inch) trở lên tới 400. Quét ảnh với độ phân giải cao hơn nữa chưa hẳn sẽ tăng sự chính xác của kết quả nhận dạng. Hiện tại, mức chính xác có thể lên trên 97% cho Tiếng Việt (ảnh thí nghiệm), và phiên bản tới của Tesseract có thể nâng cao độ nhận dạng hơn nữa. Dầu vậy, độ chính xác thực thụ vẫn còn tùy thuộc rất lớn vào phẩm chất của ảnh quét. Thông số cho quét ảnh tiêu biểu là 300 DPI và 1 bpp (bit per pixel) black&white hoặc 8 bpp grayscale dạng uncompressed TIFF.

 Các lỗi nhận dạng có thể phân làm ba loại. Nhiều lỗi thường bị bởi do lẫn lộn chữ hoa và chữ thường (upper and lower) — ví dụ: hOa, nhắC — có thể dễ dàng sửa chữa sử dụng các chương trình Unicode text editor. Lỗi do sự xử lý không chính xác, gây ra các lỗi như thiếu sót dấu, lầm với ký tự có hình dáng tương tự, v.v… — huu – hưu, mang – marg, h0a – hoa, la – 1a, uhìu - nhìn. Đa số các lỗi này cũng có thể dễ dàng sửa chữa dùng các phần mềm duyệt chính tả.

 Loại lỗi cuối cùng là khó phát hiện nhất bởi chúng liên quan đến ngữ nghĩa, semantics, có nghĩa là những chữ đánh vần đúng (tức là mục từ có trong tự điển), nhưng sai nghĩa trong ngữ cảnh (context) — ví dụ: tinh – tình, vân – vấn. Những lỗi này cần phải có người đọc duyệt lại và sửa theo bản gốc trong hình.

 Sau đây là hướng dẫn cách sửa chữa 1 cách nhanh chóng và hiệu quả 2 loại lỗi đầu tiên, sử dụng chương trình VietPad (cả phiên bản Java và .NET). Quy trình có thể tóm tắt như sau:

  1. Gom dòng. Các hàng chữ (line) cần được gom lại theo từng đoạn (paragraph), bởi khi được OCR, các hàng chữ đứng riêng trong các đoạn 1 hàng (1-line paragraph). Dùng tính năng Nối dòng trong menu Định dạng. Lưu ý rằng tác vụ này có thể không cần cho thi thơ.
  2. Cũng trong menu Định dạng , bấm Đổi ngữ cách và chọn Chữ hoa đầu câu để sửa gần như tất cả các lỗi chữ hoa-thường. Hãy dò tìm và sửa các lỗi hoa-thường còn sót.
  3. Sửa lỗi chính tả bằng tính năng Dò chính tả dưới menu Công cụ.

 Qua các bước trên, hầu hết các lỗi thông thường sẽ được loại trừ. Những lỗi ngữ nghĩa semantic còn sót lại ít, nhưng đòi hỏi người duyệt đọc dò lại toàn bộ văn bản để được giống y như văn bản gốc quét, và toàn thiện nếu muốn.

Mọi thắc mắc và trao đổi mời các bạn tham gia Diễn Đàn VietUnicode.

Download phần mềm tại đây: Tesseract OCR

Hướng dẫn tập huấn Tesseract OCR nhận dạng chữ Việt:

Ứng dụng thực tế cho thấy Tesseract OCR engine rất nhạy cảm tới sự khác biệt trong hình dáng phông chữ. Cho chữ Quốc ngữ, nếu dáng phông khác với bốn phông được hỗ trợ, sự chính xác suy giảm hẳn. Bạn sẽ phải tập huấn cho font của bạn, mà quy trình hơi phức tạp chút nhưng được giải thích chi tiết trong trang Tesseract Wiki.

Tóm lược như sau:

    1. Làm một ảnh tốt, sạch, uncompressed 300 DPI TIFF scan từ 1 trang của văn bản của bạn
    2. Đánh máy lại trang đó cho mục đích sửa lỗi và thực nghiệm
    3. Càng nhiều dữ kiện, kết quả OCR càng tốt, vì vậy hãy lập lại (1) and (2) cho đến khi bạn có ít nhất 4 trang. Giới hạn là 32
    4. Chạy tesseract command để tạo box files
    5. Chỉnh sửa box file sử dụng bbTesseract editing tool
    6. Chạy tesseract command để tạo data files (clustering)
    7. Thay tên file với tiếp đầu ngữ "vie." và copy data files vào tessdata directory, đè trên file đang hiện có
    8. Chạy OCR trên ảnh gốc để chứng thực công quả của bạn. Mức chính xác sẽ nằm trong tầm cao của 90%

Để cộng đồng có thể hưởng lợi từ công lao của bạn, xin vui lòng gửi data files. Chúng sẽ được đăng trong VietOCR's Downloadpage. Hãy nhớ ghi tên của font mà bạn đã tập huấn cho, để người sử dụng biết phải load bộ data nào vào tessdata directory khi OCR văn bản của họ.

 

Tổng số điểm của bài viết là: 12 trong 3 đánh giá

Xếp hạng: 4 - 3 phiếu bầu
Click để đánh giá bài viết

Những tin mới hơn

Những tin cũ hơn

Giới thiệu về NukeViet CMS

CMS là gì? CMS là từ viết tắt từ Content Management System. Theo wikipedia Định nghĩa. Hệ quản trị nội dung, cũng được gọi là hệ thống quản lý nội dung hay CMS (từ Content Management System của tiếng Anh) là phần mềm để tổ chức và tạo môi trường cộng tác thuận lợi nhằm mục đích xây dựng một hệ...

Thăm dò ý kiến

Lợi ích của phần mềm nguồn mở là gì?

Thống kê truy cập
  • Đang truy cập31
  • Máy chủ tìm kiếm2
  • Khách viếng thăm29
  • Hôm nay4,428
  • Tháng hiện tại97,241
  • Tổng lượt truy cập94,245,905
Left-column advertisement
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây