I. Giới thiệu đề tài
Đề tài nghiên cứu tập trung vào giải pháp và xây dựng phần mềm chuyển đổi văn bản tiếng Việt trong ảnh sang text. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, việc số hóa tài liệu trở nên cấp thiết. Phần mềm chuyển đổi văn bản tiếng Việt từ ảnh đòi hỏi độ chính xác cao và tốc độ xử lý nhanh. Đề tài này nhằm giải quyết các thách thức trong nhận diện văn bản tiếng Việt, đặc biệt là từ hình ảnh scan. Công nghệ OCR tiếng Việt hiện tại còn nhiều hạn chế, do đó, việc nghiên cứu và phát triển phần mềm hỗ trợ văn bản là cần thiết.
1.1 Mô hình giải quyết bài toán
Bài toán chuyển đổi văn bản tiếng Việt từ ảnh được chia thành ba giai đoạn chính: phân đoạn ảnh, nhận dạng ký tự, và hậu xử lý. Phân đoạn ảnh bao gồm việc loại bỏ nhiễu, nhị phân hóa, và tách các thành phần văn bản. Nhận dạng ký tự sử dụng các thuật toán học máy như mạng Neural để xác định ký tự từ ảnh. Hậu xử lý tập trung vào việc hiệu chỉnh lỗi và hiển thị kết quả.
1.2 Mức độ phức tạp của bài toán
Bài toán chuyển đổi ảnh sang text tiếng Việt gặp nhiều thách thức do sự đa dạng của font chữ, kích thước chữ, và nhiễu ảnh. Các hệ thống OCR hiện tại khó xử lý các văn bản có chất lượng thấp hoặc font chữ nghệ thuật. Công nghệ nhận diện văn bản cần đủ linh hoạt để xử lý các khác biệt nhỏ trong kiểu chữ mà không gây ra lỗi nhận dạng.
II. Phân đoạn ảnh văn bản
Quá trình phân đoạn ảnh văn bản là bước quan trọng trong chuyển đổi ảnh sang text. Đầu tiên, ảnh màu được chuyển đổi thành ảnh nhị phân thông qua phương pháp phân ngưỡng thích nghi. Thành phần liên thông được sử dụng để xác định các ký tự và từ trong ảnh. Phép chiếu và profile giúp tách các dòng và ký tự riêng biệt. Đồ thị kề khối được áp dụng để phân tích cấu trúc của văn bản.
2.1 Nhị phân hóa ảnh số
Ảnh màu được chuyển đổi thành ảnh nhị phân bằng cách so sánh giá trị điểm ảnh với ngưỡng xác định. Phương pháp Otsu được sử dụng để tự động tính toán ngưỡng phù hợp. Quá trình này giúp phân biệt rõ ràng giữa đối tượng và nền ảnh.
2.2 Thành phần liên thông
Thành phần liên thông được xác định dựa trên khái niệm điểm lân cận. Các điểm ảnh liên thông với nhau tạo thành các ký tự hoặc từ. Liên thông bốn và liên thông tám là hai phương pháp chính để xác định mối quan hệ giữa các điểm ảnh.
III. Trích chọn đặc trưng và nhận dạng
Trích chọn đặc trưng là bước quan trọng trong nhận dạng văn bản tiếng Việt. Các đặc trưng được trích xuất từ cấu trúc và hình học của ký tự. Mạng Neural được sử dụng để huấn luyện và nhận dạng các ký tự. Các thuật toán học máy như SVM và Markov ẩn cũng được áp dụng để cải thiện độ chính xác.
3.1 Trích chọn đặc trưng
Các đặc trưng được trích xuất dựa trên cấu trúc và hình học của ký tự. Profile phép chiếu và đồ thị kề khối là các phương pháp chính để trích xuất đặc trưng. Các đặc trưng này được sử dụng làm đầu vào cho mô hình học máy.
3.2 Huấn luyện mạng Neural
Mạng Neural được huấn luyện để nhận dạng các ký tự tiếng Việt. Các kiểu học như học có giám sát và học không giám sát được áp dụng để cải thiện hiệu suất nhận dạng. Các thuật toán học máy giúp tối ưu hóa quá trình nhận dạng.
IV. Xây dựng phần mềm
Phần mềm chuyển đổi văn bản tiếng Việt được xây dựng dựa trên quy trình xử lý từ phân đoạn ảnh đến nhận dạng ký tự. Môi trường phát triển và các engine được lựa chọn để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác. Các class chính được thiết kế để xử lý từng bước trong quy trình.
4.1 Sơ đồ xử lý
Quy trình xử lý của phần mềm chuyển đổi văn bản bao gồm các bước: phân đoạn ảnh, trích chọn đặc trưng, nhận dạng ký tự, và hậu xử lý. Mỗi bước được thực hiện bởi các module riêng biệt.
4.2 Các engine sử dụng
Các engine như OpenCV và Tesseract được sử dụng để xử lý ảnh và nhận dạng ký tự. Các engine này được tích hợp vào phần mềm để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác cao.
V. Thử nghiệm và đánh giá kết quả
Phần mềm chuyển đổi văn bản tiếng Việt được thử nghiệm trên nhiều loại văn bản khác nhau. Kết quả cho thấy độ chính xác cao đối với các văn bản có chất lượng tốt. Tốc độ xử lý trung bình là 3-5 giây cho mỗi trang. Các thử nghiệm cũng so sánh kết quả với các phần mềm OCR khác.
5.1 Đánh giá kết quả
Kết quả thử nghiệm cho thấy phần mềm đạt độ chính xác khoảng 80% đối với các văn bản scan chất lượng tốt. Tốc độ xử lý nhanh và ổn định, đáp ứng được yêu cầu thực tế.
5.2 Hướng phát triển
Trong tương lai, phần mềm sẽ được phát triển để hỗ trợ các nền tảng di động và cải thiện độ chính xác đối với các văn bản có chất lượng thấp.
