Luận văn: Xây dựng ứng dụng OCR cho iPhone - ĐH Công Nghệ

Luận văn thạc sĩ: Xây dựng ứng dụng OCR trên iPhone. Nghiên cứu giải pháp nhận dạng ký tự quang học, tối ưu hóa cho thiết bị di động iOS.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2011

55
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

MỤC LỤC

1. CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ OCR VÀ Ƣ́NG DỤNG OCR

1.1. Tổng quan về bài toán nh ận dạng văn bản – OCR

1.2. Mục tiêu xây dƣ̣ng ƣ́ng du ̣ng OCR

2. CHƢƠNG 2: THƢ VIỆN MỞ TESSERACT

2.1. Lịch sử ra đời

2.2. Tổng quan kiến trúc

2.3. Xác định dòng và từ

2.4. Nhận dạng từ

3. CHƢƠNG 3: KIẾN TRÚ C CỦA Ƣ́NG DỤNG OCR

4. CHƢƠNG 4: CHƢƠNG TRÌNH THƢ̣C NGHIỆM

KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

GIỚI THIỆU NGÔN NGƢ̃ LẬP TRÌNH OBJECTIVE -C

Tóm tắt

I. Tổng quan OCR iPhone Nhận dạng văn bản trên iOS

Ngày nay, việc lưu trữ và xử lý thông tin trên máy tính là phổ biến. Mỗi ngày, một lượng lớn dữ liệu được nhập vào máy tính, nhưng máy tính chưa đủ thông minh để nhận biết các ký hiệu, ký tự, hình ảnh. Điều này làm giảm hiệu quả công việc. Vì vậy, bài toán nhận dạng, đặc biệt là nhận dạng văn bản (OCR), đóng vai trò quan trọng. Nhận dạng văn bản giải quyết vấn đề nhận dạng các ký tự trong văn bản. Nó có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong xử lý thông tin vì phần lớn thông tin mà con người sử dụng ở dạng ký tự. Hơn nữa, ngày càng nhiều thiết bị di động thông minh (smartphone) hay các thiết bị cầm tay nhỏ gọn như máy PDA (Personal Digital Assistants, thiết bị điện tử cầm tay), là công cụ tiện dụng trong xử lý thông tin cá nhân. Các thiết bị này, ngày nay, thường được trang bị các thành phần xử lý tốc độ cao và thường tích hợp sẵn camera có độ phân giải cao. Do đó, có thể xây dựng các ứng dụng nhận dạng ký tự cho các loại thiết bị này nhằm nâng cao hơn nữa tiện ích sử dụng của người dùng trong các hoạt động phục vụ công việc, nghiên cứu, học tập hoặc là công cụ dịch tự động cho người đi du lịch nước ngoài. Vấn đề nhận dạng văn bản đã được nghiên cứu gần bốn thập kỷ qua. Nhưng chỉ những năm gần đây, kỹ thuật nhận dạng mới được phát triển đủ mạnh để có thể xây dựng các ứng dụng thương mại. Có nhiều loại vấn đề trong nhận dạng chữ như việc thể hiện đặc trưng trong hệ thống nhận dạng hay vấn đề chia cắt ký tự trong một từ để nhận dạng. Các bộ thư viện, phần mềm OCR đặc trưng thường có mô hình xử lý với các bước. Mục tiêu của luận văn này là nghiên cứu bộ thư viện mở Tesseract và xây dựng ứng dụng OCR cho thiết bị di động dựa trên nền hệ điều hành iOS. Nội dung của luận văn sẽ nghiên cứu, làm rõ kiến trúc của bộ thư viện mã nguồn mở Teseract. Đây là bộ thư viện mã nguồn mở có độ chính xác tốt và có thể hoạt động trên nhiều nền tảng hệ điều hành khác nhau. Luận văn này cũng sẽ đi sâu vào việc tìm hiểu kiến trúc của hệ điều hành iOS, hệ điều hành của hãng Apple dùng chi các thiết bị di động như iPhone, iPod Touch, iPad, qua đó giúp tác giả phân tích, thiết kế kiến trúc cho ứng dụng OCR phù hợp với việc thực thi trên hệ điều hành dành cho thiết bị di động này. Kết quả của luận này là sản phẩm phần mềm ứng dụng OCR cho thiết bị iPhone. Sản phẩm này có tính ứng dụng thực tiễn cao. Người sử dụng có thể cài đặt phần mềm này và sử dụng carmera có sẵn của thiết bị để chụp lại ảnh các tài liệu cần nhận dạng, chuyển đổi. Các dữ liệu hình ảnh sẽ được nhận dạng và chuyển đổi sang dạng dữ liệu văn bản. Sau đó, thông qua công cụ dịch của Google, dữ liệu văn bản này có thể được dịch sang ngôn ngữ có thể hiểu được đối với người dùng.

1.1. Lịch sử phát triển của công nghệ OCR trên iPhone

Trước khi máy tính điện tử ra đời, hướng nghiên cứu OCR đã hình thành. Đến nay, một thị trường phần mềm chuyên về xử lý nhận dạng văn bản đã ra đời. Có rất nhiều phần mềm nổi tiếng nhờ độ chính xác cao và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ như phần mềm FineReader của hãng AABBYY, OmmiPage của hãng Scansoft dùng để nhận dạng các văn bản tiếng Anh,… VNDOCR của Viện công nghệ thông tin cho các văn bản tiếng Việt. Các phần mềm trên chủ yếu là hoạt động dựa nền tảng là máy tính cá nhân. Trong khi đó, các thiết bị di động thông minh (smartphone) ngày càng mạnh hơn trong năng lực xử lý nhưng chưa có nhiều phần mềm ứng dụng OCR cho các thiết bị này. Thị trường các ứng dụng OCR trên iPhone còn rất tiềm năng, do đó việc phát triển các ứng dụng OCR trên iPhone là rất cần thiết. Ứng dụng OCR giúp chuyển đổi các dòng văn bản ở dạng hình ảnh thành định dạng văn bản thuần túy có thể soạn thảo được. Các dòng văn bản sau khi được chuyển đổi sẽ được dịch tự động sang ngôn ngữ tùy chọn khác. Đây là một ứng dụng hữu ích giúp cho người sử dụng thiết bị khi muốn dịch nhanh một cụm từ hay một đoạn văn bản ngắn. Ứng dụng này rất có ích khi người sử dụng đi du lịch ở nước ngoài, hoặc người không rành ngoại ngữ.

1.2. Vai trò của ứng dụng OCR trên iPhone trong thực tế

Ứng dụng OCR trên iPhone mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Nó giúp người dùng dễ dàng số hóa tài liệu, tiết kiệm thời gian nhập liệu thủ công. Sinh viên có thể sử dụng OCR để chuyển đổi sách giáo trình thành văn bản số, thuận tiện cho việc học tập. Doanh nhân có thể sử dụng OCR để trích xuất thông tin từ danh thiếp, hóa đơn. Người dùng có thể chụp ảnh và dịch văn bản nước ngoài một cách nhanh chóng. Ứng dụng OCR trên iPhone mở ra nhiều khả năng mới, giúp người dùng làm việc và học tập hiệu quả hơn. Các ứng dụng có thể được tích hợp vào các ứng dụng khác.Ví dụ, một ứng dụng dịch thuật có thể sử dụng OCR để nhận diện văn bản từ hình ảnh trước khi dịch. Hoặc một ứng dụng quản lý tài liệu có thể sử dụng OCR để tạo chỉ mục cho các tài liệu được quét.

II. Thách thức khi xây dựng OCR iPhone Hiệu năng và độ chính xác

Xây dựng ứng dụng OCR cho iPhone đối mặt với nhiều thách thức. Đầu tiên, hiệu năng là yếu tố quan trọng. Thiết bị di động có tài nguyên hạn chế so với máy tính để bàn. Ứng dụng cần hoạt động nhanh chóng, không gây tốn pin. Thứ hai, độ chính xác là yếu tố then chốt. Ứng dụng cần nhận dạng văn bản chính xác, ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu, góc chụp không chuẩn, hoặc chất lượng hình ảnh kém. Thứ ba, hỗ trợ đa ngôn ngữ là yêu cầu cần thiết. Người dùng đến từ nhiều quốc gia, sử dụng nhiều ngôn ngữ khác nhau. Ứng dụng cần hỗ trợ nhận dạng nhiều ngôn ngữ khác nhau để đáp ứng nhu cầu đa dạng. Thứ tư, kích thước ứng dụng cần nhỏ gọn. Người dùng thường quan tâm đến dung lượng ứng dụng, đặc biệt là khi bộ nhớ thiết bị có hạn. Ứng dụng cần được tối ưu hóa để có kích thước nhỏ nhất có thể. Các thách thức này đòi hỏi nhà phát triển phải có kiến thức chuyên sâu về xử lý ảnh, nhận dạng văn bản, và lập trình cho thiết bị di động. Bên cạnh đó, cần có sự sáng tạo và đổi mới để vượt qua các giới hạn về phần cứng và phần mềm.

2.1. Hạn chế về tài nguyên phần cứng trên iPhone

iPhone có tài nguyên phần cứng hạn chế so với máy tính để bàn. CPU có tốc độ xử lý thấp hơn. Bộ nhớ RAM có dung lượng nhỏ hơn. Pin có dung lượng giới hạn. Ứng dụng OCR cần được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế này. Các thuật toán cần được thiết kế để sử dụng ít bộ nhớ và CPU. Các tác vụ phức tạp cần được chia nhỏ thành các bước nhỏ hơn. Các kỹ thuật tối ưu hóa mã nguồn cần được áp dụng để giảm thiểu thời gian thực thi. Việc sử dụng các thư viện và framework được tối ưu hóa cho thiết bị di động cũng là một giải pháp hiệu quả.

2.2. Ảnh hưởng của chất lượng hình ảnh đến kết quả OCR

Chất lượng hình ảnh có ảnh hưởng lớn đến kết quả OCR. Ánh sáng yếu, góc chụp không chuẩn, rung tay, hoặc độ phân giải thấp có thể làm giảm độ chính xác của OCR. Ứng dụng cần có khả năng xử lý các hình ảnh có chất lượng kém để cải thiện kết quả OCR. Các kỹ thuật xử lý ảnh như tăng cường độ tương phản, khử nhiễu, làm sắc nét, và hiệu chỉnh méo hình có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh. Ngoài ra, ứng dụng cần cung cấp cho người dùng các hướng dẫn để chụp ảnh tốt hơn, ví dụ như giữ thiết bị ổn định, đảm bảo đủ ánh sáng, và chụp ảnh ở góc vuông.

2.3. Khó khăn trong việc hỗ trợ đa dạng ngôn ngữ

Mỗi ngôn ngữ có bộ ký tự, quy tắc ngữ pháp, và cấu trúc văn bản khác nhau. Việc xây dựng một hệ thống OCR có khả năng nhận dạng nhiều ngôn ngữ khác nhau là một thách thức lớn. Cần có dữ liệu huấn luyện đầy đủ cho từng ngôn ngữ. Cần có các thuật toán và mô hình phù hợp cho từng ngôn ngữ. Cần có cơ chế để tự động nhận diện ngôn ngữ đầu vào. Việc sử dụng các thư viện và framework hỗ trợ đa ngôn ngữ là một giải pháp hiệu quả. Tuy nhiên, cần có sự tùy chỉnh và tối ưu hóa cho từng ngôn ngữ để đạt được độ chính xác cao nhất.

III. Phương pháp OCR iPhone Tesseract và xử lý ảnh nâng cao

Để xây dựng ứng dụng OCR cho iPhone, có thể sử dụng thư viện Tesseract. Tesseract là một thư viện OCR mã nguồn mở, được phát triển bởi Google. Nó có độ chính xác cao, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, và có thể hoạt động trên nhiều nền tảng. Tuy nhiên, để đạt được kết quả tốt nhất, cần kết hợp Tesseract với các kỹ thuật xử lý ảnh nâng cao. Xử lý ảnh nâng cao giúp cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào, giảm nhiễu, và làm nổi bật các ký tự. Các kỹ thuật xử lý ảnh nâng cao có thể bao gồm: tiền xử lý ảnh, phân đoạn văn bản, trích xuất đặc trưng, và hậu xử lý văn bản. Việc lựa chọn các kỹ thuật xử lý ảnh phù hợp phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh đầu vào, ngôn ngữ văn bản, và tài nguyên phần cứng.

3.1. Tối ưu hóa Tesseract cho hiệu năng trên iPhone

Tesseract có thể được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả hơn trên iPhone. Điều này có thể được thực hiện bằng cách giảm kích thước mô hình ngôn ngữ, sử dụng các thuật toán hiệu quả hơn, và tối ưu hóa mã nguồn. Ngoài ra, có thể sử dụng các kỹ thuật như đa luồng và xử lý song song để tận dụng tối đa tài nguyên phần cứng của iPhone. Việc sử dụng các thư viện và framework được tối ưu hóa cho iPhone cũng là một giải pháp hiệu quả. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc tối ưu hóa hiệu năng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của OCR.

3.2. Kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho OCR trên thiết bị di động

Tiền xử lý ảnh là một bước quan trọng để cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào cho OCR. Các kỹ thuật tiền xử lý ảnh có thể bao gồm: chuyển đổi ảnh sang thang độ xám, cân bằng histogram, khử nhiễu, làm sắc nét, và loại bỏ bóng mờ. Việc lựa chọn các kỹ thuật tiền xử lý ảnh phù hợp phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh đầu vào và ngôn ngữ văn bản. Cần lưu ý rằng việc tiền xử lý ảnh có thể làm tăng thời gian xử lý, vì vậy cần có sự cân bằng giữa chất lượng hình ảnh và hiệu năng.

3.3. Các phương pháp phân đoạn văn bản hiệu quả cho iPhone OCR

Phân đoạn văn bản là quá trình chia một hình ảnh văn bản thành các dòng, từ, và ký tự riêng lẻ. Phân đoạn văn bản là một bước quan trọng để chuẩn bị dữ liệu cho OCR. Các phương pháp phân đoạn văn bản có thể bao gồm: phân tích thành phần liên thông, phân tích đường thẳng, và phân tích dựa trên học máy. Việc lựa chọn phương pháp phân đoạn văn bản phù hợp phụ thuộc vào chất lượng hình ảnh đầu vào và ngôn ngữ văn bản. Cần lưu ý rằng việc phân đoạn văn bản có thể gặp khó khăn trong các trường hợp như văn bản bị nghiêng, văn bản có khoảng cách không đều, hoặc văn bản có ký tự dính liền.

IV. Xây dựng ứng dụng OCR iPhone Kiến trúc và giao diện người dùng

Kiến trúc của ứng dụng OCR iPhone có thể được chia thành ba lớp chính: lớp giao diện người dùng, lớp logic nghiệp vụ, và lớp truy cập dữ liệu. Lớp giao diện người dùng chịu trách nhiệm hiển thị thông tin cho người dùng và nhận phản hồi từ người dùng. Lớp logic nghiệp vụ chịu trách nhiệm thực hiện các tác vụ chính của ứng dụng, như chụp ảnh, xử lý ảnh, và nhận dạng văn bản. Lớp truy cập dữ liệu chịu trách nhiệm truy cập và lưu trữ dữ liệu, như mô hình ngôn ngữ và kết quả OCR. Giao diện người dùng của ứng dụng cần đơn giản, trực quan, và dễ sử dụng. Người dùng cần có thể dễ dàng chụp ảnh, lựa chọn ngôn ngữ, và xem kết quả OCR.

4.1. Thiết kế giao diện người dùng trực quan cho ứng dụng OCR

Giao diện người dùng của ứng dụng OCR cần được thiết kế trực quan và dễ sử dụng. Các thành phần giao diện cần được bố trí hợp lý, màu sắc hài hòa, và phông chữ dễ đọc. Người dùng cần có thể dễ dàng tìm thấy các chức năng cần thiết và thực hiện các tác vụ một cách nhanh chóng. Cần có hướng dẫn sử dụng chi tiết và trợ giúp trực tuyến để giúp người dùng làm quen với ứng dụng. Ngoài ra, cần có các tùy chọn cấu hình để người dùng có thể tùy chỉnh giao diện theo sở thích cá nhân.

4.2. Mô hình MVC và kiến trúc ứng dụng OCR trên iOS

Mô hình MVC (Model-View-Controller) là một mô hình thiết kế phần mềm phổ biến, được sử dụng rộng rãi trong phát triển ứng dụng iOS. Trong mô hình MVC, Model chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu, View chịu trách nhiệm hiển thị dữ liệu, và Controller chịu trách nhiệm điều khiển tương tác giữa Model và View. Việc sử dụng mô hình MVC giúp tăng tính mô đun, khả năng tái sử dụng, và khả năng bảo trì của ứng dụng. Trong ứng dụng OCR, Model có thể chứa dữ liệu ảnh, dữ liệu văn bản, và mô hình ngôn ngữ. View có thể hiển thị hình ảnh, kết quả OCR, và các tùy chọn cấu hình. Controller có thể điều khiển các tác vụ như chụp ảnh, xử lý ảnh, và nhận dạng văn bản.

4.3. Tích hợp các thư viện bên ngoài Tesseract và các API khác

Việc tích hợp các thư viện bên ngoài giúp giảm thời gian phát triển và tăng tính năng của ứng dụng. Tesseract là một thư viện OCR mã nguồn mở, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng OCR. Ngoài ra, có thể tích hợp các API khác như Google Translate API để dịch văn bản, hoặc các API xử lý ảnh để cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào. Việc lựa chọn các thư viện và API phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu của ứng dụng và tài nguyên phần cứng.

V. Thử nghiệm và đánh giá OCR iPhone Độ chính xác và hiệu năng

Sau khi xây dựng ứng dụng OCR iPhone, cần thử nghiệm và đánh giá độ chính xác và hiệu năng của ứng dụng. Độ chính xác có thể được đánh giá bằng cách so sánh kết quả OCR với văn bản gốc. Hiệu năng có thể được đánh giá bằng cách đo thời gian xử lý và mức tiêu thụ pin. Cần thử nghiệm ứng dụng trên nhiều thiết bị khác nhau, với nhiều loại hình ảnh khác nhau, và với nhiều ngôn ngữ khác nhau để đảm bảo ứng dụng hoạt động tốt trong mọi tình huống.

5.1. Các chỉ số đánh giá độ chính xác của ứng dụng OCR

Độ chính xác của ứng dụng OCR có thể được đánh giá bằng các chỉ số như: tỷ lệ nhận dạng ký tự (Character Recognition Rate - CRR), tỷ lệ nhận dạng từ (Word Recognition Rate - WRR), và tỷ lệ nhận dạng trang (Page Recognition Rate - PRR). CRR là tỷ lệ số ký tự được nhận dạng đúng so với tổng số ký tự trong văn bản gốc. WRR là tỷ lệ số từ được nhận dạng đúng so với tổng số từ trong văn bản gốc. PRR là tỷ lệ số trang được nhận dạng đúng so với tổng số trang trong tài liệu gốc. Các chỉ số này giúp đánh giá khách quan hiệu quả của ứng dụng OCR.

5.2. Đo lường hiệu năng Thời gian xử lý và mức tiêu thụ pin

Hiệu năng của ứng dụng OCR có thể được đo lường bằng thời gian xử lý và mức tiêu thụ pin. Thời gian xử lý là thời gian cần thiết để ứng dụng thực hiện các tác vụ như chụp ảnh, xử lý ảnh, và nhận dạng văn bản. Mức tiêu thụ pin là lượng pin mà ứng dụng sử dụng trong một khoảng thời gian nhất định. Cần đo lường thời gian xử lý và mức tiêu thụ pin trên nhiều thiết bị khác nhau, với nhiều loại hình ảnh khác nhau, và với nhiều ngôn ngữ khác nhau để đánh giá hiệu quả của ứng dụng.

5.3. So sánh kết quả với các ứng dụng OCR iPhone khác

Để đánh giá khách quan hiệu quả của ứng dụng OCR, cần so sánh kết quả với các ứng dụng OCR iPhone khác trên thị trường. So sánh về độ chính xác, hiệu năng, tính năng, và giao diện người dùng. Việc so sánh với các ứng dụng khác giúp xác định điểm mạnh và điểm yếu của ứng dụng, từ đó có thể cải thiện ứng dụng để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng.

VI. Tương lai của OCR iPhone Phát triển và ứng dụng tiềm năng

Tương lai của OCR iPhone rất hứa hẹn. Với sự phát triển của công nghệ xử lý ảnh và học máy, độ chính xác và hiệu năng của OCR sẽ ngày càng được cải thiện. Các ứng dụng OCR sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn, có khả năng nhận dạng văn bản trong nhiều điều kiện khác nhau, và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn. Các ứng dụng tiềm năng của OCR iPhone bao gồm: dịch thuật tự động, tìm kiếm văn bản, quản lý tài liệu, và hỗ trợ người khuyết tật.

6.1. Ứng dụng OCR trong lĩnh vực dịch thuật tự động trên iPhone

OCR có thể được sử dụng trong lĩnh vực dịch thuật tự động trên iPhone. Người dùng có thể chụp ảnh văn bản nước ngoài, ứng dụng OCR sẽ nhận dạng văn bản, và sau đó dịch văn bản sang ngôn ngữ mong muốn. Ứng dụng này rất hữu ích cho những người đi du lịch nước ngoài, hoặc những người cần đọc tài liệu bằng ngôn ngữ khác.

6.2. Tích hợp OCR với các ứng dụng quản lý tài liệu và tìm kiếm

OCR có thể được tích hợp với các ứng dụng quản lý tài liệu và tìm kiếm. Ứng dụng OCR có thể được sử dụng để tạo chỉ mục cho các tài liệu được quét, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm thông tin trong tài liệu. Ngoài ra, OCR có thể được sử dụng để trích xuất thông tin từ các tài liệu, như tên, địa chỉ, và số điện thoại.

6.3. Hỗ trợ người khuyết tật OCR và các công cụ hỗ trợ tiếp cận

OCR có thể được sử dụng để hỗ trợ người khuyết tật. Ứng dụng OCR có thể được sử dụng để đọc văn bản cho người khiếm thị, hoặc chuyển đổi văn bản thành ngôn ngữ ký hiệu cho người khiếm thính. Ngoài ra, OCR có thể được sử dụng để giúp người khuyết tật tiếp cận các tài liệu và thông tin mà họ không thể tiếp cận được một cách dễ dàng.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐINH QUANG HUY XÂY DƢ̣NG Ƣ́NG DỤNG OCR CHO THIẾT BI ̣iPHONE LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội – 2011 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐINH QUANG HUY XÂY DƢ̣NG Ƣ́NG DỤNG OCR CHO THIẾT BI ̣iPHONE Ngành: Công Nghê ̣ Thông Tin Chuyên ngành: Công Nghê ̣ Phầ n Mề m Mã số: 60 48 10 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM BẢO SƠN Hà Nội – 2011 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ OCR VÀ Ƣ́NG DỤNG OCR .1 Tổ ng quan về bài toán nh ận dạng văn bản – OCR.2 Mục tiêu xây dƣ̣ng ƣ́ng du ̣ng OCR. 2 CHƢƠNG 2 THƢ VIỆN MỞ TESSERACT .1 Lịch sử ra đời .2 Tổng quan kiến trúc .3 Xác định dòng và từ .4 Nhận dạng từ .5 Bộ phân loại kí tự tĩnh .6 Phân tích ngôn ngữ .7 Phân lớp động. 13 CHƢƠNG 3 KIẾN TRÚ C CỦA Ƣ́NG DỤNG OCR .1 Kiến trúc của hệ điều hành của iPhone .2 Kiến trúc hê ̣ điề u hành iOS .3 Mô ̣t số chƣ́c năng và dich ̣ vu ̣ của lớp Cocoa Touch .4 Mô ̣t số API cơ bản của lớp thƣ viện Cocoa Touch .5 Mô hình kiến trúc của chƣơng trình OCR .6 Mô hình thiết kế.

26 CHƢƠNG 4 CHƢƠNG TRÌNH THƢ̣C NGHIỆM .1 Giới thiệu mô trƣờng phát triển và cách cài đặt .2 Giới thiệu về công cu ̣ phát triể n ƣ́ng .3 Chƣơng trình thực nghiệm .4 Kế t quả thƣ̣c nghiê ̣m. 34 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com KẾT LUẬN. 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO. GIỚI THIỆU NGÔN NGƢ̃ LẬP TRÌNH OBJECTIVE -C 38 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.

Mô hình tổng quan của một hệ thống OCR. Thị phần thiết bị di động chia theo hệ điều hành - Nguồ n : Gartner (tháng 2/2011). Ứng dụng OCR cho iPhone. Minh họa về đƣờng cơ sở đã đƣợc hiệu chỉnh cong.

Ví dụ minh họa một từ đã đƣợc cắt theo chiều cao cố định. Minh họa của từ có khoảng cách khó xác định. Ví dụ về điểm cắt thích hợp và nhát căt. Minh ho ̣a chƣ̃ bi ̣đƣ́t đoa ̣n.

(a) Kí tự ‗h‘ mẫu, (b) ‗h‘ đứt đoạn, (c) nét đặc trƣng so với mẫu 11 Hình 10. Chuẩn hóa ký tự theo đƣờng cơ sở và mo-men. Các ứng dụng dựa trên hệ điều hành iOS. Các lớp thƣ viê ̣n của iOS.

Cấ u trúc phân hê ̣ các lớp trên bô ̣ thƣ viê ̣n Cococa. Mô hin ̀ h MVC. Mô hình Cococa MVC của Apple. Mô hin ̀ h Use-Case của ƣ́ng du ̣ng.

Mô hin ̀ h cô ̣ng tác của ƣ́ng du ̣ng OCR. So sánh giữa iPad và iPhone. Cài đặt iPhone SDK. Bộ công cụ Xcode, Interface Builder, iPhone simulator.

Giao diện chƣơng trình thực nghiệm. Kể quả thử nghiệm chƣơng trình. 34 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1. Kết quả thực nghiệm chƣơng trình.

35 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com I GIỚI THIỆU Các kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực nhận dạng quang học (OCR) đã đạt đƣợc những thành công vƣợt bậc trong việc giúp chuyển đổi các tài liệu văn bản từ dạng hình ảnh sang dạng văn bản có thể chỉnh sửa, soạn thảo đƣợc. Hƣớng nghiên cứu OCR ra đời từ trƣớc khi có máy tính điện tử, đến nay đã hình thành một thị trƣờng phần mềm chuyên về xử lý nhận dạng văn bản. Có rất nhiều phần mềm nổi tiếng nhờ có độ chính xác cao và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ nhƣ phần mềm FineReader của hãng AABBYY, OmmiPage của hãng Scansoft đƣợc dùng để nhận dạng các văn bản tiếng Anh,… VNDOCR của Viện công nghệ thông tin cho các văn bản tiếng Việt. Các phần mềm trên chủ yếu là hoạt động dựa nền tảng là máy tính cá nhân.

Trong khi đó, các thiết bị di động thông minh (smartphone) ngày càng mạnh hơn trong năng lực xử lý nhƣng chƣa có nhiều phần mềm ứng dụng OCR cho các thiết bị này. Mục tiêu của luân văn này là nghiên cứu bộ thƣ viện mở Tesseract [6] và xây dựng ứng dụng OCR cho thiết bị di dộng dựa trên nền hệ điều hành iOS. Nội dung của luận văn sẽ nghiên cứu, làm rõ kiến trúc của bộ thƣ viện mã nguồn mở Teseract. Đây là bộ thƣ viện mã nguồn mở có độ chính xác tốt và có thể hoạt động trên nhiều nền tảng hệ điều hành khác nhau.

Luận văn này cũng sẽ đi sâu vào việc tìm hiểu kiến trúc của hệ điều iOS, hệ điều hành của hãng Apple dùng chi các thiết bị di động nhƣ iPhone, iPod Touch, iPad, qua đó giúp tác giả phân tích, thiết kế kiến trúc cho ứng dụng OCR phù hợp với việc thực thi trên hệ điều hành dành cho thiết bị di động này. Kết quả của luận này là sản phẩm phần mềm ứng dụng OCR cho thiết bị iPhone. Sản phẩm này có tính ứng dụng thực tiễn cao. Ngƣời sử dụng có thể cài đặt phần mềm này và sử dụng carmera có sẵn của thiết bị để chụp lại ảnh các tài liệu cần nhận dạng, chuyển đổi.

Các dữ liệu hình ảnh sẽ đƣợc nhận dạng và chuyển đổi sang dạng dữ liệu văn bản. Sau đó, thông qua công cụ dịch của Google, dữ liệu văn bản này có thể đƣợc dịch sang ngôn ngữ có thể hiểu đƣợc đối với ngƣời dùng. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com II LỜI CẢM ƠN Trƣớc tiên tôi xin gửi lời cảm chân thành tới các thầy, cô giáo trong trƣờng Đại Học Công Nghệ và đặc biệt là thầy TS. Thầy Sơn là ngƣời đã trực tiếp giảng dậy cũng nhƣ là ngƣời hƣớng dẫn khoa học.

Trong quá trình học tập tại trƣờng mỗi giờ lên lớp của các thầy cô trong trƣờng đã giúp ích cho tôi rất nhiều trong việc mở rộng tầm hiểu biết của mình không chỉ về kiến thức chuyên môn mà còn cả về những kinh nghiệm thực tiễn. Trong quá trình làm luận văn khoa học, các chỉ dẫn kịp thời của thầy Phạm Bảo Sơn đã giúp tôi có đƣợc những hƣớng nghiên cứu khoa học đƣợc chính xác hơn. Trong quá trình học tập và nghiên cứu khoa học, tôi đã nhận đƣợc rất nhiều sự cổ vũ động viên khích lệ tinh thần của gia đình đặc biệt là từ vợ - Vũ Thị Xuân Hƣơng và con gái tôi Đinh Thanh Trúc. Gia đình là chỗ dựa vững chắc về tinh thần giúp tôi vƣợt qua đƣợc những khó khăn trong cuộc sống.

Mọi ngƣời trong gia đình luôn quan tâm chăm sóc và dành nhiều thời gian cho tôi phục vụ công việc nghiên cứu khoa học qua đó đã giúp tôi hoàn thành đề tài luận văn này. Tôi cũng xin cảm ơn tới những ngƣời bạn, những đồng nghiệp luôn sát cánh bên tôi tại Trung tâm CNTT – Học viện Công Nghệ Bƣu Chính Viễn Thông. Tại đây tôi đã nhận đƣợc những chia sẻ về kinh nghiệm công việc, kinh nghiệm thực tiễn về nghiên cứu khoa học. Qua đó đã giúp tôi có đƣợc nhiều kinh nghiệm hơn trong việc nghiên cứu và làm khoa học.

Một lần nữa tôi xin cảm ơn tất cả các thầy cô giáo, những ngƣời thân trong gia đình, những bạn bè, đồng nghiệp đã giúp đỡ tôi rất nhiều về kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm thực tế, động viên khích lệ tinh thần trong quá trình hoàn học tập, nghiên cứu khoa học của tôi. Những đóng góp trên là một phần thành công của luận văn này. Mọi đóng góp về luận văn này xin gửi về địa chỉ email quanghuyqn@gmail. Xin chân thành cảm ơn TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 1 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ OCR VÀ ỨNG DỤNG OCR 1.1 Tổng quan về bài toán nhận dạng văn bản – OCR Ngày nay, hầu nhƣ tất cả thông tin đƣợc lƣu trữ và xử lý trên máy tính.

Mỗi ngày, chúng ta nhập một khối lƣợng dữ liệu rất lớn vào máy tính. Nhƣng dƣờng nhƣ bản thân máy tính không đủ thông minh để nhận biết các kí hiệu, kí tự, hình ảnh … mà con ngƣời sử dụng. Điều đó làm giảm rất lớn hiệu quả công việc của con ngƣời. Do đó, vấn đề nhận dạng ra đời giống nhƣ cầu nối giữa con ngƣời và máy tính nhằm tăng khả năng xử lý thông tin của máy tính.

Nằm trong số những bài toán nhận dạng, nhận dạng văn bản nhằm giải quyết vấn đề nhận dạng các kí tự xuất hiện trong văn bản. Nó có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong xử lý thông tin vì phần lớn thông tin mà con ngƣời sử dụng ở dạng kí tự. Hơn nữa, ngày càng nhiều thiết bị di động thông minh (smartphone) hay các thiết bị cầm tay nhỏ gọn nhƣ máy PDA (Personal Digital Assitants, thiết bị điện tử cầm tay), là công cụ tiện dụng trong xử lý thông tin cá nhân. Các thiết bị này, ngày nay, thƣờng đƣợc trang bị các thành phần xử lý tốc độ cao và thƣờng tích hợp sẵn camera có độ phân giải cao.

Do đó, chúng ta có thể xây dựng các ứng dụng nhận dạng ký tự cho các loại thiết bị này nhằm nâng cao hơn nữa tiện ích sử dụng của ngƣời dùng trong các hoạt động phục vụ công việc nghiên cứu học tập hoặc là công cụ dịch tự động cho ngƣời đi du lịch nƣớc ngoài. Vấn đề nhận dạng văn bản đã đƣợc nghiên cứu gần bốn thập kỉ qua. Nhƣng chỉ những năm gần đây, kỹ thuật nhận dạng mới đƣợc phát triển đủ mạnh để có thể xây dựng các ứng dụng thƣơng mại. Có nhiều loại vấn đề trong nhận dạng chữ nhƣ việc thể hiện đặc trƣng trong hệ thống nhận dạng hay vấn đề chia cắt kí tự trong một từ để nhận dạng.

Các bộ thƣ viện, phần mềm OCR đặc trƣng thƣờng có mô hình xử lý với các bƣớc nhƣ hình bên dƣới. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 2 Hình 1. Mô hình tổng quan của một hệ thống OCR 1.2 Mục tiêu xây dựng ứng dụng OCR Hiê ̣n nay các sản phẩ m thiế t bi ̣m áy tính bảng , điê ̣n thoa ̣i thông minh ngày càng phổ biến. Các sản phẩm này ngày càng mạnh mẽ về hiệu năng xử lý cũng nhƣ giầ u tính năng sƣ̉ du ̣ng nhờ có nhiề u phầ n mề m ƣ́ng du ̣ng trên đó.

Có rất nhiề u công ty trong liñ h vƣ̣c thiế t bi ̣di đô ̣ng cùng tham gia vào thị phần này nhƣ Nokia, Sony, LG, Samsam, Apple…Trong các sản phẩ m điê ̣n thoa ̣i thông minh thì thiết bị iPhone của hãng Apple - Mỹ đang giành đƣợc nhiều sự quan tâm không chỉ ngƣời sƣ̉ du ̣ng mà cả cô ̣ng đồ ng phát triể n ƣ́ng du ̣ng cho thiế t bi ̣này .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ