Sisteme expert - Recunoașterea optică a caracterelor

Sistemele expert sunt produse ale inteligentei artificiale, ramura a stiintei calculatoarelor ce urmareste dezvoltarea de programe inteligente, capabile sa invete si sa isi stabileasca algoritmi proprii de rezolvare a preblemelor. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele expert, este aria de aplicabilitate ce a cuprins multe domenii de activitate de la arhitectura, arheologie, banci, comert, educatie, pana la ingineria sistemelor si medicina.

Un sistem expert (SE) este un program care urmareste un grup de cunostinte pentru obtinerea in acelasi mod ca si expertii umani a rezultatelor despre activitati dificil de examinat. Principala caracteristica a sistemelor expert este derivata din baza de cunostinte impreuna cu un algoritm de cautare specific metodei de rationare. Un sistem expert trateaza cu succes probleme pentru care o solutie algoritmica clara nu exista.

1.1. Caracteristicile unui sistem expert

Din punct de vedere functional un sistem expert este un program a carui principala caracteristica este derivata din baza de cunostinte, impreuna cu un algoritm de cautare specific metodei de rationare. Spre deosebire de majoritatea programelor de calcul, care cer informatii complete pentru luarea deciziilor, sistemele expert sunt proiectate sa gaseasca solutia optima pe baza datelor disponibile, la fel cum ar face un expert uman. Intr-un sistem expert rationarea si cunostintele nu trebuie tratate separat deoarece un astfel de sistem presupune o armonizare a lor.

- din punct de vedere conceptual, sistemele expert vizeaza reconstituirea rationamentului uman pe baza expertizei obtinute de la experti;

- sistemele expert dispun si de cunostinte si de capacitatea de a desfasura activitati intelectuale umane;

- sunt organizate pentru achizitia si exploatarea cunoasterii dintr-un domeniu particular numit domeniul problemei;

- dispun de metode de invocare a cunoasterii si exprimarea expertizei comportandu-se ca un "sistem inteligent"

- la nivel de realizare informatica, sistemele expert se bazeaza pe principiul separarii cunoasterii de programul care o trateaza;

- sunt capabile sa memoreze cunoasterea, sa stabileasca legaturile intre cunostinte si sa traga concluzii, sa propuna solutii, recomandari, sa determine cauzele unor fenomene.

2. Recunoasterea optica a caracterelor

Un vechi vis al omenirii a fost acela de a reusi sa creeze masinarii capabile sa indeplineasca sarcini caracteristice oamenilor - sarcini precum cititul - si, desi implinirea acestui deziderat parea imposibila, incepand cu a doua jumatate a secolului trecut, acest vis a inceput sa capete contur. Recunoasterea optica a caracterelor (Optical Character Recognition ?- OCR) a devenit una dintre cele mai de succes aplicatii ale tehnologiei in domeniile recunoasterii modelelor/formelor si ale inteligentei artificiale. Desi astfel de sisteme inca nu reusesc sa fie competitori seriosi pentru oameni, ele continua sa fie dezvoltate si aplicate intr-o varietate de forme si domenii.

Recunoasterea optica a caracterelor reprezinta un sistem expert care are toate caracteristicile sistemelor expert aratate mai sus, folosindu-se de o baza de date si de metode specifice pentru recunoasterea unui text pornind de la o imagine. OCR face parte dintr-o familie de tehnici care performeaza identificarea automata, cum ar fi: recunoasterea vocii, codul de bare, cerneala magnetica etc. Procesul de recunoastere optica a caracterelor presupune scanarea documentelor tiparite si identificarea prin metode specifice a formelor caracterelor incluse in cadrul acestora. In final, aplicatiile care prezinta suport pentru OCR sunt apte de a exporta textul in format editabil (fisiere Word, text etc.).

Nu trebuie sa confundam Recunoasterea optica a caracterelor - Optical Character Recognition (OCR) - cu Online Character Recognition (OLCR), o tehnica de recunoastere a scrisului in momentul in care acesta are efectiv loc, utilizand cel mai adesea tablete grafice, senzori de presiune etc. Recunoasterea optica a caracterelor este un proces care are loc dupa scrierea textului propriu-zis, unde dispunem de o imagine (bitmap spre exemplu) continand un text tiparit (imaginea poate proveni in urma unui proces de scanare a unei pagini dintr-o lucrare tiparita)

2.1. Scurt istoric

Patentul asupra OCR in Germania a fost obtinut in anul 1929 de catre Gustav

Tauschek. Masinaria lui Tauschek consta dintr-un dispozitiv mecanic care folosea sabloane si un detector de fotoni. Detectorul de fotoni era astfel plasat incat atunci cand sablonul si simbolul de recunoscut erau perfect suprapuse si aliniate iar lumina era directionata prin ele, nici un foton nu putea ajunge la detector.

In anii 50 David Shepard a construit o masina capabila sa converteasca un mesaj tiparit in limbaj pentru procesarea cu ajutorul calculatorului, masina numita Gismo. Gismo se folosea de analiza imaginii, nu de recunoasterea caracterelor propriu-zis si era destul de limitat ca posibilitati.

Prima masina comerciala adevarata care sa foloseasca OCR a fost introdusa de catre Reader's Digest in anul 1955. Acest echipament era folosit pentru a converti diferite rapoarte din vanzari in cartele care sa fie utilizate ca date de intrare pentru calculatoare.

Serviciul Postal al Statelor Unite ale Americii a inceput sa foloseasca sisteme OCR inca din 1965, sisteme bazate pe munca prolificului inventator Jacob Rabinow. Ele erau folosite pentru sortarea automata a expeditiilor, astfel incat serviciul postal a devenit mult mai eficient

Carti, articole si lucrari stiintifice:

Line Eikvil - Optical Character Recognition, Norsk Regnesentral, Report No. 876, Oslo, 1993, URL: http://www.nr.no/~eikvil/OCR.pdf ;

Palkovich AJ - Improving Optical Character Recognition, Villanova University, URL: www.csc.villanova.edu/~mdamian/csc3990/csrs2008/07-csrs2008-AJPalkovic.pdf ;

George Nagy, Thomas A. Nartker, Stephen V. Rice - Optical Character Recognition: An illustrated guide to the frontier, Procs. Document Recognition and Retrieval VII, SPIE Vol. 3967, 58-69 (invited), URL: http://www.ecse.rpi.edu/~nagy/PDF_chrono/2000_Nartker_Rice_ SPIE3967-DR&R2000.pdf ;

Premnath Dubey - Optical Character Recognition - An Overview, Research And Development Information Technology, URL: http://www.tcllab.org/events/uploads/Anlp_Presentation.pdf ;

Dan Galea, Florin Leon - Inteligenta artificiala, Sisteme informatice bazate pe cunostinte, Universitatea Tehnica "Gh. Asachi" Iasi - Facultatea de Automatica si Calculatoare, Curs;

*** - Optical Character Recognition (OCR), AIM Inc. working paper, Pittsburg, 2000, URL: http://www.aimglobal.org/technologies/othertechnologies/ocr.pdf ;

URL (Site-uri accesate in luna Mai, anul 2009):

http://en.wikipedia.org/wiki/Optical_character_recognition ;

http://www.inteligenta-artificiala.ro/document5.html ;