Báo cáo "Xây dựng hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động " doc

Xây dựng hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động Phạm Phi Hiệu Trường Đại học Công nghệ Luận văn Thạc sĩ ngành: Công nghệ Phần mềm; Mã số: 60 48 10 Người hướng dẫn: TS. Kiều Văn Hưng Năm bảo vệ: 2011 Abstract: Trình bày kiến thức tổng quan về lĩnh vực OCR (Optical Character Recognition) - Lĩnh vực nhận dạng ký tự quang học. Tìm hiểu nội dung về công nghệ mã nguồn mở Tesseract OCR, công nghệ Android, mô hình client/server, công nghệ dịch Google Translate. Các công nghệ, mô hình này được sử dụng để xây dựng hệ thống. Giới thiệu kiến trúc và các thành phần cơ bản của hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động đã xây dựng. Trình bày kết quả thực nghiệm chức năng rút trích thông tin từ ảnh của hệ thống cũng như so sánh một sách tương đối kết quả OCR với một số hệ thống khác. Keywords: Công nghệ mã nguồn mở; Dịch; Hệ thống nhận dạng; Ký tự quang học; Thiết bị di động Content MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Từ lâu con người đã quen với việc sử dụng máy tính để lưu trữ những tài liệu cần thiết, xuất phát từ những tiện ích to lớn do máy tính mang lại: lưu trữ khối dữ liệu lớn, ít bị hư hỏng, dễ quản lí, dễ tìm kiếm, dễ chỉnh sửa Tuy nhiên giấy vẫn là một vật liệu quan trọng đã, đang và sẽ được sử dụng để lưu trữ tài liệu vì sự cần thiết của nó trong cuộc sống hàng ngày (ví dụ sách, báo ). Một nhu cầu tất yếu, con người muốn đưa các tài liệu đang lưu trữ trên giấy (cũng như trên một số vật liệu khác) lên máy tính để có thể làm việc với chúng một hiệu quả hơn. Một cách thông thường, con người sẽ đánh máy trực tiếp các tài liệu đó lên máy tính. Đối với một số lượng nhỏ tài liệu, việc này hoàn toàn bình thường. Song đối với một khối lượng tài liệu khổng lồ (ví dụ như cả kho sách), đây là một vấn đề nan giải; mặc dù với việc đánh máy độ chính xác rất cao nhưng lại tốn quá nhiều thời gian, trong khi với các công nghệ hiện có cho phép ta giải quyết vấn đề này: chụp ảnh tài liệu và nhận dạng ký tự trong ảnh. Nhận dạng ký tự quang học (tiếng Anh: Optical Character Recognition, viết tắt là OCR)[20] là quá trình rút trích ký tự trong ảnh cho ra dưới dạng văn bản để có thể lưu trữ, 2 chỉnh sửa và tìm kiếm được. Lĩnh vực OCR là một nhánh trong ngành khoa học xử lý ảnh, tuy còn mới mẻ so với nhiều lĩnh vực khoa học khác nhưng nhanh chóng đã đạt được nhiều bước tiến quan trọng. Xuất phát từ nhu cầu thực tế là đưa các tài liệu lưu trữ trên giấy vào máy tính mà không phải đánh máy, nhiều công nghệ OCR ra đời (phát hành dưới dạng sản phẩm thương mại, miễn phí hoặc nguồn mở) đã và đang ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực liên quan đến việc nhận dạng. Với sự đầu tư mạnh mẽ và nghiên cứu liên tục của các cá nhân tổ chức, kết quả nhận dạng trong lĩnh vực OCR ngày càng được cải thiện, đặc biệt sự nhận dạng ký tự Latinh đánh máy có thể tiến tới tỉ lệ chính xác 100%. Ngoài công nghệ nhận dạng ký tự quang học OCR thì hiện nay còn có thêm nhiều cơ chế nhận dạng tiêu biểu khác được ứng dụng vào thực tế như: nhận dạng ký tự thông minh (Intelligent Character Recognition, viết tắt ICR), nhận dạng vùng đánh dấu (Optical Mark Recognition, viết tắt OMR), nhận dạng chữ mực từ (Magnetic Ink Character Recognition, viết tắt MICR), nhận dạng mã vạch (Barcode Regconition). Chúng ta thường thực hiện công việc nhận dạng trực tiếp trên máy tính: dùng các thiết bị thu ảnh để scan, chụp ảnh các tài liệu và đưa các ảnh đó lên máy tính rồi chạy ứng dụng nhận dạng đã cài đặt. Điều này hầu như chỉ thực hiện được khi chúng ta làm việc ở nhà, ở cơ quan với chiếc máy tính bên cạnh. Tuy nhiên nhu cầu OCR của chúng ta có thể xuất hiện mọi lúc mọi nơi, ví dụ muốn lưu nhanh thông tin trong một name card mà người bạn đưa cho vào điện thoại mà không phải nhập bằng tay. Song chúng ta không thể lúc nào cũng mang bên mình máy scan, máy ảnh cũng như máy tính để hỗ trợ cho việc OCR. Chưa kể đôi khi chúng ta muốn dịch nhanh một bảng chỉ dẫn bằng tiếng nước ngoài mà không có từ điển bên cạnh. Một khó khăn nữa là các ứng dụng OCR hiệu quả cho công việc của chúng ta lại đa phần được tung ra dưới dạng thương mại, muốn sử dụng phải mất một chi phí không nhỏ. Chính những sự bất tiện thực tế trên, vấn đề đặt ra là phải có những hệ thống phần cứng-phần mềm nhỏ gọn, di động nhưng vẫn thực hiện một cách linh hoạt và hiệu quả các chức năng chụp ảnh tài liệu, OCR trên ảnh đã chụp và dịch kết quả ra ngôn ngữ khác. Hiện nay công nghệ mạng internet phát triển mạnh mẽ, internet có mặt hầu hết khắp nơi trên thế giới. Công nghệ di động phát triển vượt bậc, việc sử dụng điện thoại bùng nổ, điện thoại di động trở thành mặt hàng bình dân mà ai cũng có thể sở hữu được. Nhiều công nghệ OCR tiên tiến được đưa ra dưới dạng mã nguồn mở và được các công ty, tổ chức lớn tài trợ phát triển. Với nền tảng công nghệ hiện có ở trên đã tạo ra nhiều giải pháp để xây dựng được nhiều hệ thống có khả năng đáp ứng cao với vấn đề đặt ra. Mục tiêu nghiên cứu Với mong muốn tìm hiểu về lĩnh vực và một số công nghệ OCR tiên tiến, đồng thời mong muốn góp phần vào kho ứng dụng OCR hiện có một sản phẩm nguồn mở mới: một hệ thống trên thiết bị di động giúp con người có thể thu ảnh, rút trích thông tin trong ảnh, dịch kết quả ra ngôn ngữ mong muốn và quản lý các thông tin ấy trên thiết bị di động. Thiết bị di 3 động được chọn là điện thoại di động chạy hệ điều hành nguồn mở Android. Và từ đó luận văn lựa chọn đề tài nghiên cứu “Xây dựng hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động”. Nội dung nghiên cứu Về mặt lý thuyết: - Nghiên cứu tổng quan về lĩnh vực OCR, các thành phần trong một hệ thống OCR cơ bản. - Nghiên cứu công nghệ mã nguồn mở Tesseract. - Nghiên cứu công nghệ mã nguồn mở Android. - Nghiên cứu mô hình client/server. - Nghiên cứu công nghệ dịch Google Translate. - Nghiên cứu phương pháp sửa lỗi chính tả tự động. Về mặt thực hành: - Nghiên cứu xây dựng ứng dụng web service chạy trên server : sử dụng nguồn mở của Tesseract để tạo ra module có chức năng OCR trên ảnh; sử dụng các hàm API do Google cung cấp để tạo ra module có chức năng dịch văn bản sang ngôn ngữ tùy chọn. Web service còn hỗ trợ chức năng hậu xử lý kết quả OCR và tự động sửa lỗi chính tả trên ngôn ngữ tiếng Anh. - Nghiên cứu xây dựng ứng dụng trên client: sử dụng Android SDK để tạo ra ứng dụng chạy trên điện thoại Android có chức năng chụp ảnh; gửi ảnh về server và nhận kết quả xử lý từ server trả về; quản lý nội dung thông tin đã rút trích từ ảnh. Bố cục luận văn Ngoài phần mở đầu giới thiệu về mục tiêu, ý nghĩa, tình hình nghiên cứu liên quan và phần kết luận tóm tắt những kết quả chính đạt được cũng như đưa ra nhận xét; bố cục luận văn gồm 4 chương chính: Chương 1: Trình bày kiến thức tổng quan về lĩnh vực OCR làm nền tảng cho các nghiên cứu về sau. Chương 2: Trình bày nội dung tìm hiểu về công nghệ mã nguồn mở Tesseract OCR, công nghệ Android, mô hình client/server, công nghệ dịch Google Translate. Các công nghệ, mô hình này được sử dụng để xây dựng hệ thống. Chương 3: Giới thiệu kiến trúc và các thành phần cơ bản của hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động đã xây dựng. 4 Chương 4: Trình bày kết quả thực nghiệm chức năng rút trích thông tin từ ảnh của hệ thống cũng như so sánh một sách tương đối kết quả OCR với một số hệ thống khác. References Tiếng Việt [1] Đinh Điền (2005), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Giáo trình, NXB ĐHQG TPHCM. [2] Nguyễn Quang Hoan (2006), Xử lý ‎ ảnh, Giáo trình, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông . [3] Nguyễn Văn Huy (2009), Tìm hiểu phương pháp phân tích trang tài liệu, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Thái Nguyên. [4] Đỗ Năng Toàn, Phạm Việt Bình (2007), Xử lý ‎ ảnh, Giáo trình, Đại học Thái Nguyên. Tiếng Anh [5] Huang Xuguang, “An Introduction to Android”, Database Lab, Inha University, November 2009. [6] Hui-Fuang Ng*, “Automatic thresholding for defect detection”, February 2006. [7] K. M. Mohiuddlin, Jianchang Mao, “Optical Character Recognition”, 27 Dec 1999. [8] J. van Beusekom, F. Shafait, T. M. Breuel, “Combined orientation and skew detection using geometric text-line modeling”, International Journal on Document Analysis and Recognition, Vol. 13, No. 2. (1 June 2010), pp. 79-92. [9] F. Shafait, T. M. Breuel, “A simple and effective approach for border noise removal from document images”, in 13 th IEEE Int. Multi-topic Conference, Islamabad, Pakistan, Dec 2009. [10] R. Smith, “A simple and efficient skew detection algorithm via text row accumulation”, Proc. 3 rd Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, 1995, pp1145-1148. [11] R. Smith, “An overview of the Tesseract OCR Engine”, Proc 9 th Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, 2007, pp629-633. [12] R. Smith, D. Antonova, D. Lee, “Adapting the Tesseract open source OCR engine for multilingual OCR”, in Proceedings of the International Workshop on Multilingual OCR, 2009. [13] R. Smith, “Hybrid Page Layout Analysis via Tab-Stop Detection, Document Analysis and Recognition” Proc 10 th Int. Conf. on Document Analysis and Recognition, 2009. Trang web [14] http://code.google.com/p/tesseract-ocr. [15] http://code.google.com/p/tesseractdotnet. 5 [16] http://developer.android.com. [17] http://en.wikipedia.org [18] http://niitquangtrung.vn [19] http://translate.google.com/support [20] http://vi.wikipedia.org [21] http://www.scannermart.vn [22] http://www.vn-zoom.com. . nghệ, mô hình này được sử dụng để xây dựng hệ thống. Giới thiệu kiến trúc và các thành phần cơ bản của hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động. dụng để xây dựng hệ thống. Chương 3: Giới thiệu kiến trúc và các thành phần cơ bản của hệ thống nhận dạng và dịch trên thiết bị di động đã xây dựng.