CN1882954B - 用于智能轮询的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种对图像进行解码的方法。所述方法包括以下步骤:并行地将至少第一和第二光字符识别过程应用于图像,所述图像包括许多分类;确定第一和第二光字符识别过程是否产生基本上相似的图像结果;如果所述图像结果不相似,则选择最高加权的OCR过程的基于分类的结果;并且基于逐一的分类,将所述最高加权的OCR过程的基于分类的结果分派给所述图像结果。
Description
对相关申请的交叉引用
本申请要求美国临时申请序列号60/520,658的优先权,该申请在此引入作为参考。
技术领域
本发明涉及用于智能轮询的系统和方法,更具体地涉及对图像进行解码的系统和方法。
背景技术
图像识别一般通过光字符识别(OCR)处理来完成。这种图像识别的一项应用是在邮政或邮件操作技术中,其中从邮件项的地址面(address face)读出目的地地址。本领域的技术人员可以想象其他的应用。为了确保通过OCR处理准确地对图像进行读取或解码,多个独立的OCR过程可以并行或非并行地在同一图像上运行。可以尽力考虑和/或比较它们各自的结果,以便确定所扫描的地址的最可靠的处理结果或解码。
邮件操作应用中的OCR处理包括四个基本上独立的过程的组合:地址块定位、二进制化、OCR处理以及数据库查找。简单地说,地址块定位是对信封的地址面上的信息进行定位。二进制化是将灰度图转换为二进制的。OCR处理是将图像映射并识别为字母或数字字符。数据库查找是合理化由OCR输出的连续字符流,其方式是采用合理的数据库的复杂的集合来对所述处理结果进行匹配,其中所述数据库包括用于识别目的地的邮政编码、城市、街道和收件人信息。前述的过程当一起发生时被用于扫描地址面图像并且利用合理的确定性将其映射为分拣决策。对本申请的目的来说,前述的过程将被简称为OCR过程。
假设OCR过程是复杂的并且目的地地址不一致,则各个OCR过程的结果在准确性方面有所不同。这样,用于对各个OCR过程的结果进行比较以及加权的系统和方法是必要的,以便整体上达到在可操作或工作的等级或者误差限度之内的结果。这种等级或限度可以根据应用而有所不同。但是,赋予权重和/或比较等级是一个统计问题,其可以由已知的计算机装置应用在多种应用中。通过表决(voting)或轮询能够将多个独立的OCR结果组合起来,并由此减小OCR过程固有的误差率。
现有技术已经致力于改善OCR过程的一般领域。图1揭示了一种装置,其中串行14地设置有多个OCR过程1-3。图像10被引入到第一OCR过程,然后被引入到第二OCR过程,并且如果前面的过程未能读取及解码所述图像10那么将图像10引入到第三OCR过程。如果所述图像由三个OCR过程中的一个有效地读取并且解码,则产生结果12。虽然在解码图像方面是有效的,但该装置也具有可能对于许多应用而言过高的误差率。高误差率的一个原因在于孤注一掷的图像读取和解码的方法。这里,所述图像或者由三个OCR过程中的一个来解码,或者发生错误。不存在介于中间的情况。
图2描述并行20设置的图1的三个OCR过程(1-3),每一个OCR过程此外被连接到表决器22。所述表决器试图找到多数的意见并且根据多数裁定原则在图像读取及解码的OCR过程结果之中进行选择。三个OCR过程中的至少两个必须一致以便解码对于轮询而言有效的目的地地址。该方法的问题是涉及运行至少三个OCR过程的成本,以及涉及获得及协同经常互不兼容的、OCR过程内部的多个专有过程的成本,其中所述专有过程使得可靠性的排序变得困难。
图3示出具有两个OCR过程的图2的并行表决装置。这代表比图2的针对三个OCR过程的要求更经济的装置,或者可以代表这样的环境,在所述环境中三个OCR过程中的一个完全不能分辨主题地址。运行基本与图2中一样,但是只使用两个OCR过程,而不是三个OCR过程。然而,基于多数表决的决策不可能仅利用两个OCR过程来做出。
在现有技术中给出了用于鉴别最后最可靠解码的多种方法,诸如选择哪个结果代表地址解码的最大深度,或者使用各个OCR过程内部的数据(通常在多个OCR过程之间是唯一的并且是制造商专有的)以分派有关的置信等级并因此在竞争的选择性的地址解码之间进行选择。
现有技术过程仍然有问题,即现有技术过程仍容易受到由目录错误或不良的阈值所引起的基于解码深度的故障的影响。另外,所述过程依赖于OCR过程性能的孤注一掷的确定。又一种现有技术的解决方案需要访问OCR内部的过程,以便根据所用OCR过程的内部性能等级来创建置信等级。该解决方案具有负担,如上面所述的,所述负担指的是附加的处理以及对通常专有的与OCR内部过程相关联的信息的访问。
另外,OCR过程的多个卖主所使用的可靠性量度经常是不兼容的。因此,需要OCR过程的实际的轮询,所述轮询最大化可用的信息以达到最好可能的且最精确可能的结果。
发明内容
根据本发明的一种对图像进行解码的方法,包括以下步骤:并行地将至少第一和第二光字符识别过程应用于图像,所述图像包括多个分类,确定所述第一和第二光字符识别过程是否产生基本上相似的图像结果,如果所述图像结果不相似,则选择最高加权的OCR过程的基于分类的结果,并且基于逐一的分类,将所述最高加权的OCR过程的基于分类的结果分派给所述图像结果,其中仅仅统计上重要的相对差异被反映在最终的轮询决策过程中。
本发明的一个优点是,增强两个或更多的OCR过程在对图像进行读取及解码方面的性能。该目的和其他目的通过以下方式实现,即将现有技术解决方案的孤注一掷的方法简化为由特别OCR过程所进行的特别读取及解码的不同性能成功的加权制表。根据在相似环境下的过去OCR过程性能的评估和/或随时间收集的这种性能数据,可以事先已知这种权重。通过适当存储的数据记录使得这种过去的性能可供使用,其中所述数据记录依据适当的OCR过程应用被访问以及另外的检索。这种数据记录此外可以通过以下方式被连续更新,即利用视频编码操作者(operator)来证实随机所选择的轮询决策,并由此再次根据类别连续地确认及提炼与给定OCR过程相关的性能,其中所述类别在扫描和OCR过程期间通常是不证自明的。因为这种信息是电子存储的,所以它可用于大量应用,而不受地理或语言限制,后者通过标准应用加以克服。
所述数据记录涉及被应用于设置事件或分类的OCR过程性能,其中所述分类在自动处理期间通常是可评估的。这种分类包括:信件对扁平邮件(flat)对包裹、透明的窗口信封、数字区对字母字符区、字符间距和字体、显著的倾斜、手写印刷体对机器印刷体、颜色背景、干涉背景(渗通)、矩阵印刷、外部地址、内部地址、收件人、背书、以及邮戳值读数。也可以使用其他考虑。
依照前述准则将数据记录统计地量化,以便提供基于OCR过程的性能权重。作为一个实例,可以根据统计上测量的因素(例如是否正读取扁平邮件对信件)来选择被接受用于解码的OCR过程,或者可以按统计方式组合各个对扁平邮件有价值的因素,其中所述扁平邮件具有数字和窗口信封。
一旦确定,参考前述准则的OCR过程的结果将被给出,并且在其他OCR过程的结果上考虑轮询选择。因此,多个OCR过程中的每一个的长处、即最成功的方面被轮询以达到复合的结果性的读取和解码。
附图说明
结合附图根据下面的说明和附加于此的权利要求,本发明的上述和其他优点将变得清晰,在所述附图中:
图1至3描述了现有技术的过程;
图4描述了多个OCR过程的性能监测;
图5描述了数字性能;
图6描述了信件性能;
图7描述了扁平邮件性能;
图8描述了其中决策被加权的运行阶段;
图9描述了数字加权;
图10描述了信件加权;以及
图11描述了本方法的流程图。
具体实施方式
现在参考上面列出的附图从图4开始来讨论本发明,其中相同的数字表示相同的单元。图4描述了性能监测40,其中根据预先设置的对两种OCR过程为通用的分类依照单个的结果对OCR过程进行轮询,所述OCR过程的数据在手工解码期间被提供。统计分类包括以下领域:信件对扁平邮件对包裹、透明的窗口信封、数字区对字母字符区、字符间距和字体、可测量的斜度、手写印刷体对机器印刷体、颜色背景、干涉背景(渗通)、矩阵印刷、外部地址、内部地址、收件人、背书、以及邮戳值。可以包括如本领域技术人员所预想的其他考虑。
这种统计分类可以通过先前的测试来完成,并且通过令编码者证实随机所选择的轮询事件来更新及提炼,其中多个OCR过程是不同的。编码者可以接收每个、几乎每个、或其他数量的未成功解码的图像。附加地,分类的数量和类型可以随着应用而发生变化。考虑世界范围的应用和典型的对这种分类的数字答案,分类的语言是不重要的,并且编码者的地理位置同样也是不固定的。参考至少一个上述准则,寻找OCR过程性能的一个指示。为此假定(图4):将图像24馈送到三个OCR过程1-3。尽管在需要利用仅仅两个(或偶数个)竞争的OCR过程来做出决策时本发明具有特别的价值,但是所引用的实例示出竞争的三个OCR过程以强调同化多个OCR过程的简易性,这是由于不要求任何内部的说明或专有的内部信息。
图4描述了基于性能的OCR处理44。因此,OCR过程被轮询,并且依照先前计算的根据分类的统计加权(如上面所讨论的)来选择一个解码。在运行中以及如在后续附图中将看到的,一旦针对根据准则或分类的单个OCR过程性能收集到至少可使用的数量的数据,就可以因此为决策过程对每个OCR过程进行加权。附加地,通过借助于随机轮询决策证实操作者能够产生分辨和提炼,并且如结果所指出的,更新/提炼支持分类的统计。
经由实例,在图5中,每个OCR过程1-3包括条形图50、52、54,其高度代表在成功地对数字56进行读取和解码时各自的OCR过程性能。如所描述的,OCR过程2排得最高(52),其次为OCR过程1(50),再次为OCR过程3(54)。在运行中,轮询单元42将为有关数据记录(如条形图所描述的)而查阅数据库,电子地确定最大值(这里为52)并且向OCR2提供加权值。如果所述值处于可接受的应用容差之内(拒绝具有下一个最接近OCR过程的虚无假说),则假定OCR2正确地对数字进行读取及编码。该数据检索及评估自动地由适当的电子装置(诸如被正确编程的计算机)来执行。
图6描述了被应用于读取及编码邮件项的上述过程,其中所述邮件项在本实例中包括信件66。OCR过程针对信件的性能各具有排序60、62、64。
图7描述了被应用于读取及编码扁平邮件76的不同OCR过程排序70、72、74。应理解,该装置适用于对OCR过程而言共同的所有考虑。
图8描述了自动地由轮询单元42所执行的决策过程80。被适当地配置用于影响决策过程的其他装置可以与所述轮询一起被使用或者取代所述轮询。支持权重和用于适当地读取及编码的应用要求的所需数据的数量是变化的。
图9描述了关于数字96的加权的决策。如上面一样,以条形图形式来描述加权决策。图9的条形图(90,92,94)在值方面对应于也涉及数字的图5的条形图(50,52,54)。在图10(100,102和104)与图6(60,62,64)之间也可以找到相同的关系,这两个附图都涉及信件。
已知的统计技术(诸如虚无假说检验)可以被用于将编码者评估映射到关于OCR权重的决策,使得仅仅统计上重要的相对差异被反映在最终的轮询决策过程中。
图11描述了根据利用至少两个OCR过程扫描图像的步骤112的方法的流程图。可以利用任意数量的OCR过程来使用本发明。做出判断114:是否所有OCR过程成功地对图像进行了解码。如果OCR过程没有成功地对图像进行解码116,那么所述方法结束118,并且图像很可能进入视频编码。
如果OCR过程成功地读取了图像120,则做出另一个判断122,即多个OCR过程是否产生基本上相同的结果。如果多个OCR过程以当前应用所需要的足够的可靠性基本上产生相同的结果124,则排除了轮询的需要并且所述方法结束118。
如果多个OCR过程没有产生基本上相同的结果123,那么所述方法继续轮询。在此,最高加权的OCR过程的基于分类的性能被接受作为正确的解码136,并且所述过程结束118。
第二个与轮询相关的步骤包括手工地证实随机选择的轮询决策,以便进一步提高统计推断的精度125。因此,操作者对图像进行视频编码126并且指明轮询决策的正确性,并且有关OCR过程的统计进一步增加,或者如果轮询出错,则有关OCR过程的权重被减少128。然后所述方法结束118。
Claims (15)
1.一种对图像进行解码的方法,包括以下步骤:
-并行地将至少第一和第二光字符识别过程应用于图像,所述图像包括多个分类,
-确定所述第一和第二光字符识别过程是否产生相似的图像结果,
-如果所述图像结果不相似,则选择最高加权的光字符识别过程的基于分类的结果,并且
基于逐一的分类,将所述最高加权的光字符识别过程的基于分类的结果分派给所述图像结果,
其中仅仅统计上重要的相对差异被反映在最终的轮询决策过程中。
2.如权利要求1所述的方法,其中
至少一个所述分类致力于在其上印有所述图像的信封的识别。
3.如权利要求2所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于所述图像是手写的还是机器印刷的。
4.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于识别所述信封的颜色背景。
5.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于所述信封是窗口信封还是无窗口的信封。
6.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于所述图像是具有邮政编码的地址还是不具有邮政编码的地址。
7.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于是否所述图像是倾斜的。
8.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于是否所述信封是光滑的。
9.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于所述图像是被印在扁平邮件上还是被印在常规邮件上。
10.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于数字。
11.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于信件。
12.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于扁平邮件。
13.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于内部分拣过程。
14.如权利要求3所述的方法,其中
所述至少一个分类致力于外部分拣过程。
15.如权利要求1至14之一所述的方法,其中
使用计算机来实施所述方法的步骤。
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