\documentstyle[din_a4,anwendungsbericht,german]{article}
\begin{document}
\kopf{27}

\centerline{\LARGE \bf COGNITUS -- Intelligente Formularerfassung}
%  \begin{center}
%      \
%      \epsfxsize=8.9cm
%      \epsfbox{sentec_logo.epsf}
%    \end{center} 
\mbox{                                              % NICHT AENDERN !!
  \begin{minipage}[b]{9.3cm}                         % NICHT AENDERN !!
%BEGIN TEXT
    \vspace*{5mm} Die maschinelle Erkennung hand- und
    maschinengeschriebener Dokumente hat in den letzten Jahren zu
    gro"sen Kostensenkungen bei vielen industriellen Anwendungen
    gef"uhrt, z.B.\ bei der Erfassung von "Uberweisungsformularen,
    Kreditkartenquittungen und Schecks sowie beim automatischen
    Sortieren von Postsendungen.  Dabei wird meist eine hohe
    Verarbeitungsgeschwindigkeit (mehrere Formulare pro Sekunde) bei
    gleichzeitig sehr niedrigen Fehlerraten verlangt, was sowohl den
    Einsatz leistungsf"ahiger Rechner als auch Entwicklung
    zuverl"assigerer und effizienter Schrifterkennungsverfahren
    erfordert.  Am ``Zentrum f"ur Paralleles Rechnen'' wurde hierzu
    ein umfassendes und flexibles System zur Formularerfassung
    entwickelt, das neuartige Zeichenerkennungsmethoden eng mit einer
    dynamischen Segmentierung und einer Kontextanalyse koppelt, um so
    die erforderliche Zuverl"assigkeit zu gew"ahrleisten. 
  \end{minipage}                                   % NICHT AENDERN !!
  \hspace{5.1mm}                                   % NICHT AENDERN !!
  \begin{minipage}[b]{5.1cm}                         % NICHT AENDERN !!
    \hbox{
    \epsfxsize=5.0cm
    \epsfbox{cognitus-logo.ps}
    }
    \vspace{2cm}
  \end{minipage}                                   % NICHT AENDERN !!
}


%

\section*{Ansatz}

Bei den meisten im Einsatz befindlichen Erfassungssystemen wird die
Bearbeitung in eine Folge unabh"angiger Bearbeitungsschritte
unterteilt. In einer Vorverarbeitungsstufe wird aus dem Farbbild die
bin"are Schriftinformation herausgefiltert und das Formular grob in
Felder zerlegt. Eine Segmentierungseinheit zerlegt die Schrift in
einzelne Zeichen, die die Erkennungseinheit einzeln klassifiziert.
Auftretende Fehler werden meist in einer aufwendigen manuellen
Nachbearbeitung korrigiert. Solche ``Optical Character Recognition''
(OCR)-Techniken haben sich f"ur maschinelle Schriften als ausreichend
zuverl"assig erwiesen und sind schon lange in industriellem Einsatz.

{\em Handschriften} hingegen erfordern aufgrund ihrer Variabilit"at
und auftretender Mehrdeutigkeiten aufwendigere Techniken, die auch
Kontextinformationen ausnutzen. Schon eine korrekte Segmentierung in
Einzelzeichen stellt sich als sehr schwierig heraus, weil viele
Zeichen zerrissen oder durch Ligaturen verbunden sind. Oft ist erst
nach der Erkennung eine Entscheidung "uber die korrekte Zerlegung
m"oglich.  In vielen F"allen k"onnen einzelne Zeichen selbst vom
Menschen nicht einer eindeutigen Klasse zugeordnet werden, so da"s
eine Entscheidung im Zusammenhang getroffen werden mu"s, z.B.\ durch
Abgleich mit einem W"orterbuch oder anderen Datenbanken. 

Das System ``COGNITUS'', das am ZPR entwickelt wurde, basiert auf
leistungsf"ahigen hierarchischen
N"achste-Nachbar-Klassifikationsverfahren, die erlauben, eine gro"se
Vielfalt von Schriftarten abzudecken und damit sehr niedrige
Fehlerraten zu erzielen. In enger Zusammenarbeit zwischen der
Segmentierungs-, Klassifizierungs- und Kontextkorrektureinheit wird
die global wahrscheinlichste Interpretation ermittelt, wodurch eine
sehr hohe Zuverl"assigleit erreicht wird. Das Programm wurde zun"achst
zur Erfassung hand- und maschinengeschriebener "Uberweisungsformulare
entwickelt, ist jedoch leicht vom Benutzer auf andere Anwendungen
anpa"sbar. Durch eine effiziente Implementierung wird eine hohe
Verarbeitungsleistung von etwa einem Formular pro Sekunde schon auf
einem Pentium-200 Prozessor erreicht. F"ur noch h"ohere
Leistungsanforderungen ist der Einsatz von Parallelrechnern leicht
m"oglich. Im folgenden gehen wir auf die einzelnen Komponenten des
Systems n"aher ein.

\section*{Klassifikation durch bin"are Clusterverfahren}
%
Zur Zeichenerkennung werden ``N"achste-Nachbar-Verfahren'' eingesetzt,
die eine interessante Alternative zu sonst "ublichen neuronalen
Netzwerken darstellen. Nach Normierung der Zeichen erfolgt die
Klassifizierung durch einen {\em direkten Vergleich} der bin"aren
Muster mit einem gro"sen Satz von Prototypen. Traditionelle
Clusterverfahren werden benutzt, um in einer ``Lernphase'' vorab aus
einer sehr gro"sen Menge von Beispielmustern charakteristische
Referenzmuster zu ermitteln. Am ZPR wurden bin"are Clusteralgorithmen
entwickelt, die eine erhebliche Beschleunigung der Schrifterkennung
erreichen und die erlauben, auch mit extrem gro"sen Datens"atzen zu
arbeiten.

N"achste-Nachbar-Verfahren erzielen sehr niedrige Fehlerraten, wenn
ausreichend viele Prototypen (mehrere 100000) zum Einsatz kommen, die
eine gro"se Vielfalt von Formen abdecken k"onnen. Um den dann
anfallenden Rechenaufwand zu reduzieren, wurden am ZPR {\em
  hierarchische Verfahren} entwickelt, die in einfachen F"allen eine
Klassifikation mit wenigen Prototypen vornehmen w"ahrend in
Zweifelsf"allen sehr aufwendige Opertationen eingesetzt werden, um ein
h"ochstes Ma"s an Sicherheit zu garantieren. Auf diese Weise k"onnen
etwa 1000 Ziffern pro Sekunde bei einer Fehlerrate von nur 0.5\%
erkannt werden.

Durch Kombination dieser Methode mit neuronalen Netzwerken, die
anders arbeiten und eine andere ``Sichtweise'' einbringen, kann die
Zuverl"assigkeit der Erkennung weiter gesteigert werden. Die
Untersuchung solcher ``Multi-Agent-Klassifizierer'' ist Thema einer
Zusammenarbeit mit anderen Hochschulen.

\section*{Dynamische Segmentierung}
%
Es wurden effiziente bin"are Verfahren entwickelt, die ein Formular in
etwa 0.1 Sekunden in Felder und Einzelzeichen zerlegen, wobei bei
Mehrdeutigkeiten eine Vielzahl von M"oglichkeiten ausgegeben wird. Die
Erkennungseinheit bewertet all diese Segmente, und die
wahrscheinlichste Folge wird erst danach durch Optimierungstechniken
ermittelt.


\section*{Datenbankabgleich}
%
In Zusammenarbeit mit der Parsytec GmbH, Aachen wurde eine
Kontextkorrektur durch Datenbankabgleich f"ur "Uberweisungsformulare
entwickelt. Dabei wird der Zusammenhang zwischen Kontonummer und
Konteninhaber sowie zwischen der Bankleitzahl und den Banknamen
ausgenutzt, um die geforderte Sicherheit zu erreichen.  Techniken der
{\em dynamischen Programmierung} werden eingesetzt, um zu einer
erkannten Symbolfolge den n"achsten Eintrag in einer Kundendatenbank
zu ermitteln. Durch eine stark optimierte Implementierung k"onnen pro
Sekunde 100 Formulare abgeglichen werden. Bei Zur"uckweisung von 17\%
der F"alle wird beispielsweise die Fehlerrate f"ur die Kontennummern
auf weniger als 0.1\% reduziert.


\section*{Implementierung}
%
Das System wurde bislang mit etwa 200 000 maschinengeschriebenen und
60 000 handgeschriebenen Zeichen trainiert. Es unterscheidet
zuverl"assig zwischen den beiden Schifttypen und verwendet
entsprechend unterschiedliche Referenzmuster. Auf einem Pentium 200 MHz
erfordert die komplette Bearbeitung eines "Uberweisungsformulares
nur 0.2 Sekunden. Das Programm liegt portabel als ANSI-C-Bibliothek
vor. Der Benutzer kann alle wesentlichen Parameter zur Ablaufsteuerung
und zum Formularlayout modifizieren und damit leicht unterschiedliche
Anwendungen realisieren.


\noindent\rule{\textwidth}{1pt}
{\Large \bf Ansprechpartner}          

\begin{tabbing}
Barthel Steckemetz  \hspace*{5cm} \= Tel.: 0221/470-6039\\
Zentrum f"ur Paralleles Rechnen (ZPR) \> Fax.: 0221/470-5160\\
Universit"at zu K"oln\> {email: \tt <steckemetz@zpr.uni-koeln.de>}\\
Weyertal 80\> \\
D-50931 K\"oln\> \\
\end{tabbing}

\noindent{Stand: 1.3.98}

\end{document}
