- метод адаптивного распознавания текстового документа, состоящий из пяти этапов, необходимых для самообучения на результатах распознавания текстовых строк, позволяет производить распознавание с высокой точностью и высокой монотонностью оценок распознавания;
- способ формирования обучающей последовательности, основанный на комбинировании монотонных оценок распознавания и подтверждения словарем, позволяет достичь надежности подтверждения символа 0,9999;
- функции сравнения бинарных образов, основанные на метрике Хэмминга и на симметрике, использующей единичную окрестность, позволяют кластеризовать множество бинарных образов символов с приемлемым качеством;
- задача поиска параллельного переноса эталонного изображения, при котором его совпадение с тестируемым изображением максимально, обладает оптимальным решением; для достижения оптимального наложения двух фигур достаточно малых сдвигов в том случае, когда мера несовпадения при малых сдвигах незначительна;
- моделирование процессов оцифровки, проведенное на большом объеме имитационных и реальных образов, позволяет показать адекватность модели оцифровки и выбрать параметры модели для кластеризации и построения обобщенных портретов;
- разработанная модель образа кластера в форме разбиения на слои, равноудаленные от общей области, позволяет стабильным способом формировать обобщенные портреты символов;
- метод построения эталонов, базирующийся на анализе кластеров и поиске шрифтов, которыми был напечатан отсканированный документ, позволяет при повторном распознавании образов и сегментации границ символов достичь высокой монотонности оценок распознавания и точности распознавания при незначительных временных затратах;
- приложение адаптивного распознавания для сжатия бинарных изображений обеспечивает как уменьшение объема изображения, так и различные режимы хранения и воспроизведения изображений.
2.Арлазаров В.Л., Котович Н.В., Славин О.А. Адаптивное распознавание // "Информационные технологии и вычислительные системы". 2002. Вып. 4, С.11-23.
3.Арлазаров В.Л., Куратов П.А., Логинов А.С., Славин О.А. Алгоритмы поиска границ печатных символов, используемые при оптическом распознавании символов // Информационные технологии и вычислительные системы № 4, 2004, C. 59-70.
4.Арлазаров В.Л., Куратов П.А., Славин О.А. Распознавание строк печатных текстов // В сб. трудов ИСА РАН "Методы и средства работы с документами", М.: Эдиториал УРСС, 2000, С. 31-51.
5.Арлазаров В.Л., Логинов А.С., Славин О.А. Характеристики программ оптического распознавания текста // Программирование. 2002. №3, С. 45-63.
6.Арлазаров В.Л., Романов А.Н., Котович Н.В., Славин О.А. Устройство для адаптивного распознавания символов текстовых документов. Патент РФ на изобретение № 2206918. опублик. Бюл. № 17 20.06. 2003.
7.Арлазаров В.Л., Славин О.А. Алгоритмы распознавания и технологии ввода текстов в ЭВМ // Информационные технологии и вычислительные системы, 1996. № 1, С. 48-54.
8.Арлазаров В.Л., Славин О.А., Хованский А.Г. Оценка расстояния между изображениями при параллельном переносе // Доклады академии наук, 2011. Т. 437, № 3.
9.Гавриков М.Б., Мисюрев А.В., Пестрякова Н.В., Славин О.А. Об одном методе распознавания символов, основанном на полиномиальной регрессии // Автоматика и телемеханика. 2006. №3, С. 119-134.
10.Котович Н.В., Кляцкин В.М., Славин О.А. Многопроходная схема распознавания документов с обучением // В сб. трудов ИСА РАН "Управление информационными потоками". М.: Эдиториал-УРСС. 2002. С. 211-222.
11.Котович Н.В., Славин О.А. Распознавание скелетных образов // В сб. трудов ИСА РАН "Методы и средства работы с документами", М.: Эдиториал УРСС, 2000. С. 204-215.
12.Романов А.Н., Славин О.А, Титов Ю.В. Система адаптивного распознавания символов. Патент РФ на полезную модель № 63571. опублик. Бюл. № 15 27.05. 2007
13.Славин О.А. Алгоритмы распознавания структурированных документов с переменным составом // Программирование № 4, 2005. С. 1-18.
14.Славин О.А. Алгоритмы распознавания шрифтов в печатных документах // Информационные технологии и вычислительные системы. 2010. № 4, С. 59-70.
15.Славин О.А. Использование мультимножеств в распознавании символов // сб. трудов ИСА РАН "Системный подход к управлению информацией", М.: КомКнига, Том № 23, 2006. стр. 155-173.
16.Славин О.А. Комбинированные методы распознавания печатных и рукопечатных символов // сб. трудов ИСА РАН " Документооборот. Концепции и инструментарий", М.: Едиториал УРСС, 2004, С.151-174
17.Славин О.А. Многопроходное распознавание смешанных печатных текстов на примере русско-английского распознавания // сб. трудов ИСА РАН "Обработка изображений и анализ данных". Т.38. Едиториал УРСС, 2008. С. 272-277.
18.Славин О.А., Титов Ю.В. Динамическое построение функций сравнения с идеальным образом в задаче адаптивного распознавания текстовых символов // Информационные технологии и вычислительные системы. 2007. № 1, С. 3-12.