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139/97 Computer lernt lesen
"COGNITUS" wertet auch von Hand ausgefuellte Formulare schnell und zuverlaessig aus
Wenn der Kontoinhaber sich nicht genau an die Blockschrift und die vorgegebenen Kaestchen haelt, sind selbst die Bankcomputer machtlos. Die Formulare werden zurueckgewiesen und muessen spaeter von Hand ins System uebertragen werden. Dieses Verfahren verzoegert nicht nur z.B. die UEberweisung, es treibt auch die Kosten in die Hoehe. Am Zentrum fuer Paralleles Rechnen der Universitaet zu Koeln wurde ein umfassendes und flexibles System zur Formularerfassung entwickelt, das auch Handschriften erkennen kann.
Dieses Programm mit Namen "COGNITUS" verwendet eine flexible Zeichenerkennungsmethode zusammen mit einer dynamischen Segmentierung der Formulare und einer Kontextanalyse. Diese Kombination gewaehrt die gerade im Finanzbereich dringend erforderliche Zuverlaessigkeit und Geschwindigkeit. Das Programm wurde zwar zur Erfassung von UEberweisungsformularen entwickelt, ist jedoch auch fuer Schecks, Kreditkartenquittungen und Adressbloecke geeignet oder auch ausserhalb des Banksektors einsetzbar.
"COGNITUS" kann, im Gegensatz zu bereits existierenden Programmen, nicht nur Maschinenschrift, sondern auch Handschriften erkennen und mit einer sehr geringen Fehlerrate lesen. Auf einem handelsueblichen PC wurden Verarbeitungsgeschwindigkeiten von durchschnittlich fuenf Formularen pro Sekunde erreicht. Beim Einsatz groesserer Rechner ist eine entsprechend hoehere Frequenz moeglich.
Bei der dynamischen Segmentierung werden zunaechst die Formulare automatisch in Bereiche (z.B. Kontoinhaber, Bankleitzahl) unterteilt, in einem zweiten Schritt werden diese Bereiche nochmals in einzelne Zeichen zerlegt. Zur Zeichenerkennung werden sogenannte "Naechste-Nachbar-Verfahren" eingesetzt. Dabei werden in einfachen Faellen die Zeichen mit nur wenigen Prototypen verglichen und koennen entsprechend schneller erkannt werden. Reicht dieser relativ kleine Vergleichsbereich nicht aus, so wird nach speziellen hierarchischen Verfahren in groesseren Prototypendatenbanken gesucht, bis ein ausreichend aehnliches Schriftzeichen gefunden wird. Diese Verfahren wurden ebenfalls am Zentrum fuer Paralleles Rechnen in Koeln entwickelt. Die zu "COGNITUS" gehoerenden Datenbanken umfassen zur Zeit 200.000 maschinelle Zeichenprototypen und 60.000 handgeschriebene Zeichen und sind beliebig erweiterbar. Durch die optimierten Suchverfahren wird der Rechenaufwand minimiert und ermoeglicht Erkennungsraten von 1000 Zeichen pro Sekunde bei einer Fehlerrate von nur 0.5 Prozent.
Reichen die in der Datenbank gespeicherten Prototypen nicht aus, um eine hinreichende Sicherheit zu erhalten, so werden kontextuelle Informationen herangezogen. Dabei wird der Zusammenhang zwischen Kontonummer und Kontoinhaber sowie zwischen Bankleitzahl und Bankname ausgenutzt, um die erforderliche Sicherheit zu erreichen. Hierfuer steht die assoziative Datenbank "DACCORD" zur Verfuegung. Diese ermoeglicht es, in Zweifelsfaellen mehrere moegliche Interpretationen eines Schriftzeichens abzugleichen und die wahrscheinlichste Interpretation zu erkennen. So kann z.B. eine erkannte Bankleitzahl auf ihre Existenz geprueft werden oder unleserliche Ziffern durch die Bankbezeichnung oder den Ort ergaenzt werden. Die Einbindung der Kundendatenbank eines Geldinstituts kann die Verifizierung des Kontoinhabers oder seiner Kontonummer erleichtern.
Die hohe Zuverlaessigkeit und Geschwindigkeit des entwickelten Systems fuehrte bereits zum Einsatz bei zahlreichen Bankinstituten. Das Verfahren kann jedoch auch an andere Zwecke angepasst werden, wie z.B. zum Lesen von Adressbloecken auf Postkarten und Briefen.
Verantwortlich: Ingo Hofmann
Fuer Rueckfragen steht Ihnen Dr. Frank Nuebel unter der Telefonnummer 0221/470-6039, Fax-Nummer 0221/470-5160 und der Email-Adresse nuebel@zpr.uni-koeln.de zur Verfuegung.
Fuer die UEbersendung eines Belegexemplares waeren wir Ihnen dankbar.
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