13
suatu karakter”. Metode-metode ini memang
membuahkan
hasil
dan
sering
kali
efisien
secara komputasi, tetapi metode-metode ini membuat komputer melihat huruf-huruf
dengan cara yang berbeda dari mata manusia.
Penting untuk disadari bahwa tujuan utama
dari
OCR
adalah
menyediakan
komunikasi
antara
sesama
manusia.
Kesalahan-kesalahan yang manusiawi lebih dapat
diperbaiki dengan mudah oleh manusia. Contohnya, “5impan” lebih mudah
dihubungkan dengan “Simpan” daripada “Mimpan”.
Salah satu algoritma
yang berusaha untuk beroperasi dengan bagian dari fitur-
fitur pada karakter yang dapat dikenali manusia sebagai karakter hasil cetakan mesin
adalah
Feature
Point
Extraction.
Tingkat
pengenalan
dengan
algoritma
ini
mungkin
tidak setinggi tingkat pengenalan dengan algoritma
sebelumnya,
tetapi diharapkan jika
algoritma
ini
dikembangkan
untuk
bekerja dengan
kumpulan
besar
dari
fitur-fitur,
masalah ini akan hilang. Jika algoritma ini dikembangkan untuk menggunakan lebih
banyak fitur, prosesnya kerjanya akan lebih lambat tetapi dengan bermunculannya
mikroprosessor yang semakin cepat, masalah ini akan terpecahkan.
2.4.2 Feature Point Extraction
Menurut
Eric
W.
Brown
(
karakter-
karakter alphabet dapat dengan
nyaman digambarkan
menggunakan hanya bidang 8
x
8.
Bukan tidak
mungkin
menggunakan algoritma
ini
untuk karakter dengan resolusi
tinggi,
hanya saja diperlukan beberapa metode reduksi data pada data mentahnya. Metode
reduksi
blok
akan
menghasilkan
hasil
yang
dapat
diterima
sebagai
karakter
alphabet
 |