Le SDK OCR le plus complet pour les développeurs de logiciels.
Intégrez des fonctionnalités OCR reposant sur l’IA à vos applications.
Pour l’étape de reconnaissance du texte à proprement parler, ABBYY FineReader Engine propose un ensemble complet de technologies de reconnaissance. Ces technologies fournies comprennent la reconnaissance des textes dactylographiés (OCR), la reconnaissance des textes manuscrits (ICR) et la reconnaissance des codes-barres (OBR). En tant que leader sur ce marché, ABBYY est l’entreprise qui propose le plus grand nombre de langues pouvant être reconnues en OCR et celles-ci peuvent même être combinées. Voyez ci-après la liste des technologies disponibles et des options de traitement.
La reconnaissance de texte imprimé est disponible en plus de 200 langues :
La reconnaissance de texte manuscrit est disponible en plus de 120 langues :
La reconnaissance d’informations manuscrites en différentes langues (ICR multilingue) est possible.
En définissant un mode de reconnaissance, les développeurs peuvent rapidement configurer et régler la vitesse et la précision du traitement. En plus du mode de traitement par défaut, la reconnaissance OCR et la reconnaissance ICR peuvent être effectuées en mode normal, rapide ou équilibré :
Il s’agit du mode de reconnaissance le plus précis, permettant d’obtenir la meilleure qualité de reconnaissance. Recommandé si vous comptez réutiliser le contenu reconnue.
Ce mode permet d’accélérer la vitesse de traitement de 200-250%, si bien que cette technologie est idéale pour la gestion des contenus (CMS), la gestion des données (DMS) et les systèmes d’archivage.
En général, deux types de reconnaissance sont possibles : reconnaissance plein texte et reconnaissance par champs. La reconnaissance plein texte est utilisée pour la conversion des documents et nécessite habituellement l’utilisation d’une technologie OCR. La reconnaissance par champs est employée pour extraire des données spécifiques et nécessite l’usage, notamment, des technologies OCR et ICR.
Le tableau suivant montre les différences :
Spécification | Reconnaissance plein-texte | Reconnaissance par champ |
---|---|---|
Utilisé pour : | Conversion de documents, archivage de livres | Acquisition / Extraction de données (data capture) |
Analyse de documents : | Analyse générale de documents, analyse de documents pour les factures, analyse de documents pour l’indexation plein texte | Spécification de blocs manuel pour la reconnaissance par champ |
Technologies de reconnaissance : | OCR avec précision jusqu'à 99 % | OCR, ICR, OMR, reconnaissance de codes-barres avec des types de données prédéfinis et des valeurs possibles. Précision de 99,99 % |
Vérification : | Recommandée (pour la réutilisation de contenu) | Obligatoire (car la précision est un élément-clé dans la plupart des cas) |
Synthèse : | Utilisé pour la reconstruction du document | Non utilisée |
Format d'export : | Fichiers de documents (RTF, DOC, PDF, etc.) | Export vers un fichier XML ou une base de données |
La reconnaissance plein texte est le type de reconnaissance de base pour différentes tâches, comme :
Toutes ces tâches requièrent la reconnaissance (OCR) de l’intégralité du texte. Le texte qui en résulte est exporté, en fonction de la tâche, sous forme uniquement de texte ou dans un document au format pris en charge.
Pour aider à l’exécution de tâches commerciales clés telles que le traitement de formulaires, la classification par mots-clés la vision industrielle ou l’automatisation robotisée, ABBYY FineReader Engine extrait le texte contenu dans des champs ou des zones. Parmi les fonctionnalités-clés, on compte l’OCR et l’ICR multilingues, l’OMR, la reconnaissance des codes-barres et toute une palette de fonctionnalités spécifiques telles que :
Pour améliorer la qualité de la reconnaissance, ABBYY FineReader Engine fournit une API pour paramétrer et modifier la reconnaissance des langues, affiner la reconnaissance prédéfinie des langues et ajouter de nouveaux mots aux langues de l’utilisateur. Exemples:
Dans la grande majorité des cas, ABBYY FineReader Engine réussit à lire des textes sans apprentissage préalable. Cependant, lorsqu’il s’agit de reconnaître des polices décoratives ou en contours ou encore des documents dont l’impression est de mauvaise qualité, il est possible de former l’outil pour accroître la qualité de la reconnaissance.
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