L’OCR SDK più completo per sviluppatori software.
Integrare le funzionalità OCR basate sull’IA nelle proprie applicazioni.
Per la fase di riconoscimento del testo vera e propria, ABBYY FineReader Engine offre una serie completa di tecnologie di riconoscimento. Le tecnologie fornite comprendono il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), il riconoscimento dei caratteri manoscritti (ICR) e il riconoscimento di codici a barre (OBR). In qualità di leader di mercato, ABBYY offre il maggior numero di lingue OCR, che possono essere combinate individualmente. Si veda di seguito l'elenco delle tecnologie e delle opzioni di elaborazione disponibili.
Tecnologia OCR: il riconoscimento di testo stampato è disponibile in 202 lingue, tra cui:
Tecnologia ICR: il riconoscimento di testo scritto a mano in stampatello è disponibile in più di 120 lingue:
È possibile il riconoscimento di informazioni scritte a mano in diverse lingue (ICR multilingue).
Definendo una modalità di riconoscimento, gli sviluppatori possono impostare e regolare rapidamente la velocità di elaborazione e la precisione. Oltre alla modalità di elaborazione predefinita, il riconoscimento OCR e ICR può essere eseguito in modalità di riconoscimento normale, veloce e bilanciata:
La modalità più precisa per ottenere i massimi risultati di riconoscimento, ad esempio quando si vuole riutilizzare il contenuto riconosciuto.
Questa modalità aumenta la velocità di elaborazione del 200-250%, rendendo la tecnologia ideale per la gestione dei contenuti (CMS), la gestione dei documenti (DMS) e i sistemi di archiviazione.
In generale, sono possibili due tipi di riconoscimento: riconoscimento full text e a livello di campo. Il riconoscimento full text viene utilizzato per la conversione dei documenti e di solito include l'uso della tecnologia OCR. Il riconoscimento a livello di campo viene utilizzato per estrarre dati particolari e comprende l'utilizzo di OCR, ICR e altre tecnologie.
La tabella che segue mostra le differenze:
| Specifica | Riconoscimento full text | Riconoscimento field level / zonale |
|---|---|---|
| Scenario di applicazione: | Conversione documenti, archiviazione libri | Data Capture (acquisizione dati) |
| Analisi dei documenti: | Generale, per fatture, per indicizzazione full text | Specifica manuale dei blocchi per riconoscimento a livello di campo |
| Riconoscimento: | OCR con una precisione generale di circa il 96-99% | OCR, ICR, riconoscimento di caselle di selezione (OMR), riconoscimento di codici a barre con tipi di dati e possibili valori predefiniti. Precisione del 100% circa |
| Verifica: | Consigliata se si deve riutilizzare il contenuto | Obbligatoria nella maggior parte dei casi |
| Sintesi: | Applicata per il ritrovamento di documenti | Non applicata |
| Risultati di riconoscimento: | File (RTF, DOC, PDF, ecc.) | Esportazione verso file XML o banca dati |
Il tipo di riconoscimento base per diverse operazioni, ad esempio:
Tutte richiedono il riconoscimento (OCR) di tutto il testo. il testo risultante viene esportato come testo normale o come documento completo nel formato richiesto.
Per supportare processi aziendali chiave come l'elaborazione di moduli, la classificazione delle parole chiave, la visione artificiale o l'automazione dei processi robotizzati, ABBYY FineReader Engine estrae testo da campi o zone. Le funzionalità chiave includono OCR e ICR multilingue, OMR, riconoscimento di codici a barre e una serie di funzioni specifiche, come ad esempio:
Per aumentare la qualità del riconoscimento, ABBYY FineReader Engine fornisce un'API per creare e modificare le lingue di riconoscimento, modificando le lingue di riconoscimento predefinite e aggiungendo nuove parole alle lingue degli utenti. Esempi:
Nella maggior parte dei casi FineReader Engine riesce a leggere testi anche senza previo apprendimento. Tuttavia, quando si effettua il riconoscimento di font decorativi o con contorno o documenti di bassa qualità di stampa, è possibile addestrare i propri modelli e aumentare la qualità di riconoscimento.
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