> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.abbyy.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Erweiterte Entwicklertools > Erweiterte Entwicklertools in ABBYY FineReader Engine 12: vordefinierte und benutzerdefinierte Profile, Erkennung mit mehreren CPUs und das Project Tool zum Testen von Szenarien. Nützliche Tools, die Entwicklerinnen und Entwicklern erweiterte Möglichkeiten bieten, mit ABBYY FineReader Engine zu interagieren und den Erkennungsprozess auf Kernebene zu steuern:
## Arbeiten mit Profilen
ABBYY FineReader Engine 12 bietet eine Reihe vordefinierter Profile, die bereits für die [grundlegenden Nutzungsszenarien](/de/fine-reader/engine/introduction/basic-usage-scenarios-overview) optimiert sind. Die in diesen Profilen festgelegten Einstellungen liefern in den jeweiligen Situationen die besten Ergebnisse. Außerdem sind die meisten Profile in zwei Varianten verfügbar: mit Einstellungen, die für die bestmögliche Qualität des resultierenden Dokuments optimiert sind, oder mit Einstellungen, die auf die höchstmögliche Verarbeitungsgeschwindigkeit ausgelegt sind. Nachfolgend finden Sie eine Liste der verfügbaren vordefinierten Profile: | Szenario | Profilname | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------ | | Datenextraktion | *DataExtraction* | | Dokumentkonvertierung zur Weiterverwendung von Inhalten | *DocumentConversion\_Accuracy*
*DocumentConversion\_Normal* | | Dokumentarchivierung | *DocumentArchiving\_Accuracy*
*DocumentArchiving\_Speed* | | Textextraktion zur Erkennung von Feldern und zur Dokumentklassifizierung | *TextExtraction\_Accuracy*
*TextExtraction\_Speed* | | Felderkennung | *FieldLevelRecognition* | | Barcode-Erkennung | *BarcodeRecognition\_Accuracy*
*BarcodeRecognition\_Speed* | | Visitenkartenerkennung | *BusinessCardsProcessing* | | Datenerfassung aus einer maschinenlesbaren Zone | *MachineReadableZone* | | **Dokumentarchivierung in hochkomprimiertem PDF** | *HighCompressedImageOnlyPdf* | | **Erkennung technischer Zeichnungen** | *EngineeringDrawingsProcessing* | Sie können die Liste der in diesen Profilen enthaltenen Einstellungen in der [Spezifikation der vordefinierten Profile](/de/fine-reader/engine/specifications/predefined-profiles-specification) einsehen. Die in diesen Profilen enthaltenen Einstellungen können mit der Methode [LoadPredefinedProfile](/de/fine-reader/engine/api-reference/engine-object-iengine-interface/supplementary-methods/loadpredefinedprofile-method) des Engine-Objekts geladen werden. Nach dem Laden des Profils erhalten neu erstellte Objekte die im Profil festgelegten neuen Standardwerte.
## Unterstützung für die Voting API
Wenn ABBYY FineReader Engine als eine der beteiligten Erkennungs-Engines in einer Drittanbieteranwendung eingesetzt wird, liefert sie Erkennungsalternativen (oder Hypothesen) mit einem entsprechenden Konfidenzwert für Zeichen, Wörter und Zeichentrennung. Diese Informationen helfen Entwicklern, einen effizienten und präzisen Voting-Algorithmus für Anwendungen zu entwickeln, die mehrere Erkennungstechnologien erfordern. Beim Erkennen eines „O“ kann ABBYY FineReader Engine beispielsweise 3 Hypothesen zurückgeben: „0“ (Null) mit einer Konfidenz von 60, ein großes „O“ mit einer Konfidenz von 80 und ein großes „C“ mit einer Konfidenz von 10. Bei der Zeichentrennung kann die Situation beispielsweise so aussehen: Die möglichen Hypothesen für ein „m“ wären „m“, „rn“ und „in“. Weitere Informationen finden Sie unter [Using Voting API](/de/fine-reader/engine/guided-tour/advanced-techniques/using-voting-api).
## „On-the-fly“-Feinabstimmung der Erkennung auf Kernebene
ABBYY FineReader bietet Entwicklern Zugriff auf die Erkennungs-Engine und die Möglichkeit, sie während des OCR-Prozesses auf Kernebene zu beeinflussen. Die FineReader-Erkennungs-Engine erzeugt Hypothesen (oder Erkennungsalternativen) und ermöglicht es Entwicklern, den Prozess der [Festlegung des Konfidenzwerts](/de/fine-reader/engine/guided-tour/advanced-techniques/using-voting-api#charconfidence_and_issuspicious) für jede Hypothese zu beeinflussen oder fein abzustimmen (bzw. die beste Hypothese auszuwählen), indem sie ihre eigenen spezifischen Ranking-Kriterien verwenden.
## Codebeispiele für häufige Konvertierungsaufgaben
Zum SDK gehört eine Reihe von [Quellcodebeispielen](/de/fine-reader/engine/guided-tour/samples), die zeigen, wie die Engine in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird. Windows-Codebeispiele sind für Visual Basic .NET, reines C++, C++ mit Native COM Support, C#, Java und Skriptsprachen verfügbar.
## Siehe auch
[Hauptfunktionen](/de/fine-reader/engine/introduction/key-new-features)