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Des outils utiles qui permettent au développeur d’interagir avec ABBYY FineReader Engine et de manipuler le processus de reconnaissance au niveau du noyau :“

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Utilisation des profils

ABBYY FineReader Engine 12 propose un ensemble de profils prédéfinis déjà optimisés pour les scénarios d’utilisation de base. Les paramètres définis dans ces profils offrent les meilleurs résultats dans les situations correspondantes. De plus, la plupart des profils existent en deux versions : l’une avec des paramètres optimisés pour obtenir la meilleure qualité possible du document, l’autre avec des paramètres optimisés pour une vitesse de traitement maximale. Vous trouverez ci-dessous la liste des profils prédéfinis disponibles :
ScénarioNom du profil
Extraction de donnéesDataExtraction
Conversion de documents pour la réutilisation du contenuDocumentConversion_Accuracy
DocumentConversion_Normal
Archivage de documentsDocumentArchiving_Accuracy
DocumentArchiving_Speed
Extraction de texte pour la détection de champs et la classification de documentsTextExtraction_Accuracy
TextExtraction_Speed
Reconnaissance de champsFieldLevelRecognition
Reconnaissance de codes-barresBarcodeRecognition_Accuracy
BarcodeRecognition_Speed
Reconnaissance de cartes de visiteBusinessCardsProcessing
Capture de données à partir d’une zone lisible par machineMachineReadableZone
Archivage de documents en PDF hautement compresséHighCompressedImageOnlyPdf
Reconnaissance de dessins techniquesEngineeringDrawingsProcessing
Vous pouvez consulter la liste des paramètres fournis par ces profils dans la Spécification des profils prédéfinis.
Les paramètres associés à ces profils peuvent être chargés à l’aide de la méthode LoadPredefinedProfile de l’objet Engine. Une fois le profil chargé, les objets nouvellement créés utiliseront les nouvelles valeurs par défaut spécifiées dans le profil.

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Prise en charge de l’API de vote

Lorsque ABBYY FineReader Engine est utilisé comme l’un des moteurs de reconnaissance d’une application tierce, il fournit des alternatives de reconnaissance (ou hypothèses) assorties d’un niveau de confiance correspondant pour les caractères, les mots et la séparation intercaractères. Ces informations aident les développeurs à concevoir un algorithme de vote efficace et précis pour les applications qui font appel à plusieurs technologies de reconnaissance. Par exemple, lors de la reconnaissance d’un « O », ABBYY FineReader Engine peut renvoyer 3 hypothèses : « 0 » (zéro), avec un niveau de confiance de 60 ; « O » majuscule, avec un niveau de confiance de 80 ; et « C » majuscule, avec un niveau de confiance de 10. En ce qui concerne la séparation intercaractères, la situation peut être la suivante : les hypothèses possibles pour un « m » seraient « m », « rn » et « in ». Pour en savoir plus, consultez Utilisation de l’API de vote.

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Ajustement « à la volée » de la reconnaissance au niveau du noyau

ABBYY FineReader donne aux développeurs accès au moteur de reconnaissance et la possibilité d’intervenir sur celui-ci pendant le processus de Reconnaissance optique de caractères (OCR), au niveau du noyau. Le moteur de reconnaissance de FineReader génère des hypothèses (ou alternatives de reconnaissance) et permet aux développeurs d’influer sur la procédure de définition du niveau de confiance pour chaque hypothèse (ou de sélectionner la meilleure hypothèse), ou de l’affiner, à l’aide de leurs propres critères de classement.

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Exemples de code pour les tâches de conversion courantes

Le SDK comprend un ensemble d’exemples de code source montrant comment utiliser l’Engine dans différents scénarios. Des exemples de code pour Windows sont disponibles en Visual Basic .NET, C++ natif, C++ avec prise en charge COM native, C#, Java et langages de script.

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Voir aussi

Principales fonctionnalités