Un intervalle flou est un outil qui permet au programme d’évaluer la qualité d’une hypothèse en fonction de sa longueur. Un intervalle flou peut être mesuré en unités de longueur (dots, millimètres, etc.) ou en caractères (dans le cas des lignes). Pour un intervalle flou, quatre valeurs doivent être spécifiées afin de définir les plages de valeurs optimales et possibles.
Supposons que vous disposiez d’un intervalle flou [f1,f2,f3,f4] et que la longueur de la chaîne de caractères détectée (ou la longueur de l’espace détecté) soit L. Si la longueur L se situe dans la plage allant de f2 à f3 (c.-à-d. L >= f2 et L <= f3), la qualité de l’hypothèse est de 1. Si la longueur se situe dans la plage allant de f1 à f2, la qualité de l’hypothèse varie linéairement de 0 à 1 (Quality(f1) = 0, Quality(f2) = 1). De même, si la longueur se situe dans la plage allant de f3 à f4, la qualité de l’hypothèse varie linéairement de 1 à 0 (Quality(f3) = 1, Quality(f4) = 0). Si la longueur ne se situe pas dans la plage allant de f1 à f4 (c.-à-d. L < f1 ou L > f4), la qualité de l’hypothèse est de 0 (Quality(L) = 0). La qualité de l’hypothèse pour l’objet détecté est multipliée par la valeur de la propriété Character count. La valeur de cette propriété est sélectionnée en fonction de la longueur de l’objet détecté.
La qualité de toute chaîne d’hypothèses pour plusieurs éléments est calculée en multipliant celles de chaque élément. Si la chaîne est relativement longue et que les estimations de qualité des hypothèses qui la composent sont trop faibles en raison de contraintes trop strictes, la qualité globale de la chaîne risque d’être trop faible.
En général, il est recommandé de ne pas définir des intervalles trop stricts. Cela est particulièrement important lors du traitement d’images de qualité variable. Sur certaines images, par exemple, il peut y avoir des espaces à l’intérieur des lettres en raison de la mauvaise qualité du document source ou de mauvais paramètres de numérisation. Dans ce cas, le programme peut interpréter un caractère comme plusieurs caractères, ce qui peut entraîner une forte diminution de la qualité de l’hypothèse si l’intervalle flou est trop strict. Par conséquent, le programme écartera une hypothèse qui est en réalité correcte et en sélectionnera une autre. C’est pourquoi, si vous devez choisir entre des hypothèses Character String en comparant leur longueur, il est préférable de spécifier des contraintes supplémentaires dans le volet Advanced post-search relations.
Éditeur visuel des intervalles flous
) ou depuis le menu principal en sélectionnant Outils → Fuzzy Interval Editor… 