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Documentation Index

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ファジー区間は、仮説の長さに基づいてその品質を評価するためのツールです。ファジー区間は、長さの単位 (ドット、ミリメートルなど) または文字数 (行の場合) で測定できます。ファジー区間では、可能な範囲と最適な範囲を定める4つの値を指定する必要があります。簡便化のため、プログラムには使いやすいファジー区間エディタが用意されています。 ファジー区間が{f1,f2,f3,f4}で、検出された文字列の長さ (文字数、またはスペースが検出された場合はドット数) がLであるとします。長さLがf2からf3の範囲にある場合 (すなわち L >= f2 and L <= f3) 、仮説の品質は1です。長さがf1からf2の範囲にある場合、仮説の品質は0から1へと比例的に変化します (Quality(f1) = 0, Quality(f2) = 1) 。同様に、長さがf3からf4の範囲にある場合、仮説の品質は1から0へと比例的に変化します (Quality(f3) = 1, Quality(f4) = 0) 。長さがf1からf4の範囲に含まれない場合 (すなわち L < f1 or L > f4) 、仮説の品質は0です (Quality(L) = 0) 。検出されたオブジェクトに対する仮説の品質は、検出されたオブジェクトの長さに応じて選択される Character count プロパティの値と乗算されます。
f1、f2、f3、f4 の境界値に沿って、仮説の品質が 0 から 1 まで変化する様子を示したファジー区間グラフ
複数要素に対する仮説の連鎖の品質は、連鎖内の各要素に対する仮説を乗算して算出されます。連鎖が十分に長く、構成する仮説の品質評価が制約の厳しさゆえに低すぎる場合、連鎖全体の最終的な品質も低くなり得ます。
したがって、選択する仮説の品質評価は可能な限り高くなるようにすることを推奨します。一方で、最良のものを選べるよう、品質で仮説を識別できる必要があります。そのため、受容可能な仮説が過度にペナルティを受けないように、 (仮説評価のための数学的関数である) ファジー区間を適切に設定してください。 ファジー区間の左境界には負の値も使用できます (実際には負の長さの文字列は存在しませんが) 。これは、(0, 1) 区間における品質グラフの傾きを緩やかにし、品質ペナルティを軽減するのに有用です。もしこのパラメーターに下限を設定する必要がある場合 (例：文字列の長さは10文字未満にならないが、文字列の長さに対するファジー区間は[-10,20,30,40}である) 、Hypothesis Evaluation で Value.Length >= 10 を設定することで直接指定できます。
左境界が負のファジー区間。 (0, 1) 区間で品質ペナルティが軽減されることを示しています
区間境界を厳格にし過ぎないことを推奨します。これは、品質がさまざまな画像を処理する場合に特に重要です。例えば一部の画像では、元のドキュメントの品質不良や特定のスキャン設定により、文字の間に空白が生じることがあります。この場合、プログラムは1文字を複数文字として解釈する可能性があり、区間が過度に厳しいと仮説の品質が急激に低下します。その結果、本来は正しかった仮説が破棄され、別の仮説が選択されることがあります。このため、仮説の長さを比較して選択する必要がある場合は、Hypothesis Evaluation で追加の条件を用いて行ってください。