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Ferramentas úteis que ampliam a capacidade do desenvolvedor de interagir com o ABBYY FineReader Engine e manipular o processo de reconhecimento em baixo nível:

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Trabalhando com perfis

O ABBYY FineReader Engine 12 fornece um conjunto de perfis predefinidos já ajustados para os cenários básicos de uso. As configurações especificadas nesses perfis oferecem os melhores resultados nas situações correspondentes. Além disso, a maioria dos perfis está disponível em duas versões: com configurações otimizadas para a melhor qualidade do documento gerado ou com configurações otimizadas para a maior velocidade de processamento. Abaixo está uma lista dos perfis predefinidos disponíveis:

Cenário

Nome do perfil

Extração de dados

  • DataExtraction

Conversão de documentos para reutilização de conteúdo

  • DocumentConversion_Accuracy
  • DocumentConversion_Normal

Arquivamento de documentos

  • DocumentArchiving_Accuracy
  • DocumentArchiving_Speed

Extração de texto para detecção de campos e classificação de documentos

  • TextExtraction_Accuracy
  • TextExtraction_Speed

Reconhecimento em nível de campo

  • FieldLevelRecognition

Reconhecimento de código de barras

  • BarcodeRecognition_Accuracy
  • BarcodeRecognition_Speed

Reconhecimento de cartões de visita

  • BusinessCardsProcessing

Captura de dados de uma zona legível por máquina

  • MachineReadableZone

Arquivamento de documentos em PDF com alta compactação

  • HighCompressedImageOnlyPdf

Reconhecimento de desenhos técnicos

  • EngineeringDrawingsProcessing
Você pode ver a lista de configurações fornecidas por esses perfis em Especificação dos perfis predefinidos.
As configurações fornecidas com esses perfis podem ser carregadas usando o método LoadPredefinedProfile do objeto Engine. Depois que o perfil é carregado, os objetos recém-criados passam a ter os novos valores padrão especificados no perfil.

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Suporte para a Voting API

Quando o ABBYY FineReader Engine é usado como um dos motores de reconhecimento participantes em um aplicativo de terceiros, ele fornece alternativas de reconhecimento (ou hipóteses) com níveis de confiança correspondentes para caracteres, palavras e separação entre caracteres. Essas informações ajudam os desenvolvedores a criar um algoritmo de votação eficiente e preciso para aplicativos que exigem várias tecnologias de reconhecimento. Por exemplo, ao reconhecer um “O”, o ABBYY FineReader Engine pode retornar 3 hipóteses: “0” (zero), com confiança 60; “O” maiúsculo, com confiança 80; e “C” maiúsculo, com confiança 10. No caso da separação entre caracteres, a situação pode ser a seguinte: as hipóteses possíveis para um “m” seriam “m”, “rn” e “in”. Veja mais em Using Voting API.

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Ajuste “em tempo real” do reconhecimento em baixo nível

O ABBYY FineReader fornece aos desenvolvedores acesso e a capacidade de manipular o motor de reconhecimento durante o processo de OCR (Optical Character Recognition), em baixo nível. O motor de reconhecimento do FineReader gera hipóteses (ou alternativas de reconhecimento) e permite que os desenvolvedores influenciem ou refinem o procedimento de definição do nível de confiança para cada hipótese (ou selecionem a melhor hipótese) usando seus próprios critérios específicos de classificação.

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Exemplos de código para tarefas comuns de conversão

O SDK vem com um conjunto de Exemplos de código-fonte que mostra como usar o Engine em diferentes cenários. Há exemplos de código para Windows em Visual Basic .NET, C++ puro, C++ com Native COM Support, C#, Java e linguagens de script.

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Veja também

Recursos principais