跳转到主要内容
模糊区间是一种工具，使程序能够根据假设的长度来评估其质量。模糊区间可以用长度单位（点、毫米等）或字符数（对于行而言）来衡量。对于一个模糊区间，必须指定四个数值，用于确定可能取值范围和最优取值范围。为简化设置，程序中提供了一个易于使用的模糊区间编辑器。 假设你有一个模糊区间 {f1,f2,f3,f4}，并且检测到的字符串长度（以字符计，或者对于检测到的空格则以点数计）为 L。如果长度 L 落在 f2 到 f3 范围内（即 L>=f2 and L<=f3），则该假设的质量等于 1。如果长度落在 f1 到 f2 范围内，则假设质量会在 0 到 1 之间成正比变化（Quality(f1) = 0, Quality(f2)=1）。类似地，如果长度落在 f3 到 f4 范围内，则假设质量会在 1 到 0 之间成正比变化（Quality(f3) = 1, Quality(f4) = 0）。如果长度不在 f1 到 f4 的范围内（即 L<f1 or L>f4），则假设质量为 0（Quality(L) = 0）。检测到对象的假设质量再乘以 Character count 属性的值，该属性会根据检测到对象的长度进行选择。 Fuzzy_interval
注意： 对于由多个元素组成的任意假设链，其质量是通过将链中每个元素的假设质量相乘来计算的。如果链足够长，并且由于限制过于严格导致构成该链的各个假设的质量评分都较低，那么整条链的最终质量也可能过低。
因此，建议确保所选假设具有尽可能高的质量评分。另一方面，也需要能够根据质量区分不同的假设，以便选出最佳假设。因此，需要以这样的方式来设置模糊区间（用于评估假设的数学函数），使可接受的假设不会被过度惩罚。 对于模糊区间的左边界，也可以使用负值（即使在现实中不存在长度为负的字符串）。这有助于使在 (0, 1) 区间上的质量曲线不那么陡峭，从而降低质量惩罚。如果你需要为该参数设置一个下限（例如，字符串长度不能小于 10 个字符，而该字符串长度的模糊区间为 [-10,20,30,40}），可以直接在 Hypothesis Evaluation 中通过设置 Value.Length >=10 来实现。 Fuzzy_interval_I 我们不建议将区间边界设置得过于严格。这在处理质量参差不齐的图像时尤为重要。例如，在某些图像上，由于源文档质量较差或扫描选项设置的问题，字符与字符之间可能会出现额外的空隙。在这种情况下，程序可能会将一个字符解释为多个字符，如果区间过于严格，就会导致该假设的质量急剧下降。结果，程序可能会丢弃该假设（尽管它在本质上可能是正确的），而选择另一个假设。因此，如果你需要通过比较长度在多个假设之间进行选择，应在 Hypothesis Evaluation 中使用附加条件来实现。