誰かがfineReader abbyy sdk 10で作業していますか? 画像ocr処理後のデータマイニングの成功率を取得することさえ可能かどうか、私は興味があります.
画像からデータを収集するワークフローがあり、認識された結果が 90% 未満の場合、バッチを視覚的な検証/修正にかけます。
SDKの処理には.netを使用しています-知ることはそれほど重要ではありませんが...念のため
どうすればその数を達成できますか? アドバイスをありがとう
誰かがfineReader abbyy sdk 10で作業していますか? 画像ocr処理後のデータマイニングの成功率を取得することさえ可能かどうか、私は興味があります.
画像からデータを収集するワークフローがあり、認識された結果が 90% 未満の場合、バッチを視覚的な検証/修正にかけます。
SDKの処理には.netを使用しています-知ることはそれほど重要ではありませんが...念のため
どうすればその数を達成できますか? アドバイスをありがとう
「グローバル認識信頼度」プロパティはありません。開発者は、独自の信頼基準を使用して自分で計算することが期待されています。最も簡単な方法は、CharParams.IsSuspicious プロパティをチェックして、各文字を反復処理することです。FREngine 11 のコード サンプル (C#) は次のとおりです。
//Statistics counters
//Count of all suspicious symbols in layout
private int suspiciousSymbolsCount;
//Count of all unrecognized symbols in layout
private int unrecognizedSymbolsCount;
//Count of all nonspace symbols in layout
private int allSymbolsCount;
//Count of all words in layout
private int allWordsCount;
//Count of all not dictionary word in layout
private int notDictionaryWordsCount;
private void processImage()
{
// Create document
FRDocument document = engineLoader.Engine.CreateFRDocument();
try {
// Add image file to document
displayMessage( "Loading image..." );
string imagePath = Path.Combine( FreConfig.GetSamplesFolder(), @"SampleImages\Demo.tif" );
document.AddImageFile( imagePath, null, null );
//Recognize document
displayMessage( "Recognizing..." );
document.Process( null );
// Calculate text statistics
displayMessage( "Calculating statistics..." );
clearStatistics();
for( int i = 0; i < document.Pages.Count; i++ ) {
calculateStatisticsForLayout( document.Pages[i].Layout );
}
//show calculated statistics
displayStatistics();
} catch( Exception error ) {
MessageBox.Show( this, error.Message, this.Text, MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error );
}
finally {
// Close document
document.Close();
}
}
private void calculateStatisticsForLayout( Layout layout )
{
LayoutBlocks blocks = layout.Blocks;
for( int index = 0; index < blocks.Count; index++ ) {
calculateStatisticsForBlock( blocks[index] );
}
}
void calculateStatisticsForBlock( IBlock block )
{
if( block.Type == BlockTypeEnum.BT_Text ) {
calculateStatisticsForTextBlock( block.GetAsTextBlock() );
} else if( block.Type == BlockTypeEnum.BT_Table ) {
calculateStatisticsForTableBlock( block.GetAsTableBlock() );
}
}
void calculateStatisticsForTextBlock( TextBlock textBlockProperties )
{
calculateStatisticsForText( textBlockProperties.Text );
}
void calculateStatisticsForTableBlock( TableBlock tableBlockProperties )
{
for( int index = 0; index < tableBlockProperties.Cells.Count; index++ ) {
calculateStatisticsForBlock( tableBlockProperties.Cells[index].Block );
}
}
void calculateStatisticsForText( Text text )
{
Paragraphs paragraphs = text.Paragraphs;
for( int index = 0; index < paragraphs.Count; index++ ) {
calculateStatisticsForParagraph( paragraphs[index] );
}
}
void calculateStatisticsForParagraph( Paragraph paragraph )
{
calculateCharStatisticsForParagraph( paragraph );
calculateWordStatisticsForParagraph( paragraph );
}
void calculateCharStatisticsForParagraph( Paragraph paragraph )
{
for( int index = 0; index < paragraph.Text.Length; index++ )
{
calculateStatisticsForChar( paragraph, index );
}
}
void calculateStatisticsForChar( Paragraph paragraph, int charIndex )
{
CharParams charParams = engineLoader.Engine.CreateCharParams();
paragraph.GetCharParams( charIndex, charParams );
if( charParams.IsSuspicious )
{
suspiciousSymbolsCount++;
}
if( isUnrecognizedSymbol( paragraph.Text[charIndex] ) )
{
unrecognizedSymbolsCount++;
}
if( paragraph.Text[charIndex] != ' ' )
{
allSymbolsCount++;
}
}
void calculateWordStatisticsForParagraph( Paragraph paragraph )
{
allWordsCount += paragraph.Words.Count;
for( int index = 0; index < paragraph.Words.Count; index++ )
{
if( !paragraph.Words[index].IsWordFromDictionary )
{
notDictionaryWordsCount ++;
}
}
}
bool isUnrecognizedSymbol( char symbol )
{
//it is special constant used by FREngine recogniser
return ( symbol == 0x005E );
}
void displayStatistics()
{
labelAllSymbols.Text = "All symbols: " + allSymbolsCount.ToString();
labelSuspiciosSymbols.Text = "Suspicious symbols: " + suspiciousSymbolsCount.ToString();
labelUnrecognizedSymbols.Text = "Unrecognized symbols: " + unrecognizedSymbolsCount.ToString();
labelAllWords.Text = "All words: " + allWordsCount.ToString();
labelNotDictionaryWords.Text = "Non-dictionary words: " + notDictionaryWordsCount.ToString();
}
私見には、そのような「グローバルな信頼」値はありませんが、各キャラクターの信頼度を取得して合計の平均を作成することで、これを非常に簡単に取得できます。ただし、アドバイスが何であるかを確認するには、ABBYY のフォーラムまたはサポートのメール アドレスにリクエストを送信する必要があると思います。
エンジンを使用した場合にどのレベルの信頼性が得られるかは、実際にはわかりません。これはすべて、イメージの品質、フォントのサイズなどに大きく依存するためです。業界がデータの基にするために使用する平均的な文書です。
幸運を!