Tipps Zum Beheben Von OCR-Fehlern

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Dieser Leitfaden wurde erstellt, um Einzelpersonen zu helfen, wenn Sie eine Nachricht bezüglich der Behebung von OCR-Fehlern erhalten.Arten von ROC-Fehlern. Die Erkennungsgenauigkeit wird durch schlechte Bildqualität (z.B. untersuchte Bildauflösung, Rauschen) und etwaige Inkongruenzen zwischen ihren Instanzen, auf denen ein Zeichenfotoklassifizierer trainiert wurde, zusammen mit, ich würde sagen, der Wiedergabe verknüpfter Zeichen im aktuellen gedruckten Dokument (z.B. Schriftart , Größe, Entfernung).

Übersicht

Häufige PC-Fehler beheben

Wenn Sie Computerfehler, Abstürze und andere Probleme haben, machen Sie sich keine Sorgen - Reimage kann Ihnen helfen! Diese leistungsstarke Software behebt häufig auftretende Probleme, schützt Ihre Dateien und Daten und optimiert Ihr System für Spitzenleistung. Egal, ob Sie es mit dem gefürchteten Blue Screen of Death oder nur mit allgemeiner Langsamkeit und Trägheit zu tun haben, Reimage kann Ihren PC im Handumdrehen wieder auf Kurs bringen!

  • Schritt 1: Reimage herunterladen und installieren
  • Schritt 2: Starten Sie die Anwendung und melden Sie sich mit Ihren Kontodaten an
  • Schritt 3: Wählen Sie die Computer aus, die Sie scannen möchten, und starten Sie den Wiederherstellungsprozess

  • Optical Character Popularity (OCR)-Geräte helfen dabei, vergangene Errungenschaften auf Papier zu digitalisieren. Die schlechte Qualität der gescannten Marketinginformationen und die Beschränkungen der OCR-Mittel führen jedoch zu verschiedenen Arten von Quellen-OCR-Dilemmata. Die Nachbearbeitung ist ein nützlicher neuer Schritt zur Verbesserung der Exzellenz der Systemergebnisse. dunkeloptisch die Außenerkennung durch Erkennen und Beheben von Fehlern. In früheren Arbeiten haben wir eine Art automatisiertes Geschäftsmodell vorgestellt, das Fehlererkennungs- und Korrekturschritte für die OCR-Nachbearbeitung mischt. Wir schlagen ein neues Verfahren vor, um die meisten Unstimmigkeiten in der OCR-Nachbearbeitung zu korrigieren, indem wir Modifikationen am Korrektur-Player und evolutionäre Algorithmen verwenden, die in erster Linie zur Optimierung der Problembehandlung verwendet wurden. Unser Modell geht von einem enormen selbstorganisierten Migrationsprogramm mit einem eignungsbasierten Have für wichtige Sprachspezifikationsänderungen aus. Wir zeigen, wie Sie die neueste gemeinsame Korrekturmodell-Änderungstabelle mit allen Arten von Validierungsoperationen erstellen und lernen außerdem direkt aus dem Training dieses vollständigen Datensatzes. Durch die effiziente Abstimmung dieser Algorithmusparameter kann unser Modell qualitativ hochwertige Kandidatensysteme sowie Fehlerkorrekturen durchführen. Experimentelle Ergebnisse haben gezeigt, dass unser empfohlener Ansatz verschiedene Basislinien als bewertbare Ansätze im Vergleich zu jedem der Referenzdatensätze des ICDAR-Post-OCR-Textbearbeitungswettbewerbs 2017 übertrifft.

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    Dies ist im Allgemeinen eine Abonnementumfrage, Zugriff über zeigt aktuelle Konfiguration an.

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    Fehlerkorrektur bei der Texterkennung

    Systeme zur optischen Attraktivität von Zeichen (OCR) helfen dabei, historische Errungenschaften auf Papier zu scannen. Allerdings führen die spezifische schlechte Qualität der untersuchten Dokumente und die Einschränkungen der OCR-Techniken zu verschiedenen Arten von OCR-Fehlern in der Ausgabe. Die Nachbearbeitung ist wahrscheinlich ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der Ausgabequalität, der auf OCR-Systeme hinweist, wenn es um Fehlererkennung und Fehlerbehebung geht. In diesem Artikel stellen wir ein natürliches Geschäftsmodell vor, das aus Diagnose- und Fehlerbehandlungsschritten für die OCR-Nachbearbeitung besteht. Wir befürworten einen neuartigen Ansatz zur OCR-Nachverarbeitungsfehlerkorrektur, der Modifikationen in Bezug auf das Korrekturmodell und die evolutionäre Systemformel verwendet, die in einigen Originalnomen verwendet wurden, um die Problemlösung zu optimieren. Unser Modell verwendet eine Variante des exakten selbstorganisierenden Übertragungsalgorithmus sowie eine fitnessabhängige Funktion zur Änderung von Technikmerkmalen der Sprache. Wir demonstrieren, wie man eine Änderungs-Bier-Pong-Tabelle eines Korrekturmodells formuliert, das alle Arten von Bearbeitungsfunktionen kombiniert und direkt aus dem mit dem Datensatz verknüpften Wissen erlernt. Wenn es sowohl effizient als auch mit den Algorithmusparametern abgestimmt ist, kann unser Kit sicherlich mit qualitativ hochwertiger Kandidatengenerierung und Fehlerkorrektur arbeiten. Die experimentellen Vorteile zeigen, dass unser vermeintlicher Zugriff verschiedene Benchmarks übertrifft, wie Sie sehen, die Ansätze haben den Benchmark-Datensatz im Zusammenhang mit dem OCR-ICDAR-Korrekturlese- und -bearbeitungswettbewerb 2017 ausgewertet.

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    1. 1.

      Wie Ich behebe einen OCR-Fehler?

      Klicken Sie auf unser eigenes gesamtes Suchfeld und wählen Sie Rechts.Klicken Sie auf Erkannten Text reparieren.Die Sammlung Text bearbeiten wird angezeigt. Aktivieren Sie die Prüfung auf erkannte Komponenten. Wählen Sie einen Verdächtigen im Blog aus. Es wird hervorgehoben, wenn es um Rosa geht. Geben Sie den richtigen Text zum wichtigsten Fehler ein. Klicken Sie alle auf die Schaltfläche “Akzeptieren”.

      Afly H., Barro Schwenk R. H. (2016a) Korrigieren von OCR-Fehlern, wenn Sie statistische maschinelle Übersetzungen generieren möchten. Anhang Int J Computing Linguist 7(1):175–191

      Texterkennungsfehlerkorrektur

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      Afli H., Z., Kuai Wei A., Sheridan P. (2016b) Verwendung von SMT zur Korrektur von Quellenerkennungsfehlern. In: Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources plus Evaluation (LREC 2016), S. 962-966

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      Amrein S., Clematide S. (2018) Geführte OCR-Fehlererkennung und statistische Korrektur unter Verwendung untergeordneter neuronaler maschineller Übersetzungstechniken. J Technol language Comput Linguist 33(1):49–76.

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