{"id":116403,"date":"2024-06-07T03:39:51","date_gmt":"2024-06-07T01:39:51","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/reliz-sistemy-raspoznavaniya-teksta-tesseract-5-4-0"},"modified":"2024-06-07T03:39:51","modified_gmt":"2024-06-07T01:39:51","slug":"reliz-sistemy-raspoznavaniya-teksta-tesseract-5-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/reliz-sistemy-raspoznavaniya-teksta-tesseract-5-4-0","title":{"rendered":"Release des Texterkennungssystems Tesseract 5.4.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die Ver\u00f6ffentlichung des Systems zur optischen Zeichenerkennung Tesseract 5.4.0 wurde bekannt gegeben. Es unterst\u00fctzt die Erkennung von UTF-8-Zeichen und Texten in mehr als 100 Sprachen, darunter Russisch, Kasachisch, Wei\u00dfrussisch und Ukrainisch. Die Ergebnisse k\u00f6nnen sowohl als Klartext als auch in HTML-Formaten (hOCR), ALTO (XML), PDF und TSV gespeichert werden. Urspr\u00fcnglich wurde das System zwischen 1985 und 1995 im Labor des Unternehmens Hewlett Packard entwickelt. Im Jahr 2005 wurde der Code unter der Apache-Lizenz ver\u00f6ffentlicht und entwickelte sich anschlie\u00dfend mit der Beteiligung von Mitarbeitern der Firma Google. Die Quelltexte des Projekts werden unter der Lizenz Apache 2.0 verteilt. <\/p>\n
Tesseract beinhaltet ein Konsolenwerkzeug sowie die Bibliothek libtesseract, um Funktionen zur Texterkennung in andere Anwendungen zu integrieren. Zu den unterst\u00fctzenden GUI-Interfaces von Tesseract geh\u00f6ren gImageReader, VietOCR und YAGF. Es werden zwei Erkennungsmotoren angeboten: der klassische, der Text auf Basis von Zeichenmustern erkennt, und der neue, der auf einem maschinellen Lernsystem mit einem rekurrenten neuronalen Netzwerk (LSTM) basiert, welches f\u00fcr die Erkennung ganzer Zeilen optimiert ist und eine signifikante Steigerung der Genauigkeit erm\u00f6glicht. Fertig trainierte Modelle sind f\u00fcr 123 Sprachen ver\u00f6ffentlicht. Zur Leistungsoptimierung stehen Module zur Verf\u00fcgung, die OpenMP und SIMD-Befehle wie AVX2, AVX, AVX512F, NEON oder SSE4.1 nutzen. <\/p>\n
Wesentliche Verbesserungen: <\/p>\n
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Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Rendering- und Exportfunktionen im PAGE-XML-Format wurde hinzugef\u00fcgt.\n
Die M\u00f6glichkeit, das Modell zu trainieren, wurde umgesetzt, indem PNG-Dateien anstelle von LSTMF-Dateien verwendet werden.\n
Die PDF-Darstellung wurde verbessert.\n
Die API zur Erkennung der Textneigung wurde erweitert.\n
Leistungsprobleme, die beim Scannen im Coverity-System festgestellt wurden, wurden behoben. <\/ul>\n