{"id":120548,"date":"2024-11-11T07:09:08","date_gmt":"2024-11-11T05:09:08","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/reliz-sistemy-raspoznavaniya-teksta-tesseract-5-5-0"},"modified":"2024-11-11T07:09:08","modified_gmt":"2024-11-11T05:09:08","slug":"reliz-sistemy-raspoznavaniya-teksta-tesseract-5-5-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/reliz-sistemy-raspoznavaniya-teksta-tesseract-5-5-0","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichung des Texterkennungssystems Tesseract 5.5.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Die Ver\u00f6ffentlichung des Systems zur optischen Texterkennung Tesseract 5.5.0 wurde bekannt gegeben. Es unterst\u00fctzt Unicode und die Erkennung von Texten in mehr als 100 Sprachen, darunter Russisch, Kasachisch, Wei\u00dfrussisch und Ukrainisch. Die Ergebnisse k\u00f6nnen sowohl im offenen Textformat als auch in den Formaten HTML (hOCR), ALTO (XML), PDF und TSV gespeichert werden. Urspr\u00fcnglich wurde das System in den Jahren 1985-1995 im Labor von Hewlett Packard entwickelt, im Jahr 2005 wurde der Code unter der Apache-Lizenz freigegeben und anschlie\u00dfend mit der Beteiligung von Mitarbeitern von Google weiterentwickelt. Die Quelltexte des Projekts werden unter der Lizenz Apache 2.0 verbreitet. <\/p>\n
Tesseract umfasst eine Konsolenanwendung und die Bibliothek libtesseract, um Funktionen zur Texterkennung in andere Anwendungen zu integrieren. Unter den unterst\u00fctzenden GUI-Schnittstellen f\u00fcr Tesseract sind gImageReader, VietOCR und YAGF zu erw\u00e4hnen. Es werden zwei Erkennungs-Engines angeboten: eine klassische, die Text auf Basis von Vorlagen einzelner Zeichen erkennt, und eine neue, die auf dem Einsatz eines maschinellen Lernsystems auf Basis eines rekurrenten neuronalen Netzwerks (LSTM) basiert. Diese ist f\u00fcr die Erkennung kompletter Zeilen optimiert und erm\u00f6glicht eine erhebliche Steigerung der Genauigkeit. Fertig trainierte Modelle sind f\u00fcr 123 Sprachen ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n
Hauptverbesserungen: <\/p>\n
\n
Die Unterst\u00fctzung von Vektor-Erweiterungen RISC-V V wurde hinzugef\u00fcgt, auf deren Grundlage Assembler-Optimierungen f\u00fcr Systeme mit RISC-V-Prozessoren vorbereitet wurden.\n
Beim Speichern des Ergebnisses im hOCR-Format werden die Parameter ocrp_dir und ocrp_lang in der erstellten Datei gesetzt.\n
Der Code zur Bestimmung verf\u00fcgbarer Sprachmodelle wurde modernisiert.\n
Der Code zur Erstellung von Dateien im hOCR-Format wurde verbessert, und die Umwandlung von Dateinamen auf der Windows-Plattform wurde entfernt.\n
Es ist erlaubt, Zeichenwerte in den Optionen \u201e\u2014oem\u201c und \u201e\u2014psm\u201c anzugeben.\n
Im Code wurden die Funktionen access und _access durch die Methode std::filesystem::exists() ersetzt. Die Funktionen tprintf wurden durch die Verwendung des Streams tesserr ersetzt.\n
Die Unterst\u00fctzung der Machine-Learning-Plattform Tensorflow wurde entfernt, die urspr\u00fcnglich implementiert wurde, aber nie zur Ausf\u00fchrung von AI-Modellen zur Texterkennung verwendet wurde.\n
Der Installer f\u00fcr die Windows-Plattform wurde verbessert.\n
Das Submodul googletest wurde auf Version 1.15.2 aktualisiert. <\/ul>\n