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chapters/c40_durchführung/analyse.tex

@@ -21,12 +21,12 @@ In der Sektion "Processor Stats", siehe \autoref{tbl:report_detailed_processorst
 
 Die Sektion "Scan Results" bildet den Abschluss des Detailvergleichs. Hier werden alle Verfahrenskombinationen einzeln und mit allen verfügbaren Daten aufgeführt.
 
-\begin{table}[!ht]
+\begin{sidewaystable}[!ht]
   \centering
   \input{include/figures_modified/fig_command-processing_screentypes_controlgroup_005_1.I.tex}
   \caption{Auszug aus der "Scan Results" Tabelle im generierten Bericht. Für jede Ausgabedatei werden sämtliche Statistiken aufgelistet.}
   \label{tbl:report_detailed_scanresults_stats} 
-\end{table}
+\end{sidewaystable}
 
 \begin{table}[!ht]
   \centering

chapters/c40_durchführung/implementierung.tex

@@ -37,6 +37,15 @@ Die textuellen Inhalte aller ausgewählten Bilder wurden anschließend manuell e
 \subsection{Verwendete Bibliotheken}
 \label{components}
 
+Die für die prototypische Implementierung verwendeten Bibliotheken stellen Komponenten zur Verarbeitung von Screenshotdaten zur Verfügung. Um die Funktionalität flexibel auf unterschiedliche Anforderungen anpassen zu können, sind die Komponenten möglichst lose miteinander gekoppelt. Ein beispielhafter Ablauf eines Texterkennungsprogramms unter Nutzung der Bibliotheken ist in \autoref{fig:overview_diagram} abgebildet.
+
+\begin{figure}[ht]
+  \centering
+  \includegraphics[width=.9\textwidth]{include/flowcharts/flow_overview.png}
+  \caption{Beispielhafter Ablauf eines Texterkennungsprogramms}
+  \label{fig:overview_diagram}
+\end{figure}
+
 \subsubsection{Fremdbibliotheken}
 \label{components_external}
 
@@ -156,7 +165,21 @@ Abhängig von den verwendeten Prozessoren können also Eingangsdaten jeglichen T
 \subsubsubsection{Bildverarbeitungskette}
 \label{processor_chain_image}
 
-Für den Ablauf der Bildverarbeitung und der anschließenden Ergebnisfilterung werden die Erkenntnisse aus \autoref{konzept} mithilfe des in \autoref{components_processorchain} beschriebenen Processing-Frameworks angewandt. Die Resultierende Konfiguration ist in Programm \ref{prg:preprocessor_definition} und Programm \ref{prg:postprocessor_definition} definiert.
+Für den Ablauf der Bildverarbeitung und der anschließenden Ergebnisfilterung werden die Erkenntnisse aus \autoref{konzept} mithilfe des in \autoref{components_processorchain} beschriebenen Processing-Frameworks angewandt. Die resultierende Konfiguration folgt dem Ablauf aus \autoref{fig:preprocessor_diagram} und \autoref{fig:postprocessor_diagram} und ist in Programm \ref{prg:preprocessor_definition} \bzw \ref{prg:postprocessor_definition} definiert.
+
+\begin{figure}[ht]
+  \centering
+  \includegraphics[width=.9\textwidth]{include/flowcharts/flow_preprocessing.png}
+  \caption{Beispielhafter Ablauf der Vorverarbeitungskette}
+  \label{fig:preprocessor_diagram}
+\end{figure}
+
+\begin{figure}[ht]
+  \centering
+  \includegraphics[width=.9\textwidth]{include/flowcharts/flow_postprocessing.png}
+  \caption{Beispielhafter Ablauf der Nachbearbeitungskette}
+  \label{fig:postprocessor_diagram}
+\end{figure}
 
 Angefangen mit einem Ausgangsbild, welches über die Softwarebibliothek Magick.NET geladen wurde, beginnt die Bildverarbeitung zunächst mit dem Resampling. Falls der geladene Screenshot die Mindestauflösung von 300 dpi unterschreitet, wird es mittels Lanczos2-Verfahren, eine von Magick.NET mitgelieferte Implementierung des Lanczos2-Algorithmus mit leichter Schärfung \mcite{imagemagick}, auf die Mindestauflösung vergrößert. Anschließend wird das Bild normalisiert, in Graustufen umgewandelt und jegliche Transparenz durch einen weißen Hintergrund ersetzt. Danach wird es mittels Schwellwertverfahren binarisiert. Rund um das Bild wird ein Rahmen mit einer Dicke von 10px eingefügt. Um Texterkennungsfehler durch falsche Vorder- \bzw Hintergrundfarben auszuschließen, wird das Bild gemeinsam mit einer farblich invertierten Version an das Texterkennungssystem weitergegeben.
 
@@ -176,7 +199,7 @@ var preprocessing = new ProcessorChainConfiguration<MagickImage, MagickImage>()
 \label{prg:preprocessor_definition}
 \end{program}
 
-Wurde der übergebene Screenshot vom Texterkennungssystem verarbeitet, müssen nun die Ergebnisse gefiltert werden. Dazu werden zunächst die Metadaten der einzelnen Wörter betrachtet und alle Elemente mit einer Confidence unter einem Schwellenwert von 50\% verworfen. Danach werden die erkannten Texte mittels der \csharp-Funktion ToLower() normalisiert und anschließend auf Duplikate untersucht. Sind alle Duplikate verworfen, werden die Wörter mittels sprachabhängigen Regular Expressions -- in diesem Fall gibt es gemäß den Annahmen in \autoref{annahmen_mehrsprachigkeit} einen Sprachfilter für Englisch und Deutsch -- gefiltert.
+Wurde der übergebene Screenshot vom Texterkennungssystem verarbeitet, müssen nun die Ergebnisse gefiltert werden. Dazu werden zunächst die Metadaten der einzelnen Wörter betrachtet und alle Elemente mit einer Confidence unter einem Schwellenwert von 50\% verworfen. Danach werden die erkannten Texte mittels der \csharp-Funktion \lstinline{ToLower()} normalisiert und anschließend auf Duplikate untersucht. Wurden alle Duplikate verworfen, werden die Wörter mittels sprachabhängigen Regular Expressions untersucht. Gemäß den Annahmen in \autoref{annahmen_mehrsprachigkeit} wurde ein simpler englischer (\lstinline|[\w'\-]{2,}|) sowie deutscher (\lstinline|[\w'\-äöüÄÖÜß]{2,}|) Sprachfilter festgelegt.
 
 \begin{program}[!ht]
 \begin{CsCode}[numbers=none]