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2024-01-14 20:53:56 +01:00
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@@ -6,6 +6,7 @@ Um die erkannten Ergebnisse unter Verwendung der verschiedenen Pre- und Postproc
 Sowohl die Character- als auch die Word Error Rate sind beliebte Vergleichswerte, die ihren Ursprung in der computergestützten Sprachverarbeitung \bzw automatischen Spracherkennung haben \mcite{wang2003word}. Da die optische Texterkennung und die automatische Spracherkennung jeweils darauf abzielen, maschinenlesbaren Text aus nicht-strukturierten Daten zu extrahieren, sind die Prinzipien dieser Metriken auch auf die optische Texterkennung anwendbar \mcite{tong1996statistical}.

 \subsubsection{Word Error Rate}
+\label{metriken_wer}

 Die Word Error Rate (\kurz{WER}) beschreibt den prozentualen Anteil der falsch erkannten oder fehlenden Wörter eines Textes im Vergleich zu einer Referenz, welche im Falle der folgenden Vergleiche immer alle sichtbaren Texte im Bild repräsentiert. Je niedriger die WER, desto genauer ist der OCR-Vorgang. Um die WER zu berechnen, bildet man die Summe aller notwendigen Ersetzungen, Entfernungen und Einfügungen, um aus dem erkannten Text den Referenztext bilden zu können und setzt sie mit der Gesamtwortanzahl im Referenztext in Verhältnis \mcite{park2008empirical}.

@@ -33,6 +34,7 @@ Die WER spiegelt ohne großen Rechenaufwand direkt wider, wie stark die erkannte
 Um also ein umfassendes Bild von der Genauigkeit des Texterkennungssystems zu erhalten, ist es sinnvoll, die Ergebnisse nicht nur anhand der WER, sondern auch noch mindestens anhand einer weiteren Fehlermetrik, wie beispielsweise der CER, zu vergleichen. 

 \subsubsection{Character Error Rate}
+\label{metriken_cer}

 Die Character Error Rate (CER) beschreibt die Anzahl der falsch erkannten oder fehlenden Zeichen im Vergleich zu einem Referenzwort und basiert auf der Levenshtein-Distanz \mcite{levenshtein1966binary}. Je niedriger die CER, desto genauer ist der OCR-Vorgang. Ähnlich wie die WER wird die CER aus der Summe aller notwendigen Ersetzungen, Entfernungen und Einfügungen, um aus dem erkannten Wort die Referenz bilden zu können, geteilt durch die Zeichenanzahl des Referenzwortes, gebildet.