diff --git a/chapters/c00_frontmatter/abstract/de.tex b/chapters/c00_frontmatter/abstract/de.tex
index 1f7ad5f..a744523 100644
--- a/chapters/c00_frontmatter/abstract/de.tex
+++ b/chapters/c00_frontmatter/abstract/de.tex
@@ -6,4 +6,4 @@ Dazu wird eine Auswahl von Algorithmen für die Aufbereitung der Bilder \bzw Fil
 
 Durch den Vergleich der Ergebnisdaten in dem automatisch generierten Bericht wird deutlich, dass die Analyse verschiedener Bilder mit nur einem Verfahren nicht zu optimalen Ergebnissen führt. Unter den gewählten Vorgehensweisen gibt es innerhalb der überprüften Stichprobe keinen klaren "Sieger". Besonders bei der Binarisierung, konkret bei Anwendung der unterschiedlichen Schwellenwertverfahren, müssen die Parameter individuell auf die unterschiedlichen Bildmerkmale angepasst werden, um keine wichtigen Details zu verlieren. Für die automatisierte Texterkennung ist es also sinnvoll, den verwendeten Algorithmus manuell auf Basis der Eingangsdaten zu bestimmen oder die Ergebnisdaten mehrerer Algorithmen automatisch zu kombinieren. So können möglichst viele Details eingefangen und das Endergebnis der Texterkennung innerhalb des Bildes optimiert werden.
 
-Für weitere Forschung oder Anpassung an spezifische Anforderungen kann die prototypische Implementierung \bzw deren Komponenten wiederverwendet werden. Durch den modularen Aufbau des automatischen Vergleichssystems kann selbst nach Änderung der Anzeigesprache oder einer farblichen Neugestaltung der grafischen Oberfläche stets mit wenig Aufwand die ideale Vorgehensweise zur Texterkennung ermittelt werden.
+Für weitere Forschung oder Anpassung an spezifische Anforderungen kann die prototypische Implementierung \bzw deren Komponenten wiederverwendet werden. Durch den modularen Aufbau ist es möglich, neue Funktionalität hinzuzufügen oder bestehende zu verändern. Somit kann selbst nach Änderung der Anzeigesprache oder einer farblichen Neugestaltung der grafischen Oberfläche stets mit wenig Aufwand die ideale Vorgehensweise zur Texterkennung ermittelt werden.
diff --git a/chapters/c00_frontmatter/abstract/en.tex b/chapters/c00_frontmatter/abstract/en.tex
index cf8e1b9..6fe9222 100644
--- a/chapters/c00_frontmatter/abstract/en.tex
+++ b/chapters/c00_frontmatter/abstract/en.tex
@@ -7,5 +7,5 @@ For this purpose, a selection of algorithms for image processing and filtering o
 
 By comparing the resulting data in the automatically generated report, it becomes apparent that analyzing different pictures using just one method does not lead to optimal results. Amongst the chosen approaches, there is no clear "winner" in the examined sample. In order to not lose any important details, specifically when working with binarization techniques such as thresholding, the chosen parameters must match the individual characteristics of the picture. Therefore, for automated text recognition, it is sensible to either manually determine the algorithm to use based on the input data or to automatically combine the results of multiple algorithms. This way, as many details as possible can be captured and the end results of text recognition within the image can be optimized.
 
-For further research or adaptation to specific requirements, the prototypical implementation or its respective components are designed to be reused. Due to the modular structure of the automated comparison system, the ideal text recognition approach can always be determined with little effort, even after changing the display language or after a complete redesign of the graphical user interface.
+For further research or adaptation to specific requirements, the prototypical implementation or its respective components are designed to be reused. Due to the modular structure of the automated comparison system, it is possible to add new functionality or edit the existing features. As a result, the ideal text recognition approach can always be determined with little effort, even after changing the display language or after a complete redesign of the graphical user interface.
 \end{english}
\ No newline at end of file
diff --git a/main.pdf b/main.pdf
index 49a1ba5..941d7ca 100644
Binary files a/main.pdf and b/main.pdf differ