sim-bsc/thesis
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Simon Gruber
2024-01-10 14:17:31 +01:00
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Optische Texterkennung wird in der Informationstechnik eingesetzt, um Textinhalte aus gedruckten oder digital reasterisierten Medien zu extrahieren. Dieses Verfahren kann für diverse Anwendungsgebiete genutzt werden, wie beispielsweise für Handschrifterkennung oder für das Ablesen von Nummernschildern eines Autos \mcite{asif2014overview}. Auf dem Markt gibt es dafür bereits viele kommerzielle Komplettlösungen wie "IronOCR", "Google Cloud Vision", "Amazon Textract" oder "Microsoft Azure Computer Vision", die oftmals sehr gute Ergebnisse erzielen und sich gut in bestehende Prozesse oder Anwendungen integrieren lassen \mcite{the_old_bailey_and_ocr, cc_platforms_comparison}.
Heutige Texterkennungssysteme arbeiten oft mit neuralen Netzwerken sowie fortgeschrittenen Bildverarbeitungsalgorithmen, um Text in Bilddateien zu erkennen und zu extrahieren. Während es zahlreiche wissenschaftliche Werke zur grundlegenden Funktionsweise von optischen Texterkennungswerkzeugen gibt (siehe beispielsweise \textcite{eikvil1993optical, islam2017survey}), werden die genauen Schritte zur richtigen Vorbereitung der Bilddaten -- besonders in Bezug auf Screenshots -- oftmmals nur oberflächlich behandelt.
Heutige Texterkennungssysteme arbeiten oft mit neuralen Netzwerken sowie fortgeschrittenen Bildverarbeitungsalgorithmen, um Text in Bilddateien zu erkennen und zu extrahieren. Während es zahlreiche wissenschaftliche Werke zur grundlegenden Funktionsweise von optischen Texterkennungswerkzeugen gibt (beispielsweise \fluentcite{eikvil1993optical} oder \fluentcite{islam2017survey}), werden die genauen Schritte zur richtigen Vorbereitung der Bilddaten -- besonders in Bezug auf Screenshots -- oftmmals nur oberflächlich behandelt.
\subsection{Filterung der Ergebnisdaten}
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\newcommand{\csharp}{C\#}
\newcommand{\engl}[1]{engl. "#1"}
\newcommand{\kurz}[1]{kurz: "#1"}
\newcommand{\fluentcite}[1]{\citetitle{#1}, \citeauthor{#1} \citeyear{#1} \mcite{#1}}
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