sim-bsc/thesis
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Simon Gruber
2024-01-10 08:29:14 +01:00
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chapters/c10_einleitung/herausforderungen.tex
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\section{Ziele}
\label{ziele}
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist das Ermitteln einer Vorgehensweise für Texterkennung in Screenshots von grafischen Oberflächen. Verschiedene Algorithmen zur Bildbearbeitung vor der Texterkennung oder Nachbearbeitung \bzw Filterung der Ergebnisdaten werden evaluiert und anhand von festgelegten Qualitätskriterien miteinander verglichen.
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist das Ermitteln einer Vorgehensweise für Texterkennung in Screenshots von grafischen Oberflächen. Verschiedene Algorithmen zur Bildbearbeitung vor der Texterkennung oder Nachbearbeitung \bzw Filterung der Ergebnisdaten werden evaluiert und anhand von festgelegten Qualitätskriterien analysiert.
Die prototypische Implementierung dient als Basis für jegliche Tests und Analysen, anhand derer die Algorithmen automatisch verglichen werden. Die entwickelten Komponenten werden als Bibliotheken zur Verfügung gestellt, um die Texterkennung inklusive automatischer Bildverarbeitung und Filterung der erkannten Inhalte \bzw Schlagworte später in anderen Anwendungen weiterverwenden zu können.
chapters/c10_einleitung/motivation.tex
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@@ -5,8 +5,8 @@ Die in Salzburg ansässige COPA-DATA GmbH bietet die Softwareplattform zenon an,
Die zenon-Plattform kann sowohl vom Kunden selbst, als auch durch das Professional Services Team individuell auf Kundenanforderungen zugeschnitten und in bestehende Prozesse und vor allem Software eingebunden werden. Den Grundstein für die hohe Anpassbarkeit bildet die Produktdokumentation, in der Schnittstellendokumentation, Anleitungen und Beispiele in verschiedensten Sprachen, Formaten und mit kundenspezifischen Erweiterungen umfassend sowohl für Mitarbeiter, als auch für Kunden festgehalten sind.
In der Produktdokumentation werden, besonders in Hinblick auf die grafischen Tools wie die zenon Engineering Studio Entwicklungsumgebung oder die zenon Service Engine, zahlreiche Grafiken verwendet, um Beispiele verständlicher zu machen und Anleitungen übersichtlicher zu gestalten. Um bei dem großen Funktionsumfang der zenon-Tools, den vielen Sprachen, Anpassungen und den unterschiedlichen Themengebieten innerhalb der Dokumentation nicht den Überblick zu verlieren, benötigt das interne "Technical Content and Translation" Team unterstützend zu dem intern verwendeten CMS "Author-It" eine dedizierte Anwendung zur Verwaltung von sprachabhängigen Bilddateien.
In der Produktdokumentation werden, besonders in Hinblick auf die grafischen Tools wie die zenon Engineering Studio Entwicklungsumgebung oder die zenon Service Engine, zahlreiche Grafiken verwendet, um Beispiele verständlicher zu machen und Anleitungen übersichtlicher zu gestalten. Um bei dem großen Funktionsumfang der zenon-Tools, den vielen Sprachen, Anpassungen und den unterschiedlichen Themengebieten innerhalb der Dokumentation nicht den Überblick zu verlieren, benötigt das interne "Technical Content and Translation" Team unterstützend zu dem intern verwendeten CMS eine dedizierte Anwendung zur Verwaltung von sprachabhängigen Bilddateien.
Während das Programm auch die Basisfunktionalität, das effiziente Speichern, Bearbeiten, Löschen, Abrufen beziehungsweise das generelle Verwalten von Screenshots und der zugehörigen Metainformation abdecken soll, konzentriert sich diese Bachelorarbeit primär auf die Kategorisierungsfunktionalität.
Mithilfe von optischer Texterkennung (engl. optical character recognition, "OCR") soll es den Mitarbeitern möglich gemacht werden, hochgeladene Screenshots und Grafiken innerhalb von kürzester Zeit aufgrund ihrer Inhalte zu verschlagworten und auf eine bestehende Liste von Schlagworten (engl. "Keywords" beziehungsweise "Tags") zu prüfen.
Mithilfe von optischer Texterkennung (engl. optical character recognition, "OCR") soll es den Mitarbeitern möglich gemacht werden, hochgeladene Screenshots und Grafiken innerhalb von kürzester Zeit aufgrund ihrer Inhalte zu verschlagworten, um sie später anhand dieser suchen zu können.