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\chapter{Literatur}
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\label{Literatur}
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\section{Optical Character Recognition}
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Die Bachelorarbeit basiert auf folgender Einstiegsliteratur zum Thema OCR und Tesseract Engine:
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\begin{itemize}
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\item An Overview of the Tesseract OCR Engine \mcite{Smith2007}
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\item Advances in Character Recognition \mcite{DingXiaoqing2012AiCR}
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\item Optical Character Recognition Systems for Different Languages with Soft Computing \mcite{ChaudhuriArindam2017OCRS}
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\item Character recognition systems : a guide for students and practioners \mcite{2007Crs}
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\item Soft computing and signal processing \mcite{2022Scas}
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\end{itemize}
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\noindent Auch auf der Website des Tesseract-Projektes beziehungsweise im Wiki des GitHub-Repositories finden sich nebst zahlreichen Publikationen zur Tesseract Engine selbst auch wichtige Information zur richtigen Verwendung von Tesseract:
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\item Tesseract Documentation \mcite{tessdoc}
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\end{itemize}
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\section{Datenbankdesign und UML}
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Neben dem in der FH Oberösterreich vermittelten Wissen bildet unter anderem folgende Einstiegsliteratur die Basis für das Datenbankdesign und die UML-Diagramme:
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\item Datenbanksysteme - Eine Einführung \mcite{KemperAlfons2015D:eE}
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\item Datenbanken-Implementierungstechniken \mcite{SaakeGunter2011D-I:}
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\item The unified modeling language user guide \mcite{BoochGrady1999Tuml}
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\item UML : Database Modeling Workbook \mcite{BlahaMichael2013U:dm}
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\item UML \& data modeling : a reconciliation \mcite{HayDavidC2011U}
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\end{itemize}
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\section{Approximate String Matching}
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Für das Approximate String Matching, das fuer eine bessere Einteilung des erkannten Texts in bestehende Schlagworte sorgen soll, wird unter Anderem auf folgende Publikationen zurückgegriffen:
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\item A Guided Tour to Approximate String Matching \mcite{Navarro2000}
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\item Practical Methods for Approximate String Matching \mcite{Hyyr2003PracticalMF}
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\end{itemize}
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