Simon
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\section{Herausforderungen}
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\label{herausforderungen}
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Die konkrete Herausforderung bei der Texterkennung mittels OCR besteht aus dem Finden eines passenden Texterkennungs-Frameworks, der Einbindung der im Rahmen dieser Bachelorarbeit entwickelten Prototypbibliothek in das bestehende "ScreenshotManager" Basisprogramms und nicht zuletzt dem korrekten und zuverlässigen Erkennen der erwarteten bzw. bis dahin unbekannten Schlagworte in den bestehenden Bilddateien und denen, die in Zukunft hochgeladen werden. Um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen, ist das automatische Verändern der Bilddaten (Thresholds, Anpassen der Kontrastwerte, Farbe, Helligkeit, etc.) dabei unumgänglich.
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Weiters bildet die Verknüpfung erkannter Texte mit den entsprechenden Screenshots unter Rücksichtnahme auf die Sprache der hochgeladenen Grafik die Basis des Schlagwortsystems. Es ist ein geeignetes Speichersystem notwendig, um bei der Vielzahl an gespeicherten Screenshots performant nach Schlagwörtern suchen zu können. Die OCR-Funktionalität und auch die Ablagestruktur der Schlagwortinformation muss modular aufgebaut sein, um zukünftig hinzukommende Dokumentationssprachen beziehungsweise neue Schlagwörter, beispielsweise bei Anpassung des Corporate Brandings, ohne großen Konfigurations- oder gar Entwicklungsaufwand unterstützen zu können.
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Auch die Integration mit dem intern eingesetzten Content-Management-Systems (kurz "CMS") "Author-It" muss gegeben sein, wobei die Verwaltung und Verknüpfung der Bilddateien mit dem Author-It System aufwendiger ist, als die für die Bachelorarbeit relevante Ablage der Schlagwortinformation. |