Lettura ottica, riconoscimento caratteri ICR OCR OMR BCR CHR, elaborazione immagini, lettura ottica moduli, indicizzazione documenti, estrazione automatica dati Lettura ottica, riconoscimento caratteri ICR OCR OMR BCR CHR, elaborazione immagini, lettura ottica moduli, indicizzazione documenti, estrazione automatica dati

Recogniform Form Identification Alignment SDK

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Recogniform Form Identification Alignment SDK

Questo SDK consente l'identificazione automatica dei moduli, cioè permette di riconoscere la tipologia di un modulo tra le varie tipologie presenti in una collezione opportunamente predefinita, riportando:
  • Id numerico del template
  • Nome del template
  • Percentuale di somiglianza con il template
Ad esempio, supponendo di avere una collezione costituita da alcune classi (tipologie) distinte di moduli, possiamo fare in modo che sottoponendo alla libreria una serie di moduli "mischiati", sia in grado di indicare per ciascuno di essi la classe (tipologia) di appartenenza.

In tal modo è possibile ordinare e riconoscere specifici documenti in modo facile e veloce.

Oltre alla sua corretta identificazione, la libreria consente anche di eseguire l'allineamento del modulo rispetto al template di riferimento. Ciò significa che vengono automaticamente calcolate tutte quelle differenze che non fanno combaciare perfettamente il modulo con il template:
  • scostamento orizzontale e verticale
  • stretch orizzontale e verticale
  • differenza di orientamento
  • differenze di inclinazione
  • differenze di risoluzione
Con queste informazioni è possibile identificare con grande accuratezza le regioni di interesse su di un modulo specifico anche se sono state misurate soltanto su di un modulo campione (template), compensando le eventuali differenze introdotte dal processo di scansione.

Ad esempio, un'area che si trova in una certa posizione su di un modulo, non è detto che si trovi sulla medesima posizione su tutti i moduli acquisiti, anche se sono dello stesso identico tipo: potrebbe infatti trovarsi più in basso per l'offset introdotto dall'alimentore automatico di fogli, o potrebbe trovarsi in posizione speculare perchè il modulo è stato acquisito sotto-sopra, etc...

L'allineamento di un documento sul suo template è quindi una operazione prioritaria ed indispensabile per realizzare qualunque applicazione di cattura dati.

Questa nuova versione della libreria è stata completamente riscritta e non usa la tecnologia delle reti neurali che invece veniva utilizzata nella versione precedente, e pertanto non necessita più della fase di addestramento off-line. I vantaggi sono che:
  • non sono necessari campioni multipli del medesimo modulo per effetturare l'addestramento, ma ne basta uno;
  • in qualunque momento è possibile aggiungere un template al set attivo per poterlo avere in linea immediatamente.
Per far un esempio concreto, potremmo utilizzare questi tre templates per il nostro set di riferimento:
1° template di riferimento: W7P
2° template di riferimento: W7P
3° template di riferimento: W7P
Sottoponendo al sistema questo modulo...
Modulo identificato come 9452
...verrebbe correttamente identificato come appartenente alla tipologia del secondo template (9452), nonostante la presenza di elevati offset orizzontali e verticali introdotti durante la scansione.

Sottoponendo invece al sistema quest'altro modulo...
Modulo identificato come SS4
...verrebbe correttamente identificato come appartenente alla tipologia del terzo template (SS4), nonostate sia stato acquisito capovolto di 180°.

In entrambi i casi le informazioni su offset e orientamento riportati dalla libreria consentirebbero di identificare correttamente le aree di interesse da una eventuale applicazione di lettura ottica che debba processarli!

Velocità: la velocità è legata alla cpu ed è inversamente proporzionale alla quantità di template presenti nel set correntemente in uso. Per riconoscere ed allineare un modulo su un set di 10 templates il tempo necessario è inferiore al secondo su macchine mediamente potenti (Pentium IV, 2.0 Ghz).

Input: in input sono ammesse immagini monocromatiche con qualunque risoluzione. Vengono accettati sia DIB Handle che files nei formati TIFF, BMP, GIF, PNG, PDF.

Output: l'output è costituito da:
  • Id numerico del template;
  • Descrizione del template;
  • Percentuale di similarità con il template;
  • Orientamento;
  • Offset orizzontale;
  • Offset verticale;
  • Stretch orizzontale;
  • Stretch verticale;
  • Skew;
  • Crop Area;
  • Rapporto di risoluzione orizzontale;
  • Rapporto di risoluzione verticale.
Piattaforma: sono supportate tutte le piattaforme Windows.

Packaging: il Recogniform Form Identification Alignment è distribuito in forma di singola DLL 32 bit che occupa circa 2 MB.

Licenza: per lo sviluppo di applicazioni è richiesta una licenza SDK. La distribuzione delle applicazioni è royalties free, quindi può essere distribuita con qualsiasi applicazione end-user, fino a 1000 runtime, senza pagare costi aggiuntivi.

Versione di Valutazione
Attraverso la sezione download è possibile scaricare una versione di valutazione di questo prodotto.

Cerchi una soluzione pronta all'uso in grado di elaborare moduli e documenti di ogni tipo, stampati o manoscritti, strutturati (layout fisso) o non strutturati (layout variabile)? Scegli Recogniform Reader!

Per richiedere ulteriori informazioni su Recogniform Form Identification Alignment SDK e sulle nostre soluzioni di lettura ottica ed elaborazione immagini puoi inviarci una e-mail all'indirizzo informazioni@recogniform.it oppure riempire il modulo seguente.


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    L' SDK Form Identification Alignment è royaltes-free per cui è possibile distribuire ed usare il software che ne integra le funzionalità anche fino a 1000 computer senza costi aggiuntivi. L' utilizzo di questo SDK richiede la sottoscrizione di un accordo di licenza per cui l'evasione dell'ordine non richiede spedizione fisica. Se si desidera distribuire più di 1000 licenze runtime è necessario acquistare licenze multiple del prodotto.
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