Vergleich von Dokumenten
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Neues Modul „Compare Documents“ | Zur schnellen Überprüfung der Dokumentintegrität ermöglicht das neue Modul „Compare Documents“ in ABBYY FineReader Engine, in zwei Versionen desselben Dokuments inhaltliche Unterschiede zu erkennen. |
| Vergleich zweisprachiger Dokumente | Die neue Option des Moduls „Compare Documents“ ermöglicht es, die Zweisprachigkeit eines solchen Dokuments und sein komplexes Layout automatisch zu erkennen und jede Spalte (und damit jede Sprachversion) separat zu vergleichen. |
Einlesen von Office-Formaten unter Linux und Windows
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Verarbeitung von Office-Dokumenten | Neben einer Vielzahl von Bildformaten kann FineReader Engine jetzt auch Eingabedokumente verarbeiten, die in einem dieser Office-Dokumentformate erstellt wurden:
Microsoft Office oder LibreOffice muss auf dem System installiert sein. |
MRZ-Erfassung
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Datenerfassung aus einer maschinenlesbaren Zone (MRZ) | Die neue Funktion ermöglicht die automatische Extraktion von Daten aus der maschinenlesbaren Zone (MRZ) in Ausweisdokumenten sowie die schnellere Eingabe und Überprüfung personenbezogener Daten beim Kunden-Onboarding oder in Verifizierungsprozessen. |
Verbesserte japanische Optical Character Recognition (OCR)
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Herausragende Erkennungsgenauigkeit | Mit der neuen Version von ABBYY Fine Reader Engine wurde die japanische Optical Character Recognition (OCR) deutlich verbessert und erreicht nun eine Erkennungsgenauigkeit auf einem neuen Niveau, das für die meisten Lösungen bisher unerreichbar war. |
Verbesserte Optical Character Recognition (OCR) für Arabisch
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| End-to-End-Erkennung für Arabisch auf qualitativ schlechten Bildern | Arabische Optical Character Recognition (OCR) auf Bildern geringer Qualität, bei denen allgemeine Technologien nur Ergebnisse mit geringer Konfidenz und vielen Fehlern liefern. |
Verbesserte Optical Character Recognition (OCR) für Koreanisch
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Deep-Learning-Sprachmodell für Koreanisch | Ein trainiertes Modell für die koreanische Sprache wählt aus den Erkennungshypothesen die beste Variante für die Worterkennung aus oder erzeugt auf Grundlage des Erkennungskontexts (vorhergehende und nachfolgende Wörter) sogar eine neue. |
Neue Optical Character Recognition (OCR)-Technologien auf Basis neuronaler Netze
| Feature | Description |
|---|---|
| Verbesserungen der Optical Character Recognition (OCR)-Technologien | Durch den Einsatz neuronaler Netzverfahren in den Optical Character Recognition (OCR)-Technologien wurde ABBYY FineReader Engine um die Verarbeitung handgeschriebener und in Druckschrift verfasster lateinischer Zeichen erweitert:
|
| Barcode-Erkennungstechnologie auf Basis von Machine Learning | Die Architektur des neuronalen Netzes führt ein neues Modell zur Barcode-Erkennung ein, das die ungefähre Region eines Barcodes erkennt, ihn klassifiziert und die Ausgabe als Region mit dem wahrscheinlichsten Barcode-Typ bereitstellt. |
| Neuer Erkennungsmodus | Mit dem neuen Modus Accurate erzielen Sie die höchstmögliche Qualität des Ausgabedokuments, bei einer vertretbaren Verringerung der Erkennungsgeschwindigkeit. Dieser Modus eignet sich besonders für Rechnungen, Verträge, Belege und Ausweise mit geringer Qualität oder für aus Fotos erzeugte Dokumente. |
Verbesserungen der Optical Character Recognition (OCR)-Qualität für Text in der Nähe von Stempeln und Unterschriften
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Erkennung von Text in der Nähe von Stempeln und Unterschriften | Enthält eine Vereinbarung Stempel oder Unterschriften, wird der Text in ihrer Nähe getrennt davon erkannt, was die Qualität der verarbeiteten Dokumente verbessert. |
Neue Lizenzierungsoptionen
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Nutzung der Online License als Netzwerk- und Standalone-Lizenz | Die Entwicklerhilfe für FineReader Engine 12 wurde um zusätzliche Informationen zu verschiedenen Möglichkeiten der Lizenzierung des SDK erweitert. Die einzelnen Lizenzierungsoptionen werden dabei in einer leicht verständlichen Vergleichstabelle erläutert. |
| Verwendung von Kulanzzeiträumen | Mit der neuen Option können Kunden die ABBYY FineReader Engine-Lizenz nach dem Ablaufdatum noch für некоторое Zeit weiterverwenden und so die Gültigkeitsdauer der Lizenz verlängern. |
ICR- und OMR-Technologien in der Linux- und macOS-Version
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Erkennung handschriftlichen Textes und von Häkchen | Mit ABBYY FineReader Engine 12 können Sie handgeschriebene und handgedruckte Zeichen sowie Häkchen verschiedener Typen erkennen. ICR- und OMR-Technologien kommen zum Einsatz, um Daten aus handschriftlichen Dokumenten zu extrahieren und neue Lösungen zur Datenextraktion zu entwickeln. |
Möglichkeit, die Engine in Cloud-Umgebungen auszuführen
| Feature | Description |
|---|---|
| Neue Bereitstellungsoptionen | Ein neuer Lizenzierungstyp ermöglicht die Bereitstellung in virtuellen und Cloud-Umgebungen, sodass Sie ein breiteres Spektrum an Lösungen anbieten können. Der Lizenzierungsmechanismus erfordert eine Internetverbindung und unterstützt Proxyserver. Hinweis: Gilt für FineReader Engine für Linux und Windows. |
.NET Core-Wrapper in FRE für Windows
| Feature | Description |
|---|---|
| Neues Entwicklungsframework | Um die Effizienz von Entwicklungsteams zu steigern, die Container und andere native Umgebungen für moderne Softwareentwicklung und -bereitstellung nutzen, bietet ABBYY FineReader Engine jetzt einen vorgefertigten .NET Core 6-Wrapper. |
Neue Bibliotheken in ABBYY FineReader Engine
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Einsatz der NeoML-Bibliothek | NeoML ist ein Open-Source-End-to-End-Framework für maschinelles Lernen, mit dem Sie Machine-Learning-Modelle erstellen, trainieren und bereitstellen können. Dieses Framework wird von Ingenieuren für Aufgaben in den Bereichen Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, darunter Bildvorverarbeitung, Klassifizierung, Dokumentlayoutanalyse, Optical Character Recognition (OCR) und Datenextraktion aus strukturierten und unstrukturierten Dokumenten. |
| Eingebettetes PDFium für die PDF-Verarbeitung | PDFium ist eine plattformübergreifende native Bibliothek, die den PDF-Standards entspricht und alle PDF-bezogenen Vorgänge steuert, darunter Verarbeitung, Parsing, Rendering und Ausgabeerstellung. |
Erweiterte Dokumentklassifizierung
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Dokumentklassifizierung mit NLP und Machine Learning | Mit ABBYY FineReader Engine 12 können eingehende Dokumente automatisch in verschiedene Kategorien sortiert werden. Technologien für maschinelles Lernen, Optical Character Recognition (OCR) und Verarbeitung natürlicher Sprache werden eingesetzt, um die bildbasierten und textbasierten Klassifikatoren anhand repräsentativer Dokumente zu trainieren. Die dabei gewonnenen Informationen werden dann im Klassifizierungsschritt verwendet. |
| Textbasierter Klassifikator: erweiterte Sicherheit der Trainingsdaten | Um den textbasierten Klassifikator zu trainieren und zu optimieren, müssen Dokumente importiert werden, die die einzelnen Dokumentkategorien repräsentieren. Zum Schutz der in diesen Dokumenten enthaltenen Daten verhindern die implementierten Hashing-Algorithmen, dass Informationen aus den Beispieldokumenten rekonstruiert werden können. |
| Erweitertes Demo Sample zur Klassifizierung | ABBYY FineReader Engine kann PDFs, gescannte oder fotografierte Dokumentbilder sowie Dokumente in Office-Formaten verarbeiten. Um diese Fähigkeit im Klassifizierungsprozess widerzuspiegeln, wurde das bereitgestellte vorkompilierte Demo Sample für die Klassifizierung erweitert und ermöglicht nun zusätzlich zu PDFs und Bildformaten auch den Import von Office-Dokumenten. |
Codebeispiel für die Befehlszeilenschnittstelle (CLI)
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Sofort einsatzbereites Codebeispiel | Mit diesem Codebeispiel können Entwickler ABBYY FineReader Engine-Bibliotheken effizient nutzen und Dokumentverarbeitungsfunktionen in befehlszeilenbasierten Anwendungen integrieren. |
Implementierung eines Extraktors für PDF-Metadaten
| Feature | Beschreibung |
|---|---|
| Verarbeitung digital erstellter PDF-Dateien | AuxInfo ist ein Zusatzobjekt von PDFium, das Metadaten aus einer PDF-Datei bereitstellt. Das ABBYY R&D PDFTools-Team hat ein eigenes AuxInfo-Objekt implementiert, das mit PDFium arbeitet. |
Verbesserte PDF-Verarbeitung
| Feature | Description |
|---|---|
| Verbesserungen für PDF-Dateien mit „gemischten“ Inhalten | ABBYY FineReader Engine bietet neue Funktionen für die Verarbeitung von PDF-Dokumenten, die sowohl reine Bildseiten als auch digital erzeugte Seiten enthalten:
|
| Verwendung zusätzlicher Inhalte in PDF-Dateien | Um die Gestaltung von PDF-Inhalten flexibler zu machen, bietet ABBYY FineReader Engine folgende neue Optionen:
|
| Feature | Description |
|---|---|
| Farsi-Optical Character Recognition (OCR) | ABBYY FineReader Engine bietet aktualisierte und verbesserte Optionen für die Farsi-Erkennung und ermöglicht damit eine effektivere Verarbeitung von Dokumenten aus dem Iran, Afghanistan und vielen anderen Ländern des Nahen Ostens. |
| Georgische Optical Character Recognition (OCR) | Georgisch wurde als neue Optical Character Recognition (OCR)-Sprache hinzugefügt. |
| Optical Character Recognition (OCR) für einfache mathematische Formeln | Die Extraktion von Zeichen aus einfachen mathematischen Formeln ermöglicht eine bessere Erkennung wissenschaftlicher Dokumente, die einfache einzeilige mathematische Formeln im Text enthalten. |
| Technische Vorschau für burmesische Optical Character Recognition (OCR) | Burmesische Optical Character Recognition (OCR) wurde als technische Vorschau hinzugefügt, um künftige Möglichkeiten aufzuzeigen. |
| Spezielle Sprachen für die Erfassung arabischer und japanischer Datumsangaben | FineReader Engine unterstützt in FineReader Engine for Windows spezielle Sprachen für die Felderkennung. Die neue Version bietet eine verbesserte Datumserkennung für Arabisch und Japanisch. |
| Technische Vorschau für Bangla-Optical Character Recognition (OCR) | Bangla-Optical Character Recognition (OCR) wurde als technische Vorschau hinzugefügt, um die potenzielle Funktionalität zu demonstrieren. |
Verbesserte Rekonstruktion des Dokumentenlayouts
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Verbesserte Tabellenrekonstruktion | Mit ABBYY FineReader Engine 12 behalten aus Dokumenten extrahierte Tabellen ihre Formatierung besser als je zuvor bei. |
| Erkennung und Rekonstruktion gleichmäßiger Spalten | Wenn ein Dokument gleichmäßige Textspalten enthält (z. B. Verträge, wissenschaftliche Arbeiten, Artikel usw.), bleibt die ursprüngliche Struktur jetzt erhalten, was die Dokumentverarbeitung vereinfacht. |
| Neues „einspaltiges“ Dokumentmodell | Die wichtigsten Verbesserungen des neuen Algorithmus betreffen die Erkennung und Analyse von Tabellen und Diagrammen. |
| Erweiterte Analyse der Tabellenstruktur | Mit dem verbesserten Mechanismus zur Dokumentkonvertierung kann ABBYY FineReader Engine Tabellen mit Zahlenspalten im Format „Accounting“ erkennen. |
Interne Prozessoptimierung für eine schnellere Verarbeitung
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Neues Schema für die Iteration des ILayout-Objekts | Ein neues Schema, das die Iteration des ILayout-Objekts beschleunigt, das nach der Verarbeitung des Dokuments außerhalb des Hauptprozesses vorliegt. Hinweis: Gilt für FineReader Engine unter Linux und Windows. |
Neue Scanoptionen in FRE für Windows
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Mehr Scanfunktionen | ABBYY FineReader Engine 12 bietet zahlreiche gerätebasierte Scanfunktionen:
|
Online-Dokumentation
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Online verfügbare Dokumentation | Zusätzlich zur integrierten Dokumentation können Sie jetzt auch die Onlineversion nutzen, die „Just-in-time“-Informationen zu den Funktionen und Möglichkeiten von ABBYY FineReader Engine bereitstellt. |
Neueste .NET Framework-Versionen in FRE für Windows
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| Unterstützung für .NET COM-Interop-Wrapper | Der Lieferumfang enthält nun .NET COM-Interop-Wrapper für die folgenden .NET Framework-Versionen:
|
Neue Exportformate
| Funktion | Beschreibung |
|---|---|
| JSON | JSON (JavaScript Object Notation) ist ein offenes, sprachunabhängiges Dateiformat zur Übertragung von Datenobjekten, die aus Attribut-Wert-Paaren und Array-Datentypen bestehen. FineReader Engine unterstützt jetzt den Export von Optical Character Recognition (OCR)-Ergebnissen im JSON-Format. |
| Neue ALTO-Versionen | ALTO (Analyzed Layout and Text Object) ist ein XML-Schema, das technische Metadaten zur Beschreibung des Layouts und Inhalts physischer Textressourcen wie der Seiten eines Buches oder einer Zeitung bereitstellt. Die neuesten Versionen dieses Schemas (4.0, 4.1, 4.2) werden in FineReader Engine 12 unterstützt. |
| PDF/A-2b und PDF/A-3b | PDF/A ist eine von der ISO standardisierte Version des Portable Document Format (PDF), die auf die Archivierung und langfristige Aufbewahrung elektronischer Dokumente ausgelegt ist. FineReader Engine unterstützt jetzt alle PDF/A-Konformitätsstufen. |
| Doclang | Doclang ist ein für KI optimiertes XML-Format, das entwickelt wurde, um die Dokumentstruktur auf semantisch aussagekräftige Weise für moderne KI-Pipelines darzustellen, einschließlich LLM-Ingestion, Dokument-RAG-Systemen und Workflows für die strukturierte Dokumentenverarbeitung. Verfügbar ab v. 12.8.0. |