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        TH-OCR文字識別系統介紹

        作者: 時間:2012-07-23 來源:網絡 收藏

        一.

          是英文Optical Character Recognition的縮寫,意思為光學字符識別,通稱為,它的工作原理為通過掃描儀或數碼相機等光學輸入設備獲取紙張上的文字圖片信息,利用各種模式識別算法分析文字形態特征,判斷出漢字的標準編碼,并按通用格式存儲在文本文件中,由此可以看出,OCR實際上是讓計算機認字,實現文字自動輸入。它是一種快捷、省力、高效的文字輸入方法。

          的突出特點:

          ◇ 漢英雙語同時混排,識別率最高,居世界領先水平。

          ◇ 可以識別黑白、灰度、彩色圖像,可以讀取多種圖像格式。

          ◇ 首創對識別結果進行電子文檔版面復原功能,所見即所得。

          ◇ 首創日文、韓文、日英混排、韓英混排識別功能,識別率98%以上。

          TH-OCR的幾大優勢:

          1. 是唯一可以識別2萬多漢字的多體系統,漢字識別國內最優。

          2. 漢字和英文混排、日文和英文混排、韓文和英文混排同時識別。

          3. 漢字識別率最高。文通TH-OCR經過"863"智能專家組對數十萬字的指標評測和中國軟件評測中心對產品的嚴格測試,識別正確率超過99.5%,代表了目前印刷體的最高水平。

          4. 支持多種環境接口。文通TH-OCR支持WINDOWS環境和GB、BIG5、GBK、JIS、 SHIFT-JIS和KSC等多種內碼,可以用于 WINDOWS NT和WINDOWS 98/2000/XP,適合全球各個地區使用。TH-OCR還具有自學習功能,不論什么生僻字,都可以通過鍵盤輸入進行學習,大大拓寬了OCR系統的識別字符集。

          二.漢王OCR文本王

          漢王文本王。漢王文本王是漢王公司采用最新的印刷體字符識別技術,集成文本閱讀校對開發的一套高效輸入、快捷辦公的精品軟件系統。漢王文本王識別率高,識別速度快,并且為用戶定制了多種簡捷的工作模式:自動、單步智能工作模式和專業批量工作模式自由選擇。相信會成為您辦公的好助手。

        技術指標:

          ● 識別字符:

          簡體字符集:國標GB2312-80的全部一、二級漢字6800多個。

          純英文字符集。

          簡繁字集:除了簡體漢字外,還可以混識臺灣繁體字5400多個以及香港繁體字。

          ● 識別字體種類:

          能識別宋體、仿宋、楷、黑、魏碑、隸書、圓體、行楷等一百多種字體,并支持多種字體混排。

          ● 識別字號:

          初號——小六號字體。

          ● 表格識別:

          可以自動判斷、識別各種通用型印刷體表格。電子表格還原準確精美,輸出的電子表格可隨意編輯。

          ● 正確識別率:

          一般的識別條件下,對印刷體文稿都能達到很高的識別正確率。

          ● 識別速度:

          在PII-233計算機上,印刷文稿識別速度達120字/秒。

          產品特點:

          1.智能識別,準確無誤:全智能化識別核心,識別速度快,識別效率高

          2.一鍵掃入,WORD輸出:用戶操作簡單快捷,與WORD無縫連接,只需輕松按下一鍵,文檔自動輸出到WORD

          3.多種模式,任君選擇:用戶可根據工作需要或個人習慣選擇自動、單步智能工作模式或專業批量工作模式

          4.復雜版面,自動分析:智能分析各種中、英、繁、表、圖混排格式的文本,無需過多人工干預

          5.表格輸入,輕松實現:多樣化的表格判識,完美精確的表格還原,瞬間即可轉化成為可任意編輯的電子表格

          6.批量輸入,快速高效:大批量的文件掃描,全自動化的文字識別,速度快,效率更高

          7.版面還原,原文重現:精確保留了原版面格式,準確恢復文本原貌

          8.文件保存,多種格式:識別完的文檔可以保存為多種格式(PDF、HTML、RTF、XLS、TXT)的文件,方便實用

          9.工程管理,更加輕松:工程文件方便管理,工作進度隨時保存,打開工程文件即可繼續工作

          10.文本朗讀、翻譯,省時省力:漢王閱讀小精靈,避免眼睛疲勞,讓您隨心所欲聽;翻譯軟件助您跨越語言障礙

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        關鍵詞: TH-OCR 文字識別

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