Совершенствование документационного



страница7/17
Дата15.08.2022
Размер1,9 Mb.
#188377
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   17
Связанные:
nikitin im avtomatizaciya-obrabotki-dokumentacii-vhodyashchey-v-bank 31771

Количество слов

Слов с ошибками (нет слов)

Без ошибок

Качество обработки %

1

111

11

100

90,09

2

124

10

114

91,94

3

273

3

270

98,90

4

151

13

138

91,39

5

144

16

128

88,89

6

178

9

169

94,94

7

199

2

197

98,99

8

201

3

198

98,51

9

121

25

96

79,34

10

126

25

101

80,16


Среднее значение

162,8

11,7

151,1

91,32

MIN

111

2

96

79,34

MAX

273

25

270

98,99



Рисунок 6. Соотношение слов без ошибок к общему количеству слов (обработано ABBYY FineReader 12)
Как видим из показанной выше диаграммы, программа ABBYY FineReader 12 очень качественно обрабатывает документы, переводя их из графического формата в текстовый формат. В среднем, количество распознанных слов составляет 91,3 %. Данное программное обеспечение показало себя, как качественный продукт. Также стоит отметить, что ключевые поля, по которым в дальнейшем будут выгружаться данные из документа, были распознаны хорошо и без ошибок, а значит, основную задачу оптимизации и автоматизации возможно реализовать.
Плюсы: высокое качество распознавания текстов, широкий выбор входных и выходных форматов документов, простой и понятный пользовательский интерфейс
Минусы: данное ПО платное, не имеется открытого доступа к исходным кодам программы (используя их, можно было бы запускать программу с помощью написанного кода на С#)26
FREE ONLINE OCR SERVICE – это бесплатный онлайн сервис для распознавания текста из различных форматов. Его легко и просто использовать любому пользователю, т.к. нет необходимости загружать и устанавливать программу на компьютер. Данный продукт поддерживает множество языков для распознавания (в том числе и русский).
Форматы выходных файлов в FREE ONLINE OCR SERVICE приведены на рисунке 7.



Рисунок 7. Поддерживаемые форматы в FREE ONLINE OCR SERVICE
Имеется возможность перевести текст в один из трех форматов: Microsoft Word, Microsoft Excel и Text Plain. В основном, для быстрого распознавания текста этих форматов достаточно. Так как имеется необходимый в данной дипломной работе формат .txt, то сравним качество обработанного документа и вероятность некорректного перевода текста.
Таблица 2
Данные, полученные при обработке документов программой
FREE ONLINE OCR SERVICE



Количество слов

Слов с ошибками (нет слов)

Без ошибок

Качество обработки %

1

111

14

97

87,39

2

124

61

63

50,81

3

273

120

153

56,04

4

151

20

131

86,75

5

144

22

122

84,72

6

178

156

22

12,36

7

199

5

194

97,49

8

201

12

189

94,03

9

121

73

48

39,67

10

126

43

83

65,87






Среднее значение

162,8

52,6

110,2

67,51

MIN

111

5

22

12,36

MAX

273

156

194

97,49



Рисунок 8. Соотношение слов без ошибок к общему количеству слов (обработано FREE ONLINE OCR SERVICE)
Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что данный сервис имеет высокий уровень распознавания текста. В среднем, количество распознанных слов составляет 67,5 %. Данный сервис является хорошим способом быстро распознать графический файл и перевести его в текстовый формат, но для оптимизации реального бизнес-процесса данный продукт не подходит из-за узкого спектра функциональных возможностей.
Плюсы: простота в использовании, быстрый доступ с любого устройства с выходом в интернет, множество языков для распознавания.
Минусы: в отличие от загруженных программ для оптического распознавания текста, данный продукт не имеет таких широких функциональных возможностей.
CuneiForm – это программа, используемая для распознавания текста документов и дальнейшего перевода в редактируемый вид. Данный продукт бесплатный и доступный любому пользователю. В результате работы программы можно получить файл в нужном формате с отредактированным текстом.
Форматы выходных файлов в CuneiForm представлены на рисунке 9.

Рисунок 9. Поддерживаемые форматы в CuneiForm

Исходя из увиденного выше, делаем вывод, что данное ПО не поддерживает одни из основных форматов файлов, как Microsoft Word (расширение .doc) и Acrobat Reader DC (расширение .pdf). Следовательно, данный продукт будет проигрывать по широте использования тому же ABBYY FineReader 12. Но в этой дипломной работе как раз необходим текст исполнительного листа в формате .txt, поэтому сравним качество обработанного документа и вероятность некорректного перевода текста.


Таблица 3
Данные, полученные при обработке документов программой OCR CuneiForm



Количество слов

Слов с ошибками (нет слов)

Без ошибок

Качество обработки %

1

111

18

93

83,78

2

124

120

4

3,23

3

273

273

0

0,00

4

151

147

4

2,65

5

144

141

3

2,08

6

178

175

3

1,69

7

199

166

33

16,58

8

201

175

26

12,94

9

121

119

2

1,65

10

126

122

4

3,17

Среднее значение

162,8

145,6

17,2

12,78

MIN

111

18

0

0,00

MAX

273

273

93

83,78



Рисунок 10. Соотношение слов без ошибок к общему количеству слов (обработано OCR CuneiForm)
Как можем видеть, OCR CuneiForm является низкокачественным программным продуктов для распознавания оптического текста. Основную часть слов переводит в непонятный набор символов или вообще не распознает. В среднем, количество распознанных слов составляет 12,8 %. Это очень низкое качество.
Плюсы: данная программа бесплатная, русифицированная, имеется доступ к исходным кодам программы (используя их, можно запускать программу для анализа графического документа с помощью написанного кода на С#). Минусы: низкое качество распознавания.
Ниже представлена диаграмма, сравнивающая количество обработанных слов различными программами (Рисунок 11).

Рисунок 11. Соотношение слов без ошибок к общему количеству слов для разных программ по распознаванию текста
Анализ проводился без корректировки активных полей для распознавания, т.е. программы переводили текст только в тех местах графического файла, где они его определили. Суть распознавания без корректировки в том, что мы не тратим время на выбор того или иного поля, соответственно, не затрачиваем время на обработку. В таком виде анализа возможны потери качества, но так как основная цель дипломной работы – оптимизировать бизнес-процесс, значит, будем полагаться на корректную обработку документа программой для оптического распознавания текста (Рисунок 12).


Рисунок 12. Качество обработки документов (количество обработанных слов, выраженное в процентах, %)

Исходя из результатов анализа, можно сделать вывод, что программа ABBYY FineReader является наилучшим продуктом для оптического распознавания графического файла. Данная программа имеет широкий спектр возможностей и множество плюсов. Сервис FREE ONLINE OCR SERVICE также неплох для быстрого распознавания текста на картинке, но не подходит для автоматизации бизнес-процесса из-за минимального функционала. Программное обеспечение OCR CuneiForm оказалось низкокачественным продуктом и не будет использовано в качестве программы, используемой в данной дипломной работе. 27


Также были проанализированы программы для распознавания текстов, такие как TopOCRDemo и Capture Text, но ни одна из них в нашем случае не показала достойных результатов в качественном переводе текста из графического формата в текстовый.
В данной дипломной работе будет использована программа ABBYY FineReader 12.
2.4. Разработка автоматизированной модели

В данной дипломной работе для автоматизации процесса документооборота в банке использовалось такое программное обеспечение, как Microsoft Visual Studio 2015. Этот программный продукт имеет широкий спектр возможностей, применяемый как к обычным пользовательским задачам, так и к профессиональным.


Microsoft Visual Studio 2015 – это интегрированная среда разработки с огромными возможностями для создания превосходных приложений для Windows, Android и iOS, а также современных веб-приложений и облачных служб. В данном программном пакете имеются инструменты и службы для проектов различных размеров и любого уровня сложности. Доступна разработка и написание кодов на таких языках программирования как C#, Visual Basic, F#, C++, Python, Node.js и HTML/JavaScript.28 Также имеются расширенные возможности отладки, профилирования и тестирования как в автоматическом, так и в ручном режиме. На рисунке 13 представлен начальный проект, созданный VS2015 через контекстное меню, с выбранным языком C#.





Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   17




База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2023
обратиться к администрации

    Главная страница