RealReader Pro 特徴 of 株式会社 データデジタル 8

活字レイアウト・認識

帳票の自動認識

帳票等の特殊原稿の大量処理

企業内で大量に使用されている伝票等の自動処理を高速に行います。
様々な伝票の分類を自動的に行い同種の伝票ごとに出力を集計することが可能です。

豊富なテンプレート照合処理(帳票識別)

罫線によるテンプレート照合以外に帳票内の特定なキーワードによる照合を搭載しました。
これにより従来テンプレート照合では処理不能な罫線のないあるいは少ない原稿の自動認識処理が可能になりました。

帳票等の自動振り分け

一般文書と様々な種類の帳票・伝票を種類ごとに異なるフォルダに振り分けることができます。
認識を行わずに画像ファイルだけを分類してフォルダに振り分けることも、認識結果も含めて保存することも可能です。

詳しくは LinkIcon帳票認識 をご覧下さい。

帳票用レイアウト解析

帳票用レイアウト解析

活字の帳票用レイアウト・認識機能として「はしご枠領域」「はしご枠点線領域」「1文字枠(複数可)領域」「チェックマーク枠領域」「単語選択大枠領域」を用意しました。

はしご枠領域
伝票等でよく見られる連続した枠内に活字文字が1文字ずつ書かれている領域を認識する場合に指定します。1枠でもかまいません。
1文字単位の認識文字種の設定が可能です。

はしご枠点線領域
はしご枠の区切り線の中に点線がある場合に指定します。
大枠は実践である必要があります。1枠でもかまいません。

1文字枠(複数可)領域
文字入力用の枠が離れている場合に指定します。
複数の枠を含んで指定できます。1枠でもかまいません。

チェックマーク枠領域
チェックマークを認識する際に指定します。
チェックマークがある場合は数字の「1」をない場合は数字の「0」を出力します。

単語選択大枠領域
単語選択ファイルで指定された文字列の中で最も一致度が高い文字列を出力する場合に指定します。
あらかじめユーザが用意した単語列から最も近い単語を選択する機能です。1000単語までの登録が可能です。

複雑な原稿のレイアウト解析性能

精度の高い領域の識別

45次元の画像特徴をニューラルネットを使用して絵・表・文字領域等を高精度に識別(領域識別の能力は1万領域テストで98.7%)

遺伝的アルゴリズムによる行・段落処理

行や段落を遺伝的アルゴリズムにより最適な状態で取得します。横書きと縦書きが混在していても可能な限り区別します。

マルチスレッドにも対応した高精度な文字認識

高精度な文字認識能力

つぶれ文字やかすれ文字等を含めた 100 枚のテスト原稿で 99.5% 以上の認識率を達成しました。

認識の速度と精度の調整が可能

5 段階の認識スイッチで速度と認識率の調整が可能です。認識率重視の設定では、100 テスト原稿の認識率は 98.34% から 99.65% に上がります。速度は、段階 1 と段階 5 では 3 倍の開きがあります。

活字 OCR 初のマルチスレッド対応

マルチスレッドに対応しました。複数の原稿を同時に処理することができます。1CPU では効果はありませんが 2CPU 以上では原理的には処理速度は CPU の数だけ速くできます。
Quad Core ではSingle Core の約4倍の処理効果が期待できます。
Version5までは、1スレッドに付き1辞書をメモリーにロードしていましたが,Version6からスレッド数に関係なく1辞書のみをロードする仕組みに改良しメモリーの使用量を大幅に削減しました。

多種多様なカラー画像処理

豊富な2値化の種類

カラー原稿は白黒原稿よりも情報量がはるかに多いため、カラー専用の処理を上手に行えば、より良い結果が得られます。
RealReader では、認識率に大きく影響する2値化に力を入れました。
改良型判別2値化、分割判別分析2値化、文字輪郭2値化、文字分布2値化、ニブラック2値化等を実装しました。
それぞれ性能や処理速度に一長一短があるため1枚1枚効果を確かめながらの作業では大きな効果が期待できますが、自動処理には不向きです。そこで、原稿に最適な2値化を自動選択する機能も追加しました。原稿の領域ごとの状態に合わせて様々な2値化を組み合わせて最適な2値画像を作成します。

カラー原稿の色再現

カラー原稿内の文字色、罫線色、背景色を取得し、ビジュアルエディタで再現し、マイクロソフト(R) Word 形式、マイクロソフト(R) Excel 形式、HTML で再現が可能です。反転文字の色再現も行っています。

自動化された認識前の画像補正

自動用紙方向補正

原稿の用紙方向補正は日本語か英語に関係なく高い精度で行いますので特殊な場合以外は常にオンでかまいません。

自動傾き補正

原稿の縦書き・横書き、文章なのか表なのかを自動で判定し傾きの補正を行いますので補正誤りがなく正確です。特殊な場合以外は常にオンでかまいません。
傾き補正には、全面・部分・見開きの選択が可能です。見開き自動傾き補正は、見開き本の中央線を自動で検出し、左右ページを別々に補正します。
バージョン5からは傾き補正角度の制限はなくなり任意の角度の傾きを自動で補正します。
1000枚の補正テストでの失敗はわずか1枚という高精度を達成しました。

自動ノイズ除去

原稿に含まれる認識に有害な雑音を効率的に削除します。従来のOCRのようにサイズで削除するのではなく、近くに文字があるかどうか、どの程度の密度で雑音が集まっているか等を考慮して、濁点など文字の一部を消さないように配慮しています。

見開き自動傾き補正サンプル

Feature1-4-2page0.jpg

  • 左右それぞれのページに傾きがある原稿

Feature1-4-2page1.jpg

  • 「見開き自動傾き補正」後の原稿

不要な行や領域を抑制する「スマートジャッジメント」

スマートジャッジメント

原稿全体の認識状態を統計的に判定して、認識結果が悪いと予想される行や領域を抑制・削除します。
これにより、意味をなさない認識結果が大幅に抑制されました。
原稿ごとに行われますので、低品質原稿の全ての行が消されるようなことはありません。
また、写真・絵・グラフ内の文字だけを認識結果として残すことが可能でPDF等での文字列検索に威力を発揮します。

スマート再認識

「スマートジャッジメント」のオプションとして「スマート再認識」機能が選択できます。
行周辺の絵やかすれた罫線の影響で複数行が1行となって認識が失敗することがよくあります。「スマート再認識」機能をオンにすると、誤って作成された1行を様々な方法で分解して正しい行の出力を試みます。デフォルトでオンになっています。

「スマート再認識」機能サンプル

Feature1-5-image.jpg認識原稿(上)Feature1-5-edit0.jpg「スマート再認識」機能はオフ(再現エディタ上での表示結果)Feature1-5-edit1.jpg「スマート再認識」機能をオン(再現エディタ上での表示結果)

反転文字の自動認識

反転文字の自動認識

ほとんどの反転文字(白黒原稿では背景が黒で文字が白、カラー原稿では文字の濃度が背景よりも濃いもの)の認識を自動で行います。反転文字領域の取得には先進の遺伝的アルゴリズムが使われています。

スマートリーディングによる反転文字の自動認識

「スマートリーディング」機能を使うと、反転領域をマウスで囲むだけで認識が可能です。デザイン広告やカラーカタログなどレイアウトが複雑で自動認識が失敗した場合の修正に便利です。
反転しているかの判断は自動的に行われますので、普通の文字領域と同様の手軽さで反転文字の認識が可能です。

白黒反転認識サンプル

Feature1-6-image.jpg反転画像Feature1-6-word.jpg認識結果(Word出力 Wordの印刷プレビュー)

ゆがみ補正

自動ゆがみ補正

デジカメで撮影した原稿は、撮影の位置によりゆがみが発生しやすくレイアウト解析や認識の失敗の原因になります。このゆがみを自動で補正する「自動ゆがみ補正」機能を搭載しました。

自動ゆがみ検出とゆがみ補正

「自動ゆがみ補正」が失敗した場合には、手動でゆがみを補正できます。補助機能としてゆがみ領域を検出する「自動ゆがみ検出」機能もあります。「自動ゆがみ検出」すると補正するフレーム(ゆがみフレーム)が表示されますので、よければゆがみ補正を行い、誤っている場合は表示されたフレームを手動で補正した後、ゆがみ補正を行います。

樽型ゆがみ補正

樽型にゆがんだ原稿を補正する「樽型ゆがみ補正」も搭載しました。
樽型ゆがみの強度をパラメーターとして指定し実行します。

自動ゆがみ補正サンプル

Feature1-7-image0.jpgデジタルカメラ画像Feature1-7-image1.jpg「自動ゆがみ補正」後の画像

樽型ゆがみ補正サンプル

Feature1-7-TaruImage0.jpg樽型ゆがみ画像Feature1-7-TaruImage1.jpg「樽型ゆがみ補正」後の画像

デジカメ画像専用の画像補正「スマートデジカメ」

デジカメで撮影した原稿をOCRに最適な画像に自動変換するスマートデジカメ機能

原稿をデジタルカメラで撮影した場合、ゆがんでいたり、背景が濃くて文字が読めなかったり、文字が小さかったり、光量不足や手ぶれのため文字がぼけている等で、文字認識が非常に困難な画像が多いのですが、特殊な2値化や画像補整を適用することで従来の OCR では認識率の低かったデジカメ画像の認識が実用的になりました。

スマートデジカメ機能サンプル

Feature1-8-image0.jpgデジタルカメラ撮影カラー画像(上)Feature1-8-imageBW0.jpg「スマートデジカメ」機能はオフ(作成された白黒画像)Feature1-8-imageBW1.jpg「スマートデジカメ」機能をオン(作成された白黒画像)

認識に最適な画像を作成する「スマート画像補正」

スマート画像補正

デジタルカメラでの撮影や、低い解像度でのスキャナー読込みでは、文字のサイズが小さくなり文字認識の精度は悪くなります。RealReader では、この問題の解決策として「スマート画像拡大」機能を用意しました。原稿全体の文字サイズや品質を考慮し認識率が高くなるように最適化された画像を作ります。この機能をオンにして原稿を読み込むと自動的に最適化された原稿が作成されます。

強力な効果

白黒原稿でも効果がありますが、主にカラー・多値原稿で威力を発揮します。
この機能によって 75% の認識率が 96% まで上がる原稿もあります。

「スマート画像補正」サンプル

1.「スマート画像補正」なし ホームページの画面コピーをクリップボードから「スマート画像補正」なしで読み込んだ。表示倍率 50%。

Feature1-9-image0.jpg

1A.「スマート画像補正」なし画像の認識結果(間違いはで表示)

FOCRソフ.ウェアの性能.ばどのように評価したらいいのでしthうか。
OCRソフ.ウェアの理想と、どのような原稿を与えても、文章、表、絵グラフ、罫線などのレイアウE要素を正確に
抽出して人間が..読む順序で並び替え、文字部分を文コードとして正確に出力ることで
性能評価の第1の問題点、評価原稿の選択で
対象となる原稿の種類ば無にありま。文庫本だけを評価しても良い評価にならないでしthう。モこで、世の中
で良くfil:ずる原稿として一般雑::uF一般書文庫melFIFon科書IF学術論文.の中から、文字が多.字体
nlfiなるものを不作為に選び評価用原稿として準備しました。
以下のテス.中、市販のOCRソフ.を使い込みましt■n:.pt.t:こと、レイアウ.が単純な原稿の認識精度が
.ても、ある程度複雑なレイアウ.が正確にできないOCNまTe正に手間がかかるためス.レスnlt:まることでした。
また、レイアウ.の修正の効率ばモれのOCRソフ.きな差n:diりました。
また、売れていbOCRソフ.と性能に相関関係がないこともHfi6",l:なりました。

2.「スマート画像補正」あり ホームページの画面コピーをクリップボードから「スマート画像補正」ありで読み込んだ。表示倍率 50%。

Feature1-9-image1.jpg

2A.「スマート画像補正」あり画像の認識結果(間違いはで表示)

「OCRソフトウェアの性能」はどのように評価したらいいのでしょうか。
0()Rソフトウェアの理想とは、どのような原稿を与えても、文章・表・絵ク'ラフ・罫線などのレイアウト要素を正確に
抽出して人間が読む順序で並び替え、文字部分を文字コードとして正確に出力することです。
性能評価の第1の問顆点は、評価原稿の選択です。
対象となる原稿の種類は無数にあります。文庫本だけを評価しても良い評価にはならないでしょう。そこで、世の中
で良く目にする原稿として「新聞」「一般雑誌」「一股書籍」「文庫本」「教科書」「学術論文」の中から、文字が多く字体
が異なるものを不作為に選び評価用原稿として準備しました。
以下のテスト中、市販の00Rソフトを使い込みましたが強く感じたことは、レイアウトが単純な原稿の認識精度が
高くても、ある程度複雑なレイアウトが正確にでない00Rは修正に手間がかかるためストレスがたまることでした。
また、レイアウトの修正の効率はそれぞれのOCRソフトで7<きな差がありました。
また、売れている0[)Rソフトと性能には相関関係がないことも明らかになりました。

複雑な背景を持つ見出しの認識

簡単な見出し認識

「スマートリーディング」時に領域の設定で「見出し」を選び、認識したい見出し領域をマウスで囲むと瞬時に認識が実行され結果が表示されます。
見出し認識の性能は、背景の複雑さに左右されますが、様々な見出し認識のテストでは9割程度の成功率です。

再現性の高い各種ファイル保存

豊富な出力フォーマット

マイクロソフト(R) Word 形式、マイクロソフト(R) Excel 形式、HTML、透明テキスト付き PDF、RTF 形式、CSV 形式、TEXT 形式でのファイル出力が可能です。

カラー出力対応

マイクロソフト(R) Word 形式、マイクロソフト(R) Excel 形式、HTMLでは原稿がカラーの時は文字色・文字背景色・罫線色等がカラー出力されます。多値(グレースケール)原稿では原稿の濃度情報が出力されます。

スタイルシート出力

HTML 出力は CSS Level 2 に対応しました。これにより文字サイズや色、表の外観等の変更がスタイルの変更により可能になりました。また、スタイルシートに対応している各種ブラウザでの再現性が高くなりました。

PDFファイルサイズの最適化出力と白黒原稿のグレー化

透明テキスト付き PDF 出力では、出力サイズが大きくなりがちです。そこで、どのような原稿でも、出力される文字のサイズが最適になるように自動縮尺を行うモードを付けました。これにより、文字サイズが一定のファイルサイズのちいさな PDF の出力が可能になりました。また、白黒の原稿は多値原稿に縮尺変換して出力され可読性の高い PDF が得られます。

バージョンにあわせた出力

マイクロソフト(R) Word 形式、マイクロソフト(R) Excel 形式の出力にはそれぞれ マイクロソフト(R) Word と マイクロソフト(R) Excel がインストールされている必要があります。インストールされているバージョン用のファイルフォーマットで出力されます。

ルビ行認識

ルビの認識文字種を自動判別

ルビ行の認識には、「ひらがな」「カタカナ」「ひらがなとカタカナ」「自動判別」が選択可能です。「自動判別」は、ルビ行ごとに、最適な認識文字種を自動でセットします。これにより、特別な場合以外は、ルビ行の文字種設定を行う必要はありません。

ルビの削除と括弧付き挿入

「ルビ削除」「ルビ括弧付き挿入」の選択ができます。「ルビ削除」はルビ行を認識結果から削除します。「ルビ括弧付き挿入」はルビが振られている文字列の後ろに括弧付きで挿入されます。括弧の代わりに任意の文字列を指定することもできます。

ルビ行の認識サンプル

認識する画像

Feature1-12-RubyImage.jpg

ルビの認識文字種を自動判別にして認識

ルビのテストを行います。
にんしきも じしゅ せんたく
ルビ行の認識文字種はひらがな、カタカナ、かなから選択できます
もじしゅ じどうてき せんたく もじしゅじどうせんたく
が文字種を自動的に選択する「ルビ文字種自動選択機能を搭載し
ハンザツ セツテイ
ました。これにより煩雑なルビ文字種の設定から解放されます。

「ルビをカッコ付で挿入する」で認識 文字種は自動判別

ルビのテストを行います。 ルビ行の認識文字種(にんしきもじしゅ)はひらがな、カタカナ、かなから選択(せんたく)できますが文字種(もじしゅ)を自動的(じどうてき)に選択(せんたく)する「ルビ文字種自動選択(もじしゅじどうせんたく)機能を搭載しました。これにより煩雑(ハンザツ)なルビ文字種の設定(セツテイ)から解放されます。

表出力の指定

「自動セル出力」機能

表の1つのセルをどのような単位で出力するかを設定できます。
縦横罫線をセルの区切りとして使うかの指定でセル出力のフォーマットを決定します。
縦横それぞれの罫線指定を手動で行う以外に「自動セル出力」機能も用意しました。
これは、表内の罫線と文字列の関係を調べてセルの出力単位を自動で行うものです。
ほとんどの表で「自動セル出力」機能は正しく動作します。

「自動セル結合」機能

エクセルなどで使用されるセル結合出力ができます。複数のセルを1つのセルに結合する機能です。これにより再現性が高まります。

コラム数の自動設定と指定

表のコラム数の指定が可能です。自動にすれば、罫線や文字列の関係を考慮してコラム数を決定しますが、コラム数を指定した場合、指定コラム数に近づくようにコラムを設定します。

文字と接触している罫線や下線の処理

罫線や下線と接触している文字の認識

文章中で下線と接触している文字の認識を行い下線を罫線として出力します。
表内の罫線と接触している文字の認識を行います。
文字の部分と線の部分を分離して文字の部分だけを認識しますが、線の接触の具合によってうまく分離できないこともあります。

日本語・英語の自動判別

「日英自動判別」機能

認識エンジンは、日本語と英語の2つを搭載しています。
日本語英語混在の文章では日本語エンジンと英語エンジン、英語だけの文章では英語エンジンを使用するのが原則ですが、複数原稿を連続して処理したい場合のために原稿単位で日本語原稿と英語原稿を自動で識別して認識する機能を搭載しました。

指定領域「日英自動判別」機能

「スマートリーディング」で領域を指定して認識をする場合にも指定領域ごとの自動判別が可能です。
ただし、指定する領域内の行数が少ないと識別率が下がります。
文章の内容にもよりますが、4行以上あれば判別可能です。

「日英混在認識」機能

日本語内の英語認識を高める

日本語の中にある英語部分を英語認識エンジンを併用することで認識精度を高めます。

豊富な出力変換

文頭・文字間への空白挿入
英数字記号等の1バイト化
算用数字と漢数字の相互変換
日本語句読点(、。)と英語句読点(, .)の相互変換


手書きレイアウト・認識

帳票の自動認識

帳票等の特殊原稿の大量処理

企業内で大量に使用されている伝票等の自動処理を高速に行います。
様々な伝票の分類を自動的に行い同種の伝票ごとに出力を集計することが可能です。
手書きと活字が混在する帳票処理も軽々とこなします。

豊富なテンプレート照合処理(帳票識別)

罫線によるテンプレート照合以外に帳票内の特定なキーワードによる照合を搭載しました。
これにより従来テンプレート照合では処理不能な罫線のないあるいは少ない原稿の自動認識処理が可能になりました。

帳票等の自動振り分け

一般文書と様々な種類の帳票・伝票を種類ごとに異なるフォルダに振り分けることができます。
認識を行わずに画像ファイルだけを分類してフォルダに振り分けることも、認識結果も含めて保存することも可能です。

詳しくは LinkIcon帳票認識 をご覧下さい。

マルチスレッドにも対応した高精度な文字認識

手書き OCR 初のマルチスレッド対応

活字同様手書き認識でもマルチスレッドに対応しました。複数の原稿を同時に処理することができます。1CPU では効果はありませんが 2CPU 以上では原理的には処理速度は CPU の数だけ速くできます。
Quad Core ではSingle Core の約4倍の処理効果が期待できます。
Version5までは、1スレッドに付き1辞書をメモリーにロードしていましたが,Version6からスレッド数に関係なく1辞書のみをロードする仕組みに改良しメモリーの使用量を大幅に削減しました。

帳票用レイアウト解析と単語選択認識

帳票用レイアウト解析

手書きの認識機能として「はしご枠領域」「はしご枠点線領域」「1文字枠(複数可)領域」「チェックマーク枠領域」「単語選択大枠領域」「自由手書き大枠領域」を用意しました。

はしご枠領域
伝票等でよく見られる連続した枠内に手書き文字が1文字ずつ書かれている領域を認識する場合に指定します。1枠でもかまいません。
1文字単位の認識文字種の設定が可能です。

はしご枠点線領域
はしご枠の区切り線の中に点線がある場合に指定します。
大枠は実践である必要があります。1枠でもかまいません。

1文字枠(複数可)領域
文字入力用の枠が離れている場合に指定します。
複数の枠を含んで指定できます。1枠でもかまいません。

チェックマーク枠領域
チェックマークを認識する際に指定します。
チェックマークがある場合は数字の「1」をない場合は数字の「0」を出力します。

単語選択大枠領域
単語選択ファイルで指定された文字列の中で最も一致度が高い文字列を出力する場合に指定します。
あらかじめユーザが用意した単語列から最も近い単語を選択する機能です。手書き認識は一般に精度が低く実用性が疑問視されることが多いのですが、単語選択の認識率はほぼ100%です。1000単語までの登録が可能です。

自由手書き大枠領域
手書き文字列を認識する場合に指定します。認識率は高くありません。 (書き手に依存します)

手書き帳票用レイアウト解析機能のサンプル画像

手書き帳票用レイアウト解析サンプル.bmp

認識結果(自動認識結果)

123456789
123456789
あいうえおかき
あじうえおかき
1234567890
1234567890
1234567890
1234567890
アイウエオカキ
アイウエオカキ
アイウエオカキ
アイウエオカキ
1
2
3
4
5
12345
1
2
3
4
5
12345
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
東京三菱銀行
三井住友銀行
更京都昆),1区
埼丘県ざいたま市
手書ぎ文字認・識アルコツ払

手書き単語選択機能

手書き単語選択機能のサンプル画像

単語選択サンプル.tif

認識結果(自動認識結果)

  • アイシス
  • アベンシス
  • アベンシス・ワゴン
  • アリオン
  • アルファード
  • ヴォクシー
  • アレックス
  • イスト
  • イプサム
  • ウィッシュ
  • ウィルVS
  • エスティマ
  • オーリス
  • カムリ
  • カルディナ
  • カローラ
  • クラウン
  • クルーガー
  • サクシード
  • シエンタ
  • セルシオ
  • 東京三菱銀行
  • みずほ銀行
  • 三井住友銀行
  • UFJ銀行
  • りそな銀行
  • 長期信用銀行
  • あおぞら銀行
  • あおぞら信託銀行
  • しんきん信託銀行
  • 中央三井信託銀行
  • アスパラ
  • いんげん
  • 唐辛子
  • 枝豆
  • オクラ
  • 大葉
  • とうもろこし
  • かぼちゃ
  • カリフラワー
  • キャベツ
  • きゅうり
  • ごぼう
  • 小松菜
  • さつまいも
  • 里芋
  • しいたけ
  • ししとう
  • しめじ
  • じゃがいも
  • 春菊
  • せり
  • アメリカンエクスプレス
  • シティカード
  • ダイナーズクラブ
  • 出光クレジット
  • オリコ
  • JCB
  • 三井住友VISAカード
  • さくらカード
  • セントラルファイナンス
  • 三菱UFJニコス

インターフェース GUI

スマートリーディング

OCR初のスマートリーディング機能

作業効率を追求した直感的な修正機能「スマートリーディング」により誤ったレイアウトや誤認識の修正の手間が従来のOCR製品と比較して格段に減りました。

認識結果と連動・修正

画像上で領域を選択すると瞬時にレイアウト・認識を行いエディタ上に結果表示します。
すでに得られた領域との整合性をフルオートで行います。
領域の順序は原稿全体で自動的に変更されます。
sr_mirror1.png

この状態から

sr_rerecog2.png

範囲を選択すると

sr_mirror2.png

こうなります

レイアウトの分離・挿入・削除

最初に一括レイアウト・認識をするとビジュアルエディタに原稿とほとんど変わりない状態で認識結果が表示されます。
エディタを見て原稿と異なる部分があったら、原稿上でその領域をマウスで選択してください。
瞬時にビジュアルエディタ上に今までの間違いが修正され正しい結果が表示されます。
領域を削除する、領域を分割する、領域を結合する、領域の順序を変更する、領域の種類を変更する(文章を表に、表を絵に)、表に罫線を入れてセルを分割する、表の罫線を削除してセルを統合する、横書きを縦書きに変更する等が自由にできます。
sr_edit1.png

くっついてしまったブロックも

sr_edit2.png

区切り線を入れるだけで

sr_edit3.png

こうなります

低品質の再認識

認識ができなかった低品質の領域を選ぶと、その部分だけを再認識もできます。

アンドゥ・リドゥ(元に戻す・やり直す)

アンドゥ・リドゥ機能がありますので操作ミスも怖くありません。

一括修正ウィンドウ

認識結果の信頼度に応じて疑わしい文字を表示して一括して文字修正を行えます

文字認識の信頼度、文字種を選択して疑わしい認識文字を表示します。
1文字ごとの修正はもちろん可能ですが、同一結果の認識結果等を一括して修正が可能です。

2012-08-16_143329.png

ファイルブラウザ

やさしい多機能なファイルブラウザ

処理対象を見やすく表示

処理対象ファイルを管理する「ファイルブラウザ」は、フォルダからのファイル一括登録、エクスプローラからのドラッグアンドロップ登録、ファイルの属性表示(幅・高さ・解像度・デプス)、ファイルの処理状態表示等が可能です。

画像ファイル以外の登録

TWAINデバイスから読み込まれた画像は「スキャン画像+番号」、クリップボードから読み込まれた画像は「クリップボード画像+番号」として「ファイルブラウザ」に登録されます。
また、フォルダ監視で読み込まれた画像も「ファイルブラウザ」に登録されます。

処理の状態表示と処理状態の自動保存

「ファイルブラウザ」に登録されているファイルは、どこまで処理が行われたかを示す処理状態が5段階で表示されます。各ファイルの作業状態は全て作業ファイルとして保存されているため、対象ファイルを切替えるとそのファイルの最後の処理状態から始めることができます。
2012-08-16_143505.png

ユーザインターフェース

カスマイズ可能なユーザインターフェース

自由度の高い効率的なインターフェイス

さまざまな設定ウィンドウや情報を表示するウィンドウを自由な位置に配置できるインターフェイスを用意しました。マイクロソフトオフィッス、VISUAL STUDIO風のインターフェイスによりさまざまウィンドウの切り替えが簡単に行えます。また、複数のウィンドウを同じ位置にタブ形式で共用できますのでウィンドウスペースを効率的に使用できます。

標準のウインドウ配置とユーザカスタマイズ

使いやすいウィンドウ配置を標準で3つ用意しました。切り替えはいつでも行えます。
もちろんユーザによるカスタマイズも可能です。起動時のインターフェイスは前回終了時のインターフェイスと同一になります。

スタイルサンプル

おすすめ 1

2012-08-16_144117.png

おすすめ 2

2012-08-16_144139.png

おすすめ 3

2012-08-16_144213.png