Описание программного обеспечения

Название: Speech2Go
Язык: Английский
Версия программы: 1.129 ver.
Таблетка/Лечение: Вылечено
Разработчик: Harpo Sp. z o.o
Размер: 122.9 MB
Системные требования:
.NET Framework 3.5

Описание программного обеспечения

Название: AntiPlagiarism.NET
Язык: Русский, Multi
Версия программы: 4.59 + 4.39 fix ver.
Таблетка/Лечение: Присутствует
Разработчик: ООО "Инет-трейд"
Размер: 2.9 MB
Системные требования:
Windows XP / Windows Vista / Windows 7 / Windows 8 / Windows 10 Доступ к интернету Наличие Microsoft Office для работы с файлами MS Word (или Microsoft Office 2010 Filter Packs) Процессор Intel® Pentium® III или выше (рекомендуется многоядерный процессор) 512MB RAM 100 Mb свободной памяти на

Описание программного обеспечения

Название: TTS Voices Megapack
Язык: Русский, Английский
Версия программы: 23.6 ver.
Разработчик: NeoSpeech, Microsoft, ScanSoft
Размер: 2.84 GB
Системные требования:
 7 SP1 (32-bit)
 8 (32-bit)
 10 (32-bit)
 11 (32-bit)

Описание программного обеспечения

Название: RealSpeaker
Язык: Русский, Multi
Версия программы: 1.5 ver.
Таблетка/Лечение: Присутствует
Разработчик: RealSpeaker Lab
Размер: 39.7 MB
Системные требования:
Операционная система семейства Windows 7 / 8 / 8.1 Компьютер с веб-камерой и микрофоном Интернет Microsoft Net Framework 4

Описание программного обеспечения

Название: IVONA voices + IVONA Reader
Язык: Русский, Multi
Версия программы: Voices 1.6.70; Reader 1.1.3.0; Minireader 1.0.13.0 ver.
Таблетка/Лечение: Присутствует
Разработчик: IVONA Software
Размер: 11.78 GB
Системные требования:
PC, Intel Pentium 1 GHz processor, 512 MB RAM, Windows XP/Vista/10 (x86), sound card, disk space: IVONA Reader 40 MB, IVONA Voices 60-420 Mb per voice.

Описание программного обеспечения

Название: Readiris Pro
Язык: Русский, Английский, Другие
Версия программы: 16.0.2 Build 10391 ver.
Таблетка/Лечение: Присутствует
Размер: 419.5 MB
Системные требования:
Windows 7, 8, 8.1, 10 ( 32bit / 64bit) 1 GHz processor or more. 1 GB RAM (2 GB recommended) 400 MB available had disk space

Описание программного обеспечения

Название: Говорилка
Язык: Русский
Версия программы: 2.22 ver.
Таблетка/Лечение: Не требуется
Разработчик: Антон Рязанов
Размер: 14.9 MB
Системные требования:
Операционная система: Windows XP/Vista/Seven Процессор: Pentium III Память: 32 МБ Видеокарта: 16 бит Свободное место на ЖД: 29 МБ

Описание программного обеспечения

Название: Icecream Ebook Reader Pro
Язык: Русский, Английский, Другие
Версия программы: 6.32 ver.
Таблетка/Лечение: Не требуется
Разработчик: IceCream Apps
Тип сборки: Portable, Repack, PC
Размер: 29.87 MB
Системные требования:
Windows 7/8/10/11 (32-bit and 64-bit) Intel®, AMD или другой совместимый процессор частотой от 1.33Ghz / для нетбуков рекомендуется более быстрый процессор; 512MB ОЗУ (рекомендуется 1GB); от 70MB до 300MB свободного места на диске

Описание программного обеспечения

Название: Readiris PDF Corporate & Business
Язык: Русский, Multi
Версия программы: 22.0.460.0 ver.
Таблетка/Лечение: Вылечено
Разработчик: I.R.I.S.
Размер: 1.21 GB
Системные требования:
- Processor: 1.2 Ghz or higher - Graphics card: Intel® Standard Graphics or higher graphics cards with 512 VRAM - RAM: 4 GB (8 GB recommended) - Hard disk space: 5 GB - Windows® operating system: Windows® 10 or Windows® 11 - This product is NOT compatible with Mac OS system - Internet connection

Описание программного обеспечения

Название: Readiris Corporate
Язык: Русский, Английский, Другие
Версия программы: 17.2 Build 9 ver.
Таблетка/Лечение: Не требуется
Разработчик: I.R.I.S.
Тип сборки: Portable, Repack
Размер: 199 MB
Системные требования:
1 GHz processor or more. Microsoft® Windows® 10, 8.1, 8, 7, Vista® or XP. 32 or 64 bit 1 GB RAM (2 GB recommended) 400 MB available had disk space

Программы для распознавание текста скачать торрентом бесплатно. Оптическое распознавание символов (OCR) — это технология преобразования изображения, печатного текста и рукописного текста, отсканированного сканером, в компьютеризированную расшифровку.

Программное обеспечение для оптического распознавания символов, по большей части, успешно справляется с преобразованием изображения, в котором печатный документ сфотографирован или отсканирован, но редко также и в рукописном виде. Процесс включает в себя распознавание символа за символом из различных символов, составляющих текст. Однако улучшение между разными символами обычно осуществляется с помощью двух правил, связанных с контекстом символов: ограничение различных текстовых пассажей теми, которые включают только символы из определенной группы (буквы иврита, латинские буквы, арабские буквы и т. ) и определение слов и языка для предпочтения символов, которые образуют знакомые слова (например, в текстовом разделе, определенном как написанном на английском языке, символы, которые образуют слова с правильным английским написанием, будут предпочтительными, но в текстовом разделе, определенном как написанном на испанском языке, предпочтительнее использовать символы, образующие слова с правильным испанским написанием).

Методы оптического распознавания символов

Идентификацию можно провести двумя способами:
1. Сопоставление с шаблоном. Этот метод сохраняет различные шаблоны букв и пытается проверить, какие из букв больше всего похожи на шаблон.
2. Структурное описание. В этом методе сигнал делится на разные части, и создается описание разных частей сигнала и взаимосвязей между ними.
Использование машинного обучения или искусственной нейронной сети. Примерно с 2016 года ведущие мировые решения для оптического распознавания символов полагаются на искусственные нейронные сети или глубокое обучение. При таком подходе машина учится распознавать символы путем «обучения», основанного на наблюдении за миллионами символов. Большим преимуществом метода является возможность его адаптации к любому языку и любому «стилю письма», в том числе и почерку. Производительность систем OCR, работающих при таком подходе, превосходит любое традиционное решение.
Чтобы свести к минимуму количество неправильных символов, создаваемых в процессе, программа иногда выполняет проверку по словарю. В этом случае программа содержит еще один слой, который формирует идентифицированные символы в целые слова, ищет каждое слово в словаре, а в случае, если не находит, пытается изменить определенные символы (те, где достоверность идентификации низкая) до тех пор, пока идентифицируемое слово находится в словарном запасе.

Использование

Использование технологии оптического распознавания символов и преобразование текстового графического файла в файл, состоящий из символов, обычно осуществляется в следующих целях:
1. Переработка и перестановка текста, включение его в будущий печатный текст или перепечатка в другом формате.
2. Хранение текстовых данных на компьютере с возможностью поиска их содержимого для поиска, например, во внутреннем поисковом программном обеспечении или в поисковых системах, таких как Google.
3. Распространяйте текстовый контент с помощью программного обеспечения для поиска информации
4. Загрузка текста на веб-сайты или отправка по электронной почте
5. Изменение текста, чтобы сделать его доступным для людей с ограниченными возможностями:
5.1. Печать текста или отображение его на экране компьютера для слабовидящих людей большими буквами на узкой странице, контрастными цветами (например, желтым на черном) с увеличением промежутков между словами или между строками по отношению к размеру текста. слова, удаление пятен с исходной страницы и так далее.
5.2. Чтение текста на компьютере с помощью программного обеспечения для преобразования текста в речь для слепых и лиц с тяжелой формой дислексии
6. Подача бумажных форм в компьютер механизированным способом
7. Идентификация номерного знака автомобилей на парковках и платных дорогах

Этапы процесса

1. Попробуйте изображение, чтобы найти разницу между текстом и фоном изображения.
2. Найдите все темные (или светлые) фигуры на изображении и сохраните их в структуре данных Предположим: связанный список. Фигура, сохраненная в списке, представляет собой связанный список, который содержит положение точек от границы фигуры, найденной на изображении.
3. Определите строки текста и выровняйте строку так, чтобы буквы были горизонтальными. Этот шаг решает проблемы сканирования страниц под углом, что затрудняет правильное определение формы букв программой.
4. Очистка фона от грязи. В случае текста на иврите с точками пунктуация также располагается и удаляется, чтобы упростить идентификацию самих букв.
5. Разделите целые строки на буквы и слова в соответствии с пробелами.
6. Определяет шрифт (шрифт), которым печатается текст, путем запуска (медленного) алгоритма, который распознает свойства разных шрифтов и выбирает ближайший шрифт.
7. Определите отдельные буквы в соответствии с характеристиками, которые разделяют буквы в соответствии с выбранным шрифтом (это быстрый шаг).
Найдите слова, указанные в словаре (необязательно). В любом случае слова, которого нет в словаре, делается попытка замены букв буквами, близкими по свойствам, до тех пор, пока не будет достигнуто слово, которое есть в словаре.
8. В случае источника, который также содержит изображения, создайте файл, в котором текст будет объединен с отсканированными изображениями.
Некоторые из свойств букв просты, например, положение линии по горизонтали и вертикали или вес черного в различных подобластях внутри квадрата, содержащего букву, ширина и высота буквы, отклонение выше или ниже линии линии и тому подобное. В тех случаях, когда расстояние между схожими буквенными свойствами относительно велико, разделение является оптимальным.

В тех случаях, когда программное обеспечение распознает слова, количество ошибок в процессе можно уменьшить, если есть возможность проверить, соответствует ли выбранное слово содержанию, т. е. находится ли в том месте, где оно было обнаружено, в разумном контексте для текст. Понимание контекста является сложным и достигается путем изучения того, играет ли слово роль логического эссе в предложении или статистическими методами - появляются ли слова рядом с ним где-либо еще или в других документах и ​​с какой вероятностью.

Сложное программное обеспечение для обнаружения построено как нейронная сеть, которая представляет собой процесс программирования, основанный на опыте и обучении. Такое программное обеспечение отображает идентифицируемый пользователем текст, который исправляет ошибки в идентификации, а программное обеспечение запоминает ошибки и пытается уменьшить вероятность их повторения в будущем. Эта возможность используется только в том случае, если типы распознаваемых текстов схожи в разных отношениях — шрифт печати, размер шрифта, словарный запас и т. д.