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Die vorliegende Arbeit untersucht den möglichen Einsatz kommerzieller Software im Projekt Herbar Digital. Dabei werden zwei Kategorien unterschieden: OCR-Software und Barcodesoftware. Von der ersten Kategorie gibt es eine Vielzahl käuflicher Programme auf dem Markt sowie auch einige kostenlose Freewareprogramme. Die Qualität ist jedoch sehr unterschiedlich, insbesondere fallen die Freewareprogramme stark ab. Es kristallisieren sich vier hochqualitative Programme heraus, die genau untersucht werden. Von diesen eignen sich zwei für das Projekt, wobei Omnipage 16 der Vorzug gegeben wird. In der Kategorie der Barcodesoftware fiel die Wahl auf QS-Barcode 4.0, da sich OCR-Programme für das Lesen von Barcodes als ungeeignet erwiesen. Die anfängliche Erkennungsrate von 90% konnte durch eigene Verfahren zur Bildvorverarbeitung auf 100% gesteigert werden.
Entwicklung und Untersuchung von Erkennungssoftware für den Einsatz im Projekt Herbar Digital
(2009)
Kommerzielle OCR-Programme sind nicht in der Lage kursiv geschriebene Handschriften zu lesen. Deshalb wurde in der vorliegenden Arbeit ein Verfahren entwickelt, um kursive handgeschriebene Buchstaben zu erkennen und darüber hinaus auch deren Schreiber zu bestimmen. Dazu muss der statische Buchstabe in eine dynamische Form gebracht werden. Dies geschieht mit dem Modell einer trägen Kugel, die durch den Schriftzug rollt. Über den Schreiber kann evtl. der Name des Entdeckers einer Pflanze bestimmt werden. Bei dieser Offline-Schreibererkennung werden verschiedene Verfahren wie die Nachbildung der Schreiblinie einzelner Buchstaben durch z.B. Legendre-Polynome verwendet. Bei Verwendung nur eines Buchstabens der Schreiber wird eine Erkennungsrate von bis zu 80% erreicht.