Pour les performances, comme généralement en OCR, elles dépendent énormément de la qualité de ce que tu scannes, et surtourt de son adéquation avec les outils et l'expérience des outils utilisés par le logiciel d'OCR.
GOCR a des performances tout à fait correctes sur un texte imprimé assez clairement et numérisé sans trop de parasites. Il a peu ou pas de post-traitement, il utilise des outils purement "mécaniques" (d'autres diront "algorithmiques") relevant à peine de ce qu'on appelle l'IA, et a des capacités d'apprentissage à peu près inexistantes. Ça reste cependant, à ce jour, l'outil d'OCR le plus efficace sous GNU/Linux, les fondements, plus anciens, d'un GNU OCR étant été oubliés de tous, et aujourd'hui plutôt .. à revoir de fond en comble.
Clara est aussi assez étrange. Il s'agit effectivement d'un projet pour apprendre, et le moins qu'on puisse dire est qu'il ne suit pas des règles courantes. Même à l'utilisation, ça se révèle plutôt .. déroutant :-) Cependant, c'est assez intéressant puisqu'on voit bien les phases de "blobification", etc. etc.
J'ai pour ma part été amené à réaliser un logiciel d'OCR plus « classique » pour GNU/Linux, utilisant simplement quelques procédés simples de pré-traitement - gradient et transformée de Hough, convolve - un réseau de neurones (avec possibilité d'apprentissage supervisé donc, mais aussi non-supervisé au dessus d'un certain seuil de confiance), et une vérification de post-traitement basique de l'ordre du dictionary search, pour l'instant. J'y travaille toujours dans mon temps libre - ce projet a été réalisé pour les Travaux Personnels Encadrés de Terminale scientifique, et aujourd'hui il n'est pas vraiment utilisable par quelqu'un d'autre que moi, parce que je fais mes fichiers de description du RN et de l'activation (y'a possibilité de persistence du RN, donc d'apprentissage par une application externe, mais aussi de persistence des niveaux d'activation) à la main, et de toutes façons il ne sera pas distribué tant que je n'aurai pas clairement établi l'origine de bouts de code repris pour Hough. De toutes façons, je travaille sur des mécanismes de post-traitement plus « intelligents », sur une interface graphique agréable et instructive, et je passe pas mal de temps à faire des tests pour voir ce qui pourrait améliorer en règle générale.
De façon générale, il est aujourd'hui plus performant, avec mon réseau de neurones, que gocr et que clara, et s'adapte très bien au changement de polices. Mais je ne parle pas de reconnaissance d'écriture manuscrite, c'est un _tout_ autre problème.
Enfin, just my 2 cents, et je ferai une news quand il sera prêt pour son first time. :-)
[^] # Re: OCR sous Linux : comparatif
Posté par Manuel Menal . En réponse à la dépêche OCR sous Linux : comparatif. Évalué à 10.
GOCR a des performances tout à fait correctes sur un texte imprimé assez clairement et numérisé sans trop de parasites. Il a peu ou pas de post-traitement, il utilise des outils purement "mécaniques" (d'autres diront "algorithmiques") relevant à peine de ce qu'on appelle l'IA, et a des capacités d'apprentissage à peu près inexistantes. Ça reste cependant, à ce jour, l'outil d'OCR le plus efficace sous GNU/Linux, les fondements, plus anciens, d'un GNU OCR étant été oubliés de tous, et aujourd'hui plutôt .. à revoir de fond en comble.
Clara est aussi assez étrange. Il s'agit effectivement d'un projet pour apprendre, et le moins qu'on puisse dire est qu'il ne suit pas des règles courantes. Même à l'utilisation, ça se révèle plutôt .. déroutant :-) Cependant, c'est assez intéressant puisqu'on voit bien les phases de "blobification", etc. etc.
J'ai pour ma part été amené à réaliser un logiciel d'OCR plus « classique » pour GNU/Linux, utilisant simplement quelques procédés simples de pré-traitement - gradient et transformée de Hough, convolve - un réseau de neurones (avec possibilité d'apprentissage supervisé donc, mais aussi non-supervisé au dessus d'un certain seuil de confiance), et une vérification de post-traitement basique de l'ordre du dictionary search, pour l'instant. J'y travaille toujours dans mon temps libre - ce projet a été réalisé pour les Travaux Personnels Encadrés de Terminale scientifique, et aujourd'hui il n'est pas vraiment utilisable par quelqu'un d'autre que moi, parce que je fais mes fichiers de description du RN et de l'activation (y'a possibilité de persistence du RN, donc d'apprentissage par une application externe, mais aussi de persistence des niveaux d'activation) à la main, et de toutes façons il ne sera pas distribué tant que je n'aurai pas clairement établi l'origine de bouts de code repris pour Hough. De toutes façons, je travaille sur des mécanismes de post-traitement plus « intelligents », sur une interface graphique agréable et instructive, et je passe pas mal de temps à faire des tests pour voir ce qui pourrait améliorer en règle générale.
De façon générale, il est aujourd'hui plus performant, avec mon réseau de neurones, que gocr et que clara, et s'adapte très bien au changement de polices. Mais je ne parle pas de reconnaissance d'écriture manuscrite, c'est un _tout_ autre problème.
Enfin, just my 2 cents, et je ferai une news quand il sera prêt pour son first time. :-)