ABBYY FineReader Engine

Продукт
Название базовой системы (платформы): ABBYY FineReader
Разработчики: Abbyy Россия (Аби)
Дата премьеры системы: 2013/10/24
Дата последнего релиза: 2018/12/25
Технологии: СЭД - Системы потокового распознавания,  Средства разработки приложений

Содержание

FineReader Engine - комплект программных инструментов для разработчиков функционала для решений оптического распознавания текста.

2018

Совместимость с ОС на платформе АЛЬТ

25 декабря 2018 года стало известно, что компании «Базальт СПО» и ABBYY успешно провели тестирование инструментария для разработчиков ABBYY FineReader Engine 11 и 12 версий для Linux с ОС Альт Линукс СПТ 7.0, Альт Рабочая станция 8, Альт Сервер 8, что позволяет рекомендовать технологии распознавания ABBYY для встраивания в приложения, работающие под управлением ОС АЛЬТ.

ABBYY FineReader Engine 12

6 июня 2018 года стало известно, что ABBYY представила ABBYY FineReader Engine 12 – улучшенный инструментарий разработчика для распознавания информации из отсканированных бумажных и PDF-документов, изображений и фотографий, а также скриншотов с экранов устройств, в том числе промышленных дисплеев. В представленной версии, созданной с применением сверточных нейронных сетей, используются технологии обработки естественного языка и машинного обучения. С их помощью можно определить тип документа не только по внешним признакам, но и по его смыслу, выявляя малейшие отличия между разными категориями.

Возможности версии:

  • Интеллектуальная классификация: технология самостоятельно выявляет внешние и смысловые признаки, характерные для документов. Эффективность работы можно регулировать за счет установления баланса между полнотой и точностью классификации.

  • Улучшен анализ и восстановление логической структуры документа с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта и технологий ABBYY-ADRT (Adaptive Document Recognition Technology). ABBYY FineReader Engine делит документ на отдельные страницы и анализирует оформление и содержание каждой из них. При экспорте в различные форматы файлов получается точно воссозданный документ с полным сохранением элементов форматирования, например, шрифтов, колонтитулов, колонок и др. Значительно улучшено качество восстановления таблиц: ячеек с текстом, пунктирных границ, цветов линий.

  • Более быстрый и расширенный экспорт в XML.

  • Появилась возможность сохранять файлы в форматах HTML 5 и ALTO 3.1. Кроме того, теперь документы можно экспортировать в форматы PDF: PDF 2.0, PDF/UA, PDF/A-2b и PDF/A-3b с возможностью поиска, что особенно важно для архивного хранения.

  • Поддержка облачных технологий: теперь развернуть приложения с использованием ABBYY FineReader Engine можно и на облачных платформах, таких как Microsoft Azure.

«
«В ABBYY FineReader Engine мы использовали технологии в области машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют наиболее точно классифицировать документы по смыслу и распознавать полезные данные. Эти возможности будут особенно востребованы в системах предотвращения утечек данных, технологиях машинного зрения и платформах для управления контентом предприятий, в которых важную роль играет быстрое распознавание документов».
Дмитрий Шушкин,генеральный директор ABBYY Россия
»

Инструментарий ABBYY FineReader Engine 12 содержит готовые примеры кода, которые помогут ускорить разработку приложений. С их помощью можно решить наиболее распространенные задачи по интеллектуальной обработке документов.

ABBYY FineReader Engine поддерживает 208 языков распознавания, в том числе в представленной версии добавлены фарси и бирманский. Также технология позволяет распознавать документы, которые содержат сразу несколько языков. Это расширяет возможности компаний при выводе решений на международный рынок.

2016: ABBYY FineReader Банк

ABBYY FineReader Банк – решение для автоматизации ввода данных из платежных документов в банковскую информационную систему. Решение разработано для банковской отрасли с учетом ее особенностей, чтобы упростить работу с наиболее востребованными документами: платежными поручениями, платежными требованиями и инкассовыми поручениями.

2013: FineReader Engine 11

24 октября 2013 года компания ABBYY сообщила о выходе FineReader Engine 11SDK, который позволяет добавлять в cоздаваемые решения функции оптического распознавания текста (OCR), распознавания рукопечатных символов (ICR), оптического распознавания меток (OMR), распознавания штрих-кодов и конвертации документов в PDF-файлы. SDK выходит одновременно для Windows, Linux и Mac-платформ.

В версии 11 появилась функция автоматической классификации для сортировки документов во входящих пакетах по заранее заданным типам (например, счета, счета-фактуры, договоры, справки, полисы и т.п.). Предварительно классификатор обучается на небольшом наборе документов, представляющих тип, который необходимо определять. Определение типа происходит по графическим и текстовым признакам. Новая функция позволяет классифицировать документы со скоростью до 120 страниц в минуту на одно ядро процессора.

В FineReader Engine 11 улучшена работа с форматом PDF: экспорт в PDF стал быстрее на 12%, сжатие фона документа позволяет уменьшить размер файлов на 50%, добавлен экспорт в принятый в Европе и США стандарт архивного хранения PDF/A-2. Полностью поддерживается 64-битная архитектура. Добавлен ряд возможностей для улучшения качества распознавания изображений, полученных с помощью фотокамеры. Новый API позволяет извлекать данные из всех полей визитной карточки и экспортировать их в CRM-системы или другие программы. Улучшено качество распознавания арабского, китайского, японского и корейского языков. Всего инструментарий распознаёт печатные тексты на 202 языках, заполненные от руки формы – на 126 языках. В новую версию включена словарная поддержка латыни, азербайджанского языка, а также дореволюционного варианта орфографии русского языка.



ПРОЕКТЫ (3) ПРОЕКТЫ НА БАЗЕ (1) ИНТЕГРАТОРЫ (2)
РЕШЕНИЕ НА БАЗЕ (1) СМ. ТАКЖЕ (13)

ЗаказчикИнтеграторГодЛицензий
- Московский кредитный банк (МКБ)
Abbyy Россия (Аби)2015.09600


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  DocsVision (СЭД/ECM-система) - 38 (32, 6)
  ТЕЗИС - 17 (17, 0)
  Дело (ЭОС) - 15 (15, 0)
  ЭЛАР ПланСкан - 12 (12, 0)
  ABBYY FlexiCapture - 8 (8, 0)
  Другие 86

  DocsVision (СЭД/ECM-система) - 36 (33, 3)
  ТЕЗИС - 32 (32, 0)
  ЭЛАР ПланСкан - 26 (26, 0)
  Syntellect Tessa - 17 (16, 1)
  Smart IDReader - 16 (16, 0)
  Другие 117

  Syntellect Tessa - 56 (56, 0)
  ТЕЗИС - 55 (55, 0)
  DirectumRX - 36 (36, 0)
  Synerdocs - 28 (28, 0)
  DocsVision (СЭД/ECM-система) - 24 (21, 3)
  Другие 129

  Smart IDReader - 12 (12, 0)
  ЭЛАР ПланСкан - 10 (10, 0)
  ТЕЗИС - 9 (9, 0)
  1С:Документооборот 8 - 7 (6, 1)
  Synerdocs - 7 (7, 0)
  Другие 45

Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  Oracle (3, 4)
  IBM (2, 3)
  Haulmont (Хоулмонт) (2, 2)
  Диасофт (Diasoft) (2, 2)
  Abbyy Россия (Аби) (2, 2)
  Другие (13, 15)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2016 год
2017 год
2018 год
Текущий год

  CUBA.platform - 2 (1, 1)
  Hyperledger Fabric - 2 (2, 0)
  IBM API Connect - 2 (2, 0)
  Java - 2 (2, 0)
  Diasoft MeNext - 2 (1, 1)
  Другие 17