ABBYY FineReader 15的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Very High Precision Optical Character Recognition For Clean-Fixed-Sized True Type Characters

為了解決ABBYY FineReader 15的問題，作者簡嘉慶 這樣論述：

光學文字辨識(OCR)已經是個發展多年的技術，但是現今卻還沒有一個辨識率百分之百的工具。這個問題是因為辨識影像的來源有很多種不同的狀況，例如文字影像的品質、各式各樣的文章排版、不同的語言、千變萬化的字體、大大小小的文字。只要有其中一項變動，就會對辨識率有極大的影響。本研究是要應用在本實驗室之 Korat 自動化回歸測試系統上，辨識影像的來源是由 Korat 擷取待測系統的螢幕。因為辨識的影像來源是從螢幕截圖，所以影像會是端正、乾淨且無雜訊。基於這個特性，本研究不需要面對一般 OCR 工具會遇到的情況，如影像歪斜和雜訊干擾的問題。但是會面臨到辨視率需要100%的需求，所以即使在市面上有諸多的

OCR 工具的辨識率都有 88%-95%左右，但仍然無法符合實際應用在 Korat 的系統上的要求。本研究使用樣板比對的方法結合動態規劃的演算法，在所有可能的辨識組合中，比較剩餘的像素總和，以剩餘最小的組合視為最佳解，藉此辨識率 100%。

植基於視覺密碼之電子商務安全認證研究

為了解決ABBYY FineReader 15的問題，作者魏國瑞 這樣論述：

　　隨著科技日新月異的發展以及互連網的成熟，同時搭配物流業及智慧型手機的普及，電子商務廣泛地應用在人類生活之中，進而發展出新型態的消費習慣，這使人們生活更加便利，但卻也潛藏許多危機。現今每個人都能輕而易舉的經由互聯網進行線上購物，甚至下訂單、付款等過程都能在使用者端一氣呵成，而物流狀態、金流情形也能透過使用者帳號查得，以便進行追蹤查詢。在如此便利的電子商務生態中，首當其衝的便是資訊安全議題。本論文從三大議題，即「信用卡支付」、「電信支付」與「驗證資訊側錄」問題進行探討與改進。首先，在使用信用卡支付時，最畏懼莫過於付款資訊洩漏引發盜刷狀況。如今大多付款機制都建構於傳輸層安全協議，以保護過程中資

訊不被披露，但它卻無法保證收受端不會惡意利用驗證資訊。因此，我們在交易機制上使用了動態安全碼來取代舊有的驗證碼，同時搭配雙因子驗證來提升交易過程的安全性。至於透過電信業者來進行小額付款的方式，最大問題通常在於一次性密碼的取得，事實上，惡意攻擊者能透過簡訊攔截的技術以破壞付款流程，甚至利用攔截的資訊完成盜刷。為了有效解決這問題，我們保留一次性密碼的特質並結合視覺祕密分享的技術來發配驗證資訊，如此一來，即便攻擊者從中攔截傳輸資料也無法有效地萃取出真正的密碼，透過這樣的方式便能解決此問題。最後，當使用者想利用公用電腦進行帳號登入時，我們很難確保該電腦尚未遭受木馬攻擊而進行側錄或竊聽狀況。倘若真有側錄

情形，則密碼等驗證資訊將不再安全。為降低這樣的風險，我們在身分驗證機制中，將可任意轉置的視覺祕密分享技術與一次性密碼融合，如此一來，使用者除了必須擁有基底影像外還需獲得正確的轉置角度方能疊合出真正的密碼。以上三個方法都能有效提升其安全性，除此之外，我們也在實驗部份將方法實作於智慧型手機上，並進行多次測試，承如實驗數據顯示，本論文方法確實可行。