Makbuzlarınızı mutlu edecek 3 Adobe tarama özelliği

Adobe, masaüstü tarayıcıyı modası geçmiş yapmak için bir adım daha yaklaştı. Haziran ayında, şirket türünün en iyileri arasında yer alan mobil tarama uygulaması Adobe Scan'i tanıttı. Geçtiğimiz hafta, şirket, mobil cihaz taramasını daha akıllı hale getirmek için Adobe Scan'de Adobe Document Cloud Standard Adobe Adobe Cloud ve yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) motoru Adobe Sensei tarafından desteklenen yeni işlevselliklerini duyurdu.

Haziran ayında Adobe Scan'i incelediğimizde, uygulamanın taramaları bu kadar çabuk algıladığı ve yakaladığı için heyecanlandık. Uygulama, mobil taranmış PDF dosyalarını düzenlemeyi çok daha kolay hale getiren bulduğumuz ücretsiz optik karakter tanıma (OCR) özelliğini sunar. Ne yazık ki, uygulama o zamanlar hala yeni olduğu için, Editörün Seçimi mobil tarama uygulaması Abbyy FineScanner'a göre sıralamamızı engelleyen birkaç küçük sorun bulduk. Bu sorunlar, Adobe Scan'in kük harfli belgelerdeki metni ve siyah arka planlardaki beyaz metni tanıyamadığı durumları içeriyordu.

Adobe'nin yeni özellikleri, bu küçük sorunları çözmek için değil, aynı zamanda mobil tarama uygulamasının mobil taranmış PDF dosyalarını daha iyi kategorize etmesine, düzenlemesine ve yüzeylendirmesine yardımcı olur. Adobe Document Cloud'un Grup Ürün Pazarlama Müdürü Lisa Croft ile en yeni Adobe Scan özellikleri ve fotoğraf çekmeden önce işinizin bilmesi gerekenler hakkında konuştum.

• 1 Otomatik Ayrı Belgeler ve Fotoğraflar

  Haftada düzinelerce fotoğraf çeken biri olarak, şarkı söyleyen kızımın resimlerini iş harcama dosyalarımdan ayırmak zaman alıcı bir iş olabilir. Adobe Scan'e yapılan bu en son güncellemeyle, Adobe Sensei, yalnızca sözleşmeler ve makbuzlar gibi belgeler gibi görünen görüntüleri yüzeye çıkarmak için tarama yapabilir.

  
  Croft, Adobe Sensei'nin belgeleri resimlerden izole etmek için dakikada 1.000 görüntü çevirebileceğini söyledi. “Bu ML modeli, 50.000'den fazla görüntüde şirket içinde eğitildi ve yüzde 95'ten fazla doğruluğa sahip” dedi.

  
  Peki, çözüm yüzde 100 hataya dayanıklı mı? Tam değil, dedi Croft. Ancak, Adobe Sensei fotoğraflardan ve belgelerden daha fazla veri alırsa, iki belge türü arasındaki farkları tanıyarak ve izole ederek daha akıllı hale gelir. Bunu şu şekilde düşünün: Netflix'e göz attığınızda, uygulama romantik komedileri sevdiğinizi ancak önceki aramalarınıza ve görüntüleme geçmişinize dayanarak aksiyon filmlerinden nefret ettiğinizi biliyor. Adobe Sensei daha fazla dosya okuduğunda, görüntüler ve belgeler arasındaki format farklarını belirlemeye devam edebilir. Netflix yayınınızda hala bir aksiyon filmi gösteriliyor olabilir, ancak muhtemelen yüzlerce Billy Crystal filmi arasında sıkışacak.

  
  



2 Erişim Çevrimdışı Taramalar

Android kullanıcıları, taramaların artık çevrimiçi ve çevrimdışı yaşayacağını ve her iki durumda da düzenlemeler için uygun olduğunu duymaktan çok mutlu olacaklardır. Croft, “Cihazda oluşturulan her bir Tarama dosyasının yerel ve senkronize edilmiş bir bulut sürümü var” dedi. “Taranan bir dosyada değişiklik yaptığınızda, otomatik olarak bulut sürümüne senkronize edilir.”


Bu, uçakları yola çıkmadan hemen önce bir tarama üzerinde çalışan iş gezginleri için ideal bir senaryodur. Değişikliklerinizi kaydetmek yerine, uçağınızın iniş yapmasını beklemek yerine, cihazınızdaki yerel dosyayı açabilir (çevrimiçi olarak yaptığınız son değişikliklerin tümünü transfer ettiğiniz) ve çalışmaya devam edebilirsiniz. Bu özelliğin iOS'a ne zaman ve ne zaman varacağı hemen belli değil.



3 Daha İyi, Daha Net Görüntüler

Adobe, kullanıcıların görüntüleri ve kıvrımları netlemesine yardımcı olmak için görüntü temizlemenin iyileştirildiğini iddia ediyor. Bir makbuzu ne sıklıkta aldığınızı, cebinize soktuğunuzu veya altı ay boyunca cüzdanınıza oturmasına izin verdiğinizi düşünün ve ardından gider yönetimi yazılımınıza yüklemeyi deneyin. Cüzdanınızdan çıktığında, yeni bulunan antik bir parşömene benziyor. Adobe Scan'in yeni aracıyla Adobe Sensei, kırışıklıklarınızı ve gölgelerinizi okunaklı bir metne dönüştürür.


Croft, “Bu geçen yıldan beri Photoshop'ta teknolojiyi kullanarak gölgeleri içerikten ayırmak ve içeriği gölgenin altındaki içeriği etkin bir şekilde bulmak için kullandığımız bir başka ML modeli.” Dedi. “Gölgelerle ilgili en iyi şey, gölgelerin genellikle tek tip olması veya bir desene sahip olmasıdır. ML modelini, 500.000 gerçek ve sentetik görüntüyle temizlik için eğitdik. Sentetik görüntüler, gölgeleri tanımlamak ve etkili bir şekilde kaldırmak için farklı ışıklandırmalı, gerçek dünyadaki belgelerin Photoshop tarafından oluşturulmuş görüntüleridir. ”