より高速で効率的な OCR 処理のための最適化されたパフォーマンス

ボトルネックの特定：ページの回転と処理時間

主要なパフォーマンスのボトルネックはページ回転でした。 各操作が新しいインスタンスを作成し、既存のものを再利用せず、不要な処理時間とメモリ消費を引き起こしていました。 この非効率性は、特に大きなTIFFを検索可能なPDFに変換するときに、処理時間とメモリ消費の増加をもたらしました。

体系的なパフォーマンス向上

改善の主要箇所

• 繰り返し操作のためのインスタンス再利用
• 並行処理の最適化
• メモリ割り当てとオブジェクトライフサイクル管理
• 検索可能なPDFレンダリングの改善

これらの最適化はそれぞれ前のものに基づいて構築され、IronOCR 2025.2での画期的な改善につながりました。

主要な観察: 何が変わったのか？

これらの強化により、IronOcr 2025.2のアップデートは大幅なパフォーマンス向上を実現しました：

高速処理：

• 24ページの検索可能なPDFは現在49%速く処理されます（63s → 32s）。
• 複数ドキュメント処理は45%改善されました。
• 単一画像OCRは35%速くなっています。

より効率的なメモリ使用:

• オブジェクトの割り当てが最大63％減少しました。
• メモリの断片化が少なく、パフォーマンスが滑らかになりました。

ベンチマーク結果

ReadSimpleImage：

• 2025.2バージョン：868.1ms、2024.11バージョンより16.27％速く、2025.1バージョンより34.83％速い。

• メモリ：81.65MB、2024.11バージョンより31.27％少なく、2024.12バージョンより42.12％少ない。

ReadMultipleDocs：

最適化バージョン（2025.2）：20706.6ms、（2024.11）バージョンより15.61％速い。

• メモリ：1.2GB、レガシーバージョンより4.76％少ない。
• Pdfiumバージョン：ベンチマークで不合格

実世界のアプリケーション：企業が得られる利点

検索可能なPDFの進化: プロセスであり、単なるジャンプではありません

最適化は一回の跳躍ではなく、現実の課題によって形作られる段階的なプロセスです。

1. 2024.11: 検索可能なPDFのファイルサイズ削減を導入しましたが、パフォーマンスに制限がありました。
2. 2024.12: レンダリングの改善によりPDFファイルサイズが減少しましたが、大きなTIFFに関してスピードとメモリの問題が明らかになりました。
3. 2025.1: ページ回転処理の最初のボトルネックに対処し、処理時間を10%改善しました。
4. 2025.2: 包括的な最適化により、49%のパフォーマンス向上、メモリ効率の改善、そして大きな検索可能なPDFのよりスムーズな処理を実現しました。

各更新は前の教訓に基づいており、より速く、より効率的で、高需要のワークロードに対応したOCRエンジンを実現しています。

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