ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) टेक्स्ट की छवियों - स्कैन, स्मार्टफोन फोटो, पीडीएफ - को मशीन द्वारा पढ़े जा सकने वाले टेक्स्ट और संरचित डेटा में बदल देता है। आधुनिक ओसीआर एक पाइपलाइन है जो एक छवि को साफ करती है, टेक्स्ट ढूंढती है, उसे पढ़ती है, और समृद्ध मेटाडेटा निर्यात करती है ताकि डाउनस्ट्रीम सिस्टम डेटा को खोज, अनुक्रमित या निकाल सकें। दो व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले आउटपुट मानक हैं hOCR, टेक्स्ट और लेआउट के लिए एक एचटीएमएल माइक्रोफ़ॉर्मैट, और ALTO XML, एक पुस्तकालय/अभिलेखागार-उन्मुख स्कीमा; दोनों स्थितियों, पढ़ने के क्रम और अन्य लेआउट संकेतों को संरक्षित करते हैं और लोकप्रिय इंजनों द्वारा समर्थित हैं जैसे टेसरैक्ट.
प्रीप्रोसेसिंग। ओसीआर की गुणवत्ता छवि की सफाई से शुरू होती है: ग्रेस्केल रूपांतरण, डिनोइज़िंग, थ्रेसहोल्डिंग (बिनारिज़ेशन), और डेस्क्यूइंग। कैनोनिकल ओपनसीवी ट्यूटोरियल वैश्विक, अनुकूली और ओत्सु थ्रेसहोल्डिंग को कवर करते हैं - असमान प्रकाश या बिमोडल हिस्टोग्राम वाले दस्तावेज़ों के लिए स्टेपल। जब एक पृष्ठ के भीतर रोशनी बदलती है (फोन स्नैप्स सोचें), अनुकूली तरीके अक्सर एक ही वैश्विक थ्रेसहोल्ड से बेहतर प्रदर्शन करते हैं; ओत्सु हिस्टोग्राम का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से एक थ्रेसहोल्ड चुनता है। झुकाव सुधार समान रूप से महत्वपूर्ण है: हफ-आधारित डेस्क्यूइंग (हफ लाइन ट्रांसफॉर्म) ओत्सु बिनारिज़ेशन के साथ मिलकर उत्पादन प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइनों में एक आम और प्रभावी नुस्खा है।
पहचान बनाम मान्यता। ओसीआर को आम तौर पर टेक्स्ट डिटेक्शन (टेक्स्ट कहाँ है ?) और टेक्स्ट रिकॉग्निशन (यह क्या कहता है?) में विभाजित किया जाता है। प्राकृतिक दृश्यों और कई स्कैन में, पूरी तरह से कनवल्शनल डिटेक्टर जैसे ईस्ट भारी प्रस्ताव चरणों के बिना कुशलतापूर्वक शब्द- या पंक्ति-स्तरीय चतुर्भुज की भविष्यवाणी करते हैं और आम टूलकिट में लागू किए जाते हैं (जैसे, ओपनसीवी का टेक्स्ट डिटेक्शन ट्यूटोरियल)। जटिल पृष्ठों (समाचार पत्र, फॉर्म, किताबें) पर, लाइनों/क्षेत्रों का विभाजन और पढ़ने के क्रम का अनुमान मायने रखता है:क्रैकेन पारंपरिक ज़ोन/लाइन सेगमेंटेशन और न्यूरल बेसलाइन सेगमेंटेशन को लागू करता है, जिसमें विभिन्न लिपियों और दिशाओं (LTR/RTL/ऊर्ध्वाधर) के लिए स्पष्ट समर्थन होता है।
मान्यता मॉडल। क्लासिक ओपन-सोर्स वर्कहॉर्स टेसरैक्ट (Google द्वारा ओपन-सोर्स, जिसकी जड़ें HP में हैं) एक कैरेक्टर क्लासिफायर से एक LSTM-आधारित अनुक्रम पहचानकर्ता में विकसित हुआ और खोज योग्य PDF, hOCR/ALTO-अनुकूल आउटपुट, और CLI से और भी बहुत कुछ उत्सर्जित कर सकता है। आधुनिक पहचानकर्ता पूर्व-खंडित वर्णों के बिना अनुक्रम मॉडलिंग पर भरोसा करते हैं। कनेक्शनिस्ट टेम्पोरल क्लासिफिकेशन (CTC) मौलिक बनी हुई है, जो इनपुट फ़ीचर अनुक्रमों और आउटपुट लेबल स्ट्रिंग्स के बीच संरेखण सीखती है; यह व्यापक रूप से लिखावट और दृश्य-पाठ पाइपलाइनों में उपयोग किया जाता है।
पिछले कुछ वर्षों में, ट्रांसफॉर्मर्स ने ओसीआर को नया रूप दिया है। TrOCR एक विज़न ट्रांसफॉर्मर एनकोडर और एक टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मर डिकोडर का उपयोग करता है, जिसे बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित किया जाता है और फिर वास्तविक डेटा पर फाइन-ट्यून किया जाता है, जिसमें मुद्रित, हस्तलिखित और दृश्य-पाठ बेंचमार्क में मजबूत प्रदर्शन होता है (यह भी देखें हगिंग फेस डॉक्स)। समानांतर में, कुछ सिस्टम डाउनस्ट्रीम समझने के लिए ओसीआर को दरकिनार करते हैं: डोनट (डॉक्यूमेंट अंडरस्टैंडिंग ट्रांसफॉर्मर) एक ओसीआर-मुक्त एनकोडर-डिकोडर है जो सीधे दस्तावेज़ छवियों से संरचित उत्तर (जैसे कुंजी-मूल्य JSON) आउटपुट करता है (रेपो, मॉडल कार्ड), जब एक अलग ओसीआर चरण एक IE सिस्टम को फीड करता है तो त्रुटि संचय से बचता है।
यदि आप कई लिपियों में बैटरी-शामिल टेक्स्ट रीडिंग चाहते हैं, EasyOCR 80+ भाषा मॉडल के साथ एक सरल एपीआई प्रदान करता है, जो बॉक्स, टेक्स्ट और आत्मविश्वास लौटाता है - प्रोटोटाइप और गैर-लैटिन लिपियों के लिए आसान। ऐतिहासिक दस्तावेज़ों के लिए, क्रैकेन बेसलाइन सेगमेंटेशन और स्क्रिप्ट-अवेयर रीडिंग ऑर्डर के साथ चमकता है; लचीले लाइन-स्तरीय प्रशिक्षण के लिए, कैलामरी ओक्रॉपी वंश पर बनाता है (ओक्रॉपी) (मल्टी-)एलएसटीएम+सीटीसी पहचानकर्ताओं और कस्टम मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए एक सीएलआई के साथ।
सामान्यीकरण डेटा पर निर्भर करता है। लिखावट के लिए, IAM लिखावट डेटाबेस प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए लेखक-विविध अंग्रेजी वाक्य प्रदान करता है; यह लाइन और शब्द पहचान के लिए एक लंबे समय से चली आ रही संदर्भ सेट है। दृश्य पाठ के लिए, कोको-टेक्स्ट ने एमएस-कोको पर व्यापक एनोटेशन स्तरित किए, जिसमें मुद्रित/हस्तलिखित, सुपाठ्य/अपठनीय, लिपि और पूर्ण प्रतिलेखन के लिए लेबल थे (मूल परियोजना पृष्ठभी देखें)। यह क्षेत्र सिंथेटिक प्रीट्रेनिंग पर भी बहुत अधिक निर्भर करता है: सिंथटेक्स्ट इन द वाइल्ड यथार्थवादी ज्यामिति और प्रकाश के साथ तस्वीरों में पाठ प्रस्तुत करता है, डिटेक्टरों और पहचानकर्ताओं को प्रीट्रेन करने के लिए भारी मात्रा में डेटा प्रदान करता है (संदर्भ कोड और डेटा).
के तहत प्रतियोगिताएं ICDAR’s रोबस्ट रीडिंग मूल्यांकन को आधार बनाती हैं। हाल के कार्यों में एंड-टू-एंड डिटेक्शन/रीडिंग पर जोर दिया गया है और इसमें शब्दों को वाक्यांशों में जोड़ना शामिल है, जिसमें आधिकारिक कोड रिपोर्टिंग सटीकता/रिकॉल/एफ-स्कोर, इंटरसेक्शन-ओवर-यूनियन (IoU), और कैरेक्टर-लेवल एडिट-डिस्टेंस मेट्रिक्स - जो अभ्यासकर्ताओं को ट्रैक करना चाहिए, को दर्शाता है।
ओसीआर शायद ही कभी सादे पाठ पर समाप्त होता है। अभिलेखागार और डिजिटल पुस्तकालय पसंद करते हैं ALTO XML क्योंकि यह सामग्री के साथ भौतिक लेआउट (निर्देशांक के साथ ब्लॉक/लाइनें/शब्द) को एन्कोड करता है, और यह METS पैकेजिंग के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। hOCR माइक्रोफ़ॉर्मैट, इसके विपरीत, ocr_line और ocrx_word जैसे क्लास का उपयोग करके HTML/CSS में उसी विचार को एम्बेड करता है, जिससे वे ब टूलिंग के साथ प्रदर्शन, संपादन और रूपांतरण करना आसान हो जाता है। टेसरैक्ट दोनों को उजागर करता है - जैसे, सीएलआई से सीधे एचओसीआर या खोज योग्य पीडीएफ बनाना (पीडीएफ आउटपुट गाइड); पाइथन रैपर जैसे pytesseract सुविधा जोड़ते हैं। hOCR और ALTO के बीच अनुवाद करने के लिए कन्वर्टर्स मौजूद हैं जब रिपॉजिटरी में निश्चित अंतर्ग्रहण मानक होते हैं - इस क्यूरेटेड सूची को देखें ओसीआर फ़ाइल-प्रारूप उपकरण.
सबसे मजबूत प्रवृत्ति अभिसरण है: पहचान, मान्यता, भाषा मॉडलिंग, और यहां तक कि कार्य-विशिष्ट डिकोडिंग एकीकृत ट्रांसफार्मर स्टैक में विलीन हो रहे हैं। बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्री-ट्रेनिंग एक बल गुणक बना हुआ है। ओसीआर-मुक्त मॉडल आक्रामक रूप से प्रतिस्पर्धा करेंगे जहां लक्ष्य वर्बेटिम ट्रांसक्रिप्ट के बजाय संरचित आउटपुट है। हाइब्र िड परिनियोजन की भी अपेक्षा करें: एक हल्का डिटेक्टर और लंबे-फॉर्म टेक्स्ट के लिए एक TrOCR-शैली पहचानकर्ता, और फॉर्म और रसीदों के लिए एक डोनट-शैली मॉडल।
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ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि कागजी दस्तावेज़, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरा द्वारा कैप्चर की गई छवियों, को संपादन योग्य और खोजनीय डेटा में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है।
OCR एक इनपुट छवि या दस्तावेज़ को स्कैन करता है, छवि को अलग-अलग अक्षरों में बांटता है, और पैटर्न पहचान या विशेषता पहचान का उपयोग करके प्रत्येक वर्ण की तुलना करता है।
OCR का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि मुद्रित दस्तावेज़ों को डिजिटाइज़ करने, टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवाओं को सक्षम करने, डेटा एंट्री प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, और दृष्टिबाधित उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट के साथ बेहतर बातचीत करने सहायता करने।
हालांकि OCR प्रौद्योगिकी में काफ़ी प्रगति हुई है, लेकिन यह अचूक नहीं है। सटीकता मूल दस्तावेज़ की गुणवत्ता और उपयोग किए जा रहे OCR सॉफ़्टवेयर की बारीकियों पर निर्भर कर सकती है।
हालाँकि OCR मुद्रित टेक्स्ट के लिए मुख्य रूप से डिज़ाइन किया गया है, कुछ उन्नत OCR सिस् टम लिखावट पहचानने में भी सक्षम होते हैं। हालाँकि, आमतौर पर लिखावट की पहचान करने में कम सटीकता होती है क्योंकि व्यक्तिगत लेखन शैलियों में व्यापक भिन्नता होती है।
हाँ, कई OCR सॉफ़्टवेयर सिस्टम कई भाषाओं को पहचान सकते हैं। हालाँकि, यह महत्वपूर्ण है कि आपके उपयोग में आने वाले सॉफ़्टवेयर द्वारा विशिष्ट भाषा का समर्थन किया जा रहा हो।
OCR का अर्थ ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन है और इसका उपयोग मुद्रित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है, जबकि ICR, या इंटेलिजेंट कैरेक्टर रिकग्निशन, अधिक उन्नत है और इसका उपयोग हस्तलिखित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है।
OCR स्पष्ट, आसानी से पढ़ ने वाले फ़ॉन्ट और मानक टेक्स्ट आकारों के साथ सबसे अच्छा काम करता है। हालांकि यह विभिन्न फ़ॉन्ट और आकारों के साथ काम कर सकता है, लेकिन असामान्य फ़ॉन्ट्स या बहुत छोटे टेक्स्ट आकारों के साथ काम करते समय सटीकता कम होने की प्रवृत्ति होती है।
OCR को कम-रिज़ॉल्यूशन वाले दस्तावेज़ों, जटिल फ़ॉन्ट, खराब प्रिंट वाले पाठ, लिखावट, और ऐसी पृष्ठभूमि वाले दस्तावेज़ों के साथ समस्या हो सकती है जो पाठ के साथ हस्तक्षेप करती हैं। इसके अलावा, यह कई भाषाओं के साथ काम कर सकता है, लेकिन यह हर भाषा को पूरी तरह से कवर नहीं कर सकता है।
हाँ, OCR रंगीन टेक्स्ट और बैकग्राउंड को स्कैन कर सकता है, हालाँकि यह आमतौर पर उच्च-विपरीत रंग संयोजनों, जैसे कि एक सफे द पृष्ठभूमि पर काले टेक्स्ट, के साथ अधिक प्रभावी होता है। टेक्स्ट और पृष्ठभूमि रंगों में पर्याप्त विपरीतता की कमी होने पर सटीकता कम हो सकती है।
VST (वर्सटाइल स्टोरेज) इमेज फॉर्मेट, भले ही JPEG या PNG जैसे फॉर्मेट जितना पहचाना नहीं जाता है, डिजिटल इमेजिंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण तकनीकी नवाचार का प्रतिनिधित्व करता है। उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज को कुशल संपीड़न के साथ प्रदान करने के उद्देश्य से विकसित, VST फॉर्मेट को विभिन्न प्लेटफॉर्म और डिवाइस पर उपयोग में इमेज निष्ठा, संपीड़न दक्षता और बहुमुखी प्रतिभा के बीच संतुलन बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह विस्तृत विवरण VST इमेज फॉर्मेट की तकनीकी जटिलताओं, लाभों और संभावित अनुप्रयोगों को उजागर करने का लक्ष्य रखता है, जो डिजिटल इमेजिंग परिदृश्य में इसकी भूमिका और क्षमता की गहरी समझ में योगदान देता है।
VST इमेज फॉर्मेट की नींव इसके संपीड़न के लिए अद्वितीय दृष्टिकोण में निहित है, जो एक विलक्षण ढांचे के भीतर दोषरहित और दोषपूर्ण दोनों तकनीकों को नियोजित करता है। पारंपरिक प्रारूपों के विपरीत जो विशेष रूप से दोषरहित या दोषपूर्ण संपीड़न के लिए प्रतिबद्ध हैं, VST इमेज की सामग्री और निर्दिष्ट उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के आधार पर अपनी संपीड़न पद्धति को गतिशील रूप से समायोजित करता है। यह अनुकूलन क्षमता इसे महत्वपूर्ण इमेज विवरणों की उच्च निष्ठा बनाए रखने की अनुमति देती है जबकि फ़ाइल आकार में भी महत्वपूर्ण कमी आती है, एक संतुलनकारी कार्य जो इसकी बहुमुखी प्रतिभा और अपील की कुंजी है।
VST के संपीड़न एल्गोरिथम के केंद्र में 'अनुकूली विभाजन' की अवधारणा है। इमेज को रंग और बनावट में समानता के आधार पर ख ंडों में विभाजित किया जाता है, प्रत्येक खंड एक अनुरूप संपीड़न प्रक्रिया से गुजरता है। अत्यधिक विस्तृत जानकारी वाले खंड, जैसे टेक्स्ट या महीन पैटर्न, स्पष्टता बनाए रखने के लिए दोषरहित संपीड़न के साथ व्यवहार किए जाते हैं। इसके विपरीत, चिकने ढाल या कम विवरण वाले क्षेत्रों को दोषपूर्ण संपीड़न के अधीन किया जा सकता है, कथित इमेज गुणवत्ता पर न्यूनतम प्रभाव के साथ फ़ाइल आकार को काफी कम किया जा सकता है। यह विभाजन प्रक्रिया प्रत्येक इमेज के लिए गतिशील रूप से अनुकूलित की जाती है, एक आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण के बिना कुशल संपीड़न सुनिश्चित करती है।
VST फॉर्मेट की एक और पहचान उच्च गतिशील रेंज (HDR) इमेजिंग के लिए इसका समर्थन है। जैसे-जैसे डिजिटल इमेजिंग और डिस्प्ले तकनीक विकसित होती है, व्यापक रंग सरगम और अधिक चमक रेंज की मांग तेजी से प्रचलित होती जा रही है। VST अंतर्निहित रूप से HDR सामग्री का समर ्थन करके इस आवश्यकता को संबोधित करता है, जिससे रंगों के व्यापक स्पेक्ट्रम और तेज विरोधाभासों का प्रतिनिधित्व किया जा सकता है। यह विशेषता VST को पेशेवर फोटोग्राफी, सिनेमैटोग्राफी और किसी भी ऐसे अनुप्रयोग के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाती है जहां रंग सटीकता और विवरण सर्वोपरि हैं।
असाधारण संपीड़न और HDR समर्थन के अलावा, VST फॉर्मेट को मजबूत मेटाडेटा हैंडलिंग क्षमताओं के साथ भी डिज़ाइन किया गया है। यह इमेज डेटा के साथ-साथ जानकारी की एक विशाल श्रृंखला को संग्रहीत कर सकता है, जिसमें कॉपीराइट जानकारी, कैमरा सेटिंग्स, जियोटैगिंग और यहां तक कि जटिल डेटा संरचनाएं भी शामिल हैं जिन्हें संवर्धित वास्तविकता जैसे विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए तैयार किया जा सकता है। यह व्यापक मेटाडेटा समर्थन न केवल VST इमेज की उपयोगिता और प्रबंधनीयता को बढ़ाता है बल्कि विभिन्न डिजिटल माध्यमों पर उनके अनुप्रय ोग के लिए नए रास्ते भी खोलता है।
इंटरऑपरेबिलिटी और उपयोग में आसानी भी प्रमुख विचार हैं जिन्होंने VST इमेज फॉर्मेट के विकास को आकार दिया है। ऐसी दुनिया में जहां डिजिटल सामग्री को कई उपकरणों और प्लेटफॉर्म पर एक्सेस किया जाता है, एक सार्वभौमिक रूप से संगत इमेज फॉर्मेट की आवश्यकता पहले कभी नहीं रही। VST के डिजाइनरों ने इस आवश्यकता को प्राथमिकता दी है, यह सुनिश्चित करते हुए कि फॉर्मेट प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम, वेब ब्राउज़र और फोटो संपादन सॉफ़्टवेयर द्वारा समर्थित है। यह व्यापक संगतता खुले मानकों और सार्वजनिक-डोमेन सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी के प्रावधान के माध्यम से प्राप्त की जाती है जो मौजूदा सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र में VST हैंडलिंग क्षमताओं के एकीकरण को सुविधाजनक बनाती है।
इसके अलावा, VST इमेज फॉर्मेट प्रगतिशील लोडिंग और बहु-रिज़ॉल्यूशन समर्थन जैसी उन्नत सुविधाओं को शामिल करता है। प्रगतिशील लोडिंग इमेज को विवरण के बढ़ते स्तरों में प्रदर्शित करने की अनुमति देता है क्योंकि अधिक डेटा उपलब्ध हो जाता है, जो विशेष रूप से वेब अनुप्रयोगों के लिए फायदेमंद है जहां बैंडविड्थ सीमित हो सकती है। दूसरी ओर, बहु-रिज़ॉल्यूशन समर्थन एक ही फ़ाइल के भीतर विभिन्न रिज़ॉल्यूशन पर इमेज के कई संस्करणों के भंडारण को सक्षम बनाता है। यह सुविधा उन अनुप्रयोगों के लिए अमूल्य है जो उच्च-परिभाषा मॉनिटर से लेकर मोबाइल फोन स्क्रीन तक, विभिन्न प्रकार के डिस्प्ले रिज़ॉल्यूशन को लक्षित करते हैं, जो सभी प्लेटफॉर्म पर इष्टतम देखने के अनुभव सुनिश्चित करते हैं।
सुरक्षा और डेटा अखंडता के संदर्भ में, VST फॉर्मेट इमेज डेटा और संबद्ध मेटाडेटा की सुरक्षा के लिए कई उपायों को शामिल करता है। संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन तकनीकों को लागू किया जा सकता है, जबकि चेकसम और डिज िटल हस्ताक्षर इमेज सामग्री की अखंडता और प्रामाणिकता सुनिश्चित करते हैं। ये सुरक्षा विशेषताएं उन अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक हैं जहां गोपनीयता और डेटा सुरक्षा अत्यंत महत्वपूर्ण है, जैसे कि चिकित्सा इमेजिंग या सुरक्षित दस्तावेज़ प्रसारण में।
अपनाने की चुनौतियां और बाजार में प्रवेश VST इमेज फॉर्मेट के लिए महत्वपूर्ण विचार हैं। इसकी तकनीकी खूबियों के बावजूद, किसी भी डिजिटल फॉर्मेट की सफलता काफी हद तक सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और अंतिम उपयोगकर्ताओं दोनों द्वारा इसे अपनाने पर निर्भर करती है। प्रारंभिक चुनौती डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोगों में VST समर्थन को एकीकृत करने के लिए प्रोत्साहित करने में निहित है, जिसमें अक्सर जड़ता और स्थापित प्रारूपों के प्रभुत्व पर काबू पाना शामिल होता है। अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए, VST के लाभों को स्पष्ट रूप से संप्रेषित और प्रदर्शित किया जाना चाहिए, इसके बेहतर संपीड़न, HDR क्षमताओं और विभिन्न उपयोग के मामलों में बहुमुखी प्रतिभा पर प्रकाश डाला जाना चाहिए।
भविष्य की ओर देखते हुए, VST इमेज फॉर्मेट का विकास आशाजनक प्रतीत होता है, संपीड़न एल्गोरिदम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एकीकरण और यहां तक कि व्यापक मेटाडेटा समर्थन में संभावित प्रगति के साथ। संपीड़न में सुधार इमेज गुणवत्ता का त्याग
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