OCR-Algorithmen: Typen, Funktionsweise und beste Lösungen
28. Mai 2024
Algorithmen zur optischen Zeichenerkennung (OCR) erkennen getippten oder handgeschriebenen Text in gescannten Dokumenten und Szenenfotos und wandeln ihn in ein maschinenlesbares Textformat um. In Kombination mit optischen Scannern ermöglichen sie OCR-Software die Umwandlung von Papierdokumenten in digitale Dateien zur leichteren Verarbeitung.
Lernen Sie die Arten von OCR-Algorithmen, ihre Funktionsweise und Anwendungsfälle kennen und finden Sie heraus, welche Open-Source- und kommerziellen OCR-Tools für Ihre Computer-Vision-Lösung in Frage kommen.
Wichtigste OCR-Algorithmen
Abgleich von Mustern
Algorithmen für den Musterabgleich oder die Mustererkennung isolieren ein als "Glyphe" bezeichnetes Zeichen vom Rest eines Bildes und vergleichen es Pixel für Pixel mit anderen Glyphen, die als Vorlagen gespeichert sind. Da dieser Vergleich auf einem vordefinierten Satz von Regeln basiert und nur zwischen Glyphen ähnlicher Größe und Schriftart funktioniert, wird er in der Regel zur Analyse gescannter Bilder mit Text in einer bekannten Schriftart verwendet.
Merkmalsextraktion
Algorithmen zur Merkmalsextraktion zerlegen Glyphen in einfachere Merkmale wie schräge Linien, Schnittpunkte oder Kurven, um die Erkennung rechnerisch effizient zu gestalten. Nach der Erkennung von Merkmalen vergleichen sie diese Attribute mit zuvor gespeicherten Glyphen, um die beste Übereinstimmung zu finden. Dieser Ansatz, der sich in der Regel auf Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) wie k-nearest neighbors stützt, ermöglicht die Erkennung sowohl von gedrucktem als auch von komplexerem handgeschriebenem Text.
OCR-Software-Kategorien
Einfache Software zur optischen Zeichen- und Worterkennung
Diese Art von OCR-Software vergleicht die erfassten Textbilder mit vordefinierten Vorlagen, die bestimmte Textbildmuster darstellen. Sie können Texte Zeichen für Zeichen oder Wort für Wort vergleichen. Aufgrund der großen Vielfalt an Handschriften, die eine unbegrenzte Anzahl von Vorlagen in ihren Datenbanken erfordern würde, können diese Systeme nur maschinengeschriebenen Text verarbeiten.
Intelligente Software zur Zeichen- und Worterkennung
Anstatt sich auf vordefinierte Textarchetypen für den Vergleich zu verlassen, nutzt intelligente OCR-Software KI, insbesondere neuronale Netze. Diese Modelle können anhand großer Datensätze trainiert werden, um dann Text aus Bildern zu erkennen, ohne sich auf manuell erfundene Heuristiken zu verlassen.
Wie funktioniert die OCR?
Traditionelle OCR mit maschinellem Lernen
Im Vergleich zu ihren fortschrittlicheren Pendants aus dem Bereich des Deep Learning sind ML-basierte OCR-Systeme relativ einfach zu entwickeln und benötigen weniger Trainingsdaten und Rechenleistung.
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Bilderfassung
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Bilderfassung
Die OCR-Lösung verwendet einen optischen Scanner, um nicht bearbeitbare Textinhalte von Dokumenten aller Art (Flachbettscans von Unternehmensarchivmaterial, von einer Außenkamera aufgenommenes Szenentextbild usw.) zu erfassen und in maschinenlesbare Binärdaten umzuwandeln. Die Binarisierung kann beispielsweise dadurch erfolgen, dass schwarzen bzw. weißen Pixeln "1" bzw. "0" zugewiesen wird.
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Vorverarbeitung
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Vorverarbeitung
Die OCR-Software bereinigt das Quellbild auf einer aggregierten Ebene, so dass der Text besser zu erkennen ist und Rauschen reduziert oder beseitigt wird. Diese Aufgabe kann mit verschiedenen Techniken durchgeführt werden, z. B. Schräglagenkorrektur, Layout-Analyse und Zeichensegmentierung.
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Texterkennung
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Texterkennung
Das System scannt den Bildinhalt, um Gruppen von Pixeln zu identifizieren, die wahrscheinlich einzelne Zeichen darstellen, und ordnet sie einer Klasse zu. Je nach gewähltem Ansatz (Mustervergleich oder Merkmalsextraktion) vergleicht die Lösung dann Glyphen mit verallgemeinerten OCR-Vorlagen oder früheren Modellen oder verwendet ML-Algorithmen, um Merkmale für die wiederkehrenden Pixelgruppen abzuleiten.
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Nachbearbeitung
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Nachbearbeitung
Nach der Verarbeitung konvertiert das OCR-System die extrahierten Textdaten in eine einfache Zeichendatei oder, im Falle fortschrittlicherer Lösungen, in eine mit Anmerkungen versehene PDF-Datei, bei der das ursprüngliche Seitenlayout erhalten bleibt. Moderne OCR-Software ist in der Lage, hochpräzise Ergebnisse zu erzeugen, aber die Benutzer können die OCR-Genauigkeit noch weiter verbessern, indem sie beispielsweise die Ausgabe des Algorithmus durch anschließende Trainingssitzungen mit neuen Textdaten feinabstimmen.
OCR auf Basis von Deep Learning
OCR-Systeme, die tiefe neuronale Netze nutzen, sind in der Regel genauer als herkömmliche ML-basierte Lösungen.
Vorverarbeitung
Diese Phase unterscheidet sich von dem entsprechenden Schritt in der ML-Pipeline, da sie andere Vorverarbeitungstechniken verwendet, einschließlich der Größenänderung von Bildern und der Normalisierung von Pixelwerten.
Vorschlag der Region
Ein Modell mit Regionsvorschlägen erkennt je nach seiner Architektur einzelne Zeichen oder Wörter und schließt sie in Bounding Boxes ein, die Regionen von Interesse definieren. Wenn das Modell so aufgebaut ist, dass es Zeichen erkennt, werden deren Regionen in einem weiteren Verarbeitungsschritt zu Wortregionen zusammengefügt.
Texterkennung
Die Regionen werden beschnitten und als Einzelbilder von einem Erkennungsmodell verarbeitet, um ein einzelnes Wort pro Region zu erhalten.
OCR-Anwendungsfälle nach Branchen
Einzelhandel
Eingabe von Kundendaten und Verarbeitung von Bestellungen, Rechnungen und Packlisten zur schnelleren Bestandsverwaltung und Verfolgung der Haltbarkeit.
Gesundheitswesen
Digitalisierung von Patientenakten (Behandlungen, Tests, Versicherungszahlungen usw.) und unterstützende Technologie für sehbehinderte Nutzer.
Finanzen, Banken und Versicherungen
Automatisierte Verarbeitung von Rechnungen, Kontoauszügen, Kreditanträgen, Quittungen oder Versicherungsansprüchen.
Transport und Logistik
Automatisierte Nummernschilderkennung für die Strafverfolgung, Verkehrszeichenerkennung für ADAS, Dokumentenprüfung an Flughäfen und Dateneingabe aus Frachtbriefen und anderen Dokumenten.
Fertigung
Scannen von Frachtbriefen, Rechnungen, Stücklisten oder Verpackungsetiketten für eine bessere Transparenz der Lieferkette und Lagerverwaltung.
Partnerschaft mit Itransition zur Einführung von OCR
Geschäftliche Vorteile der OCR-Einführung
Mit OCR können Sie zeitaufwändige Aufgaben wie die Datenerfassung und die Dokumentenverarbeitung automatisieren, um die Digitalisierung zu erreichen und die betriebliche Effizienz zu maximieren.
Schnellere Dateneingabe
OCR-Systeme scannen automatisch handschriftlich ausgefüllte Formulare oder gedruckte Dokumente und wandeln sie in ein digitales Format um. Dadurch wird die manuelle Dateneingabe reduziert und der Prozess erheblich beschleunigt.
Erhöhte Datengenauigkeit
Die manuelle Dateneingabe ist mühsam und daher anfällig für menschliche Fehler. OCR-Lösungen identifizieren Daten direkt aus gescannten Dokumenten und erledigen die Aufgabe mit größerer (wenn auch nicht absoluter) Genauigkeit.
Leichte Lagerung
Sobald die Dokumente digitalisiert sind, benötigen sie nur noch wenig Platz auf einem Server. Die OCR-Digitalisierung erleichtert auch die Datensicherung, da die Aufbewahrung digitaler Kopien in zusätzlichen Datenbanken sicherlich weniger aufwändig ist als die Aufbewahrung von Papierduplikaten an einem separaten physischen Ort.
Verbesserte Kundenzufriedenheit
OCR rationalisiert die Interaktion mit den Kunden, indem es ihnen ermöglicht, persönliche Dokumente zu scannen und zu versenden oder Formulare aus der Ferne zu erstellen, ohne persönlich vorbeikommen zu müssen.
Beliebte Open-Source OCR-Lösungen
Unternehmen, die keine hohen Lizenzgebühren für OCR-Lösungen zahlen wollen, können auf eine breite Palette von FOSS (Free and Open Source Software) Engines zählen, die integrierte OCR-Algorithmen und vorab trainierte Modelle bieten.
Tesserakt
Die Tesseract OCR-Engine ist ein Open-Source-Algorithmus, dessen Entwicklung seit 2006 von Google gesponsert wird. Tesseract gilt als eines der genauesten OCR-Frameworks und wird in der FOSS-Community für seine Fähigkeiten gelobt.
- Die zentrale OCR-Engine ist als CLI-Angebot für Windows und Linux verfügbar, während die Unterstützung für die Mac-Plattform weniger umfangreich ist.
- Tesseract unterstützt standardmäßig 116 Sprachen, aber Sie können die Engine mit benutzerdefinierten Datensätzen trainieren, um weitere Sprachen zu erkennen.
- Ab Version 4 basiert Tesseract auf einer rekurrenten neuronalen Netzwerkarchitektur (RNN) mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM) und bietet eine automatische Spracherkennung.
- Version 5 von Tesseract modernisierte die Codebasis und brachte eine deutliche Leistungssteigerung.
- Verschiedene APIs für bestimmte Programmiersprachen verfügbar.
- Ein langjähriges Manko von Tesseract ist, dass die Zeichenbilder vor dem Training unter Umständen stark bereinigt werden müssen.
- Eine Vielzahl von FOSS und proprietären Schnittstellen und GUIs sind entstanden, um dieses Framework zu nutzen, darunter gImageReader (ein Gtk/Qt-Frontend), YAGF (ein grafisches Frontend, das auch Cuneiform unterstützt) und OCRFeeder (ein System zur Analyse des Dokumentenlayouts).
EasyOCR
EasyOCR ist ein gut gepflegtes Repository, das mehr als 80 Sprachen und alle gängigen Schriftarten unterstützt, darunter Latein, Kyrillisch, Chinesisch und Arabisch. Es verfügt über ein eigenes Python-Paket, das alle Komplexitäten abstrahiert und eine einfache Integration ermöglicht.
PaddleOCR
PaddleOCR wurde vom chinesischen Technologieunternehmen Baidu entwickelt und ist ein OCR-Modell, das auf dem PaddlePaddle Deep Learning Framework basiert. Es kombiniert hohe Erkennungsgenauigkeit mit guter Recheneffizienz und unterstützt über 80 Sprachen.
Kraken
Es gab einige Flüchtlinge aus dem zersplitterten OCRopus-Projekt, und Kraken, ein CUDA-gestütztes schlüsselfertiges OCR-Framework, das unter Linux und OSX läuft und externe Bibliotheken benötigt, um zu funktionieren, ist eines davon. Es kann über PIP oder Anaconda installiert werden und muss Erkennungsmodelle aus externen Quellen laden. Das Projekt bietet auch ein öffentliches Repository mit Modelldateien.
Calamari OCR
Das auf Python 3 basierende Calamari OCR ist ein von Kraken abgeleitetes Framework. Es bietet ein Modell-Repository mit Schwerpunkt auf historischen und nicht auf aktuellen Textquellen, wobei Französisch die primäre Alternativsprache zum Englischen ist.
Die besten kommerziellen OCR-Dienste
Unternehmen, die umfassendere OCR-Dienste und -Funktionen benötigen, können sich für proprietäre Systeme entscheiden, die von großen Cloud-Anbietern angeboten werden. Diese SaaS-Lösungen umfassen in der Regel standardmäßige OCR-Modelle und -Algorithmen, Tools für die visuelle Informationsaufnahme und OCR-APIs, um solche Dienste mit Ihren Anwendungen zu verbinden.
Amazon Textract/Rekognition
Amazon bietet zwei verschiedene OCR-Dienste an: Amazon Rekognition für die Individualisierung kleiner Textmengen in freier Wildbahn und Amazon Textract für eine traditionelle dokumentenbasierte OCR-Pipeline. Darüber hinaus umfasst Textract selbst fünf verschiedene APIs:
- Detect Document Text API zur Extraktion von gedrucktem Text und Handschrift aus einem Dokument
- Dokument analysieren API, um Text aus Formularen, Tabellen und Unterschriften zu extrahieren oder in ein Dokument zu schauen, um die gewünschten Informationen zu finden
- Analyze Expense API zum Extrahieren von Informationen aus Rechnungen und anderen Buchhaltungsdokumenten
- Analyze ID API zum Extrahieren persönlicher Daten aus Pässen, Führerscheinen und anderen Ausweisen
- Analyze Lending API zur Klassifizierung und Extraktion von Daten aus hypothekenbezogenen Antragsunterlagen
Preisgestaltung
Rekognition umfasst Bild-, Video-, benutzerdefinierte Kennzeichnungs- und benutzerdefinierte Moderationsdienste, für die jeweils eigene Preisangaben gelten. Außerdem gibt es eine 12-monatige kostenlose Stufe, mit der Kunden eine begrenzte Menge an Inhalten pro Monat analysieren können. Die Preisgestaltung von Textract folgt einem ähnlichen Prinzip, wobei die kostenlose Stufe drei Monate lang gilt. Das Unternehmen bietet auf seiner Website eine detaillierte Preisliste sowie einen umfassenden Online-Rechner, der bei der Abschätzung möglicher Kosten hilft.
Google Cloud Vision
Google bietet zwei Arten der Texterkennung in Form von API-Aufrufen an: Text Detection und Document Text Detection. Die erste zielt auf spärliche Textmengen in Bildern ab (z. B. Bilder von Schildern für AR/VR oder Navigationsprodukte), während die zweite eine traditionellere Dokumenten-OCR-Funktionalität bietet.
Vision umfasst auch Vertex, eine Entwicklungsumgebung zur einfachen Erstellung und Verwaltung von Computer-Vision-Anwendungen. Die Lösung bietet Entwicklern eine integrierte Pipeline für die Aufnahme von Datenströmen in Echtzeit, vortrainierte ML-Modelle und Warehousing-Funktionen. Vertex enthält jetzt den früher als AutoML Vision bekannten Dienst, ein proprietäres Modell-Training-Framework zur Erstellung eigener ML-Modelle für OCR und andere Computer-Vision-Aufgaben.
Preisgestaltung
Die ersten 1000 Einheiten pro Funktion (Texterkennung, Dokumenttexterkennung usw.), die pro Monat genutzt werden, sind kostenlos. Danach zahlen Sie $1,50 pro 1.000 Einheiten pro Monat. Nach 5.000.000 Einheiten sinkt der Preis auf 0,60 $ pro 1.000 Einheiten pro Monat.
Microsoft Azure KI Vision
Microsoft's Dienste zur optischen Zeichenerkennung sind nur ein Aspekt von Azure AI Vision, zu dem auch Bildanalyse, räumliche Analyse und Gesichtserkennung gehören. Was die reine Texterkennung betrifft, so finden Sie die entsprechenden Funktionen im Vision Studio-Toolset.
Die OCR-Engine von Azure AI Vision, nämlich Read, wird von mehreren ML-Modellen angetrieben, die globale Sprachen unterstützen, und ist sowohl als Cloud-Service als auch als On-Premises-Container verfügbar. Sie bietet zwei OCR-Funktionen und entsprechende APIs: die Erkennung allgemeiner Bilder, wie Straßenschilder oder Plakate, und die Analyse textlastiger gescannter und digitaler Inhalte zur leichteren Verarbeitung von Dokumenten.
Preisgestaltung
Microsoft bietet OCR nicht als eigenständige Funktion an, sondern in Kombination mit anderen Tools zur Erkennung von Berühmtheiten, Wahrzeichen, Marken und allgemeinen Objekten. Der Preis beginnt bei 1 $ pro 1.000 Transaktionen für die erste Million Einheiten und sinkt mit höherem Volumen.
Andere kommerzielle OCR-Tools
Es gibt auch ein breiteres Angebot an kommerziellen OCR-Lösungen auf mittlerem Niveau, darunter:
- Cloudmersive Optical Character Recognition API
OCR ist eine der APIs von Cloudmersive mit Unterstützung für 90 Sprachen und automatischer Segmentierung und Vorverarbeitung. Eine komplexe Hierarchie der Preisgestaltung reicht von 'Small Business' bis 'Government'. - Free OCR API
Free OCR API bietet in seinem OCR-Angebot die Stufen Pro PDF und Enterprise an, die derzeit bei 60 bzw. 299 US-Dollar pro Monat liegen. Sie erhöhen die zulässige Seitenlänge von ziemlich nutzlosen (mit Wasserzeichen versehenen) drei Seiten auf 999+ Seiten. - Mathpix API
Mathpix OCR bietet eine API an, die sich an MINT-Unternehmen richtet und die Extraktion mathematischer Formeln und ihre Übersetzung in ein proprietäres Markdown-Format unterstützt (hilfreich, um Formatierungselemente wie Überschriften oder URLs zu einfachem Text hinzuzufügen, ohne einen Texteditor zu verwenden). Die Plattform bietet zwei kostenlose Tarife für allgemeine Nutzer und Studenten bzw. Lehrkräfte sowie einen Pro-Tarif (4,99 $ pro Monat).
Große Sprachmodelle mit Bildverarbeitungsfunktionen
VisionLLMs verkörpern das Konzept der multimodalen KI, d. h. eine Kombination aus Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Modelle können Informationen aus mehreren Eingabearten, einschließlich Bildern und entsprechenden Textbeschreibungen, aufnehmen und erfassen und so ein besseres Kontextverständnis gewährleisten. Sie ermöglichen es den Benutzern auch, komplexere und interaktive Aufgaben als die "einfache" OCR auszuführen, z. B. das System zu bitten, Textdaten aus einem Bild durch schriftliche Aufforderungen zu extrahieren. Hier sind einige wichtige Beispiele für VisionLLMs:
GPT-4 Turbo mit Vision
Das umfangreiche multimodale Modell von OpenAI kombiniert textuelles und visuelles Verständnis und kann Aufgaben wie OCR von Handschriften, Bildklassifizierung und die Beantwortung visueller Fragen ausführen. Die Extraktion sensibler Daten ist jedoch zum Schutz der Privatsphäre eingeschränkt. Das Modell kann auch in Microsoft Azure verwendet werden. OpenAI bietet auf seiner Website einen Preiskalkulator für dieses Modell an.
Zwillinge 1.5
Die multimodale KI von Google DeepMind umfasst das Modell selbst und die darauf basierende Chatbot-Schnittstelle (früher Bard). Gemini kann verschiedene Arten von Informationen interpretieren (textuell, visuell usw.) und OCR auf natürlichen Bildern, Dokumentenverständnis und viele andere Aufgaben durchführen. Google bietet sowohl eine kostenlose Version in AI Studio als auch eine kostenpflichtige Option an.
Claude 3
Claude 3 von Anthropic verfügt über umfassende Funktionen, die beispielsweise optische Zeichenerkennung, Text- und Codegenerierung sowie mehrsprachige Übersetzung umfassen. Das Modell ist auch auf Amazon Bedrock und Google Cloud Vertex AI verfügbar. Nutzer können auf drei Claude 3-Modelle mit unterschiedlichen Funktionen und Preisen zugreifen.
Leitlinien für die Auswahl von OCR-Werkzeugen
Open-Source vs. kommerzielle OCR-Lösungen
Open-Source
Kommerziell
Profis
Profis
Die OCR-Tools von FOSS sind von Natur aus leicht zugänglich und daher ideal für Unternehmen mit begrenztem Budget. Diese Engines können von jedem Benutzer mit dem nötigen Fachwissen an die jeweiligen Anforderungen angepasst werden. Trotz ihres nichtkommerziellen Zwecks werden viele Open-Source-OCR-Tools regelmäßig von aktiven Gemeinschaften von Mitwirkenden oder großen IT-Unternehmen korrigiert und aktualisiert.
Proprietäre OCR-Lösungen sind in der Regel besser als die meisten FOSS-Tools, da sie auf modernster Technologie basieren, die dank regelmäßiger Investitionen von Big Tech entwickelt wurde. Kommerzielle OCR-Angebote umfassen in der Regel intuitive Automatisierungspipelines, laufende Updates und einen speziellen Anwendersupport, um die Akzeptanz zu maximieren und eine reibungslose Kundenerfahrung zu gewährleisten. SaaS-Lösungen implementieren bereits viele FOSS-Pakete und Erkennungsmodelle in eine funktionale OCR-Pipeline (Datenmanagement, Verarbeitung usw.), so dass sie von den Anwendern nicht selbst implementiert werden müssen.
Nachteile
Nachteile
Im Vergleich zu kommerziellen OCR-Diensten kann die Implementierung eine größere Herausforderung darstellen und erfordert in der Regel einen größeren Aufwand für Ihr internes IT-Team oder ausgelagerte Experten. Der von der Gemeinschaft betriebene Support (Foren, Dokumentation usw.) kann nicht mit der Wartung und technischen Unterstützung proprietärer Plattformen konkurrieren.
Lizenzgebühren, die mit dem Nutzungsbedarf steigen, können in Verbindung mit der Ungewissheit über die künftige Preispolitik die Anwender abschrecken. Die Kunden müssen sich auf hybride oder Cloud-basierte OCR-Rahmenmodelle festlegen oder akzeptieren, dass die Verbindung von lokalen Modellen mit Cloud-basierten kommerziellen APIs einige Datensicherheitsrisiken mit sich bringt.
Navigation durch das sich ständig ändernde Angebot von SaaS OCR
Betrifft
Die Marktführer im Bereich OCR-API bieten nicht nur verschiedene Produkte für unterschiedliche OCR-Szenarien an, sondern diese Produkte unterscheiden sich auch in Bezug auf Architektur, Funktionen, verfügbare Datensatzvorlagen zur Datenorganisation, Softwaremodule und Verarbeitungspipeline-Funktionen.
Die großen OCR-Anbieter aktualisieren ihre Serviceangebote häufig, was Vergleiche, die auch langfristig korrekt bleiben, zu einer Herausforderung macht.
In regelmäßigen Abständen werden neue Tests zum Vergleich von SaaS-OCR-Diensten in Bezug auf die Anzahl der Fehler bei der Textvorhersage, die Genauigkeitsraten und andere Metriken erstellt. Diese sporadischen Erhebungen umfassen jedoch selten ein ausreichend breites Spektrum von SaaS-Angeboten und konzentrieren sich stattdessen nur auf die größten Anbieter.
Empfehlungen
Da sich die Anwendungsfälle und Daten der Kunden voneinander unterscheiden und sich die SaaS-OCR-Test-Rankings ständig ändern, sollten Sie die Vorteile anfänglicher kostenloser Gutschriften und Testphasen nutzen.
Entwickeln Sie ein modulares OCR-Framework, das relativ einfach zwischen APIs wechseln kann, um eine Sondierungsphase für das Projekt zu ermöglichen.
Unsere Dienstleistungen im Bereich Computer Vision
Itransition bietet ein umfassendes Angebot an Beratungs- und Entwicklungsdienstleistungen, um Unternehmen bei der Erstellung und Einführung von Bildverarbeitungslösungen, einschließlich OCR-Software, zu unterstützen, die vollständig auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Beratung
Wir bieten Ihnen fachkundige Beratung, um Ihr Projekt zur Einführung von Computer Vision zu optimieren und mögliche Hindernisse bei der Umsetzung zu überwinden.
- Identifizierung von Anwendungsfällen
- Bewertung bestehender Lösungen (falls vorhanden)
- Datenzuordnung und Qualitätsprüfung
- Auswahl des Tech-Stacks
- Entwurf einer Software-Architektur
- Projektplanung und Budgetierung
- Überprüfung des Entwicklungsprozesses
- Benutzerschulung und -unterstützung
Entwicklung
Wir entwickeln Computer-Vision-Lösungen, die auf KI-Algorithmen basieren und auf großen, hochwertigen Datensätzen trainiert werden, um eine optimale Leistung zu erzielen.
- ETL-Pipeline-Konfiguration
- Datenvorverarbeitung (Bereinigung, Annotation und Transformation)
- Auswahl des Algorithmus
- AI-Modell-Training
- API-Erstellung und Software-Integration
- End-to-End-Tests
- Feinabstimmung des Modells nach der Markteinführung und bedarfsgerechte Modernisierung der Software
Automatisieren Sie Ihre Unternehmensabläufe mit den OCR-Lösungen von Itransition
OCR als Digitalisierungskatalysator
Aufgrund der dringenden Notwendigkeit, auf ein digitales Geschäftsmodell umzustellen, haben viele Unternehmen die optische Zeichenerkennung als wertvollen Verbündeten entdeckt. OCR-Systeme können sperrige Dokumente und andere papierbasierte Ressourcen in leicht zu verwaltende Dateien umwandeln und "Papierkram" in etwas verwandeln, das kein "Papier" und viel weniger "Arbeit" erfordert. Obwohl OCR als kompliziert und teuer in der Implementierung gilt, können Unternehmen die Einführung von OCR-Systemen durch den Einsatz von Open-Source- oder SaaS-Lösungen vereinfachen. Um die am besten geeignete Engine auszuwählen oder eine OCR-Software von Grund auf zu entwickeln, sollten Sie sich auf einen kompetenten Partner wie Itransition verlassen.
Einblicke
Computer-Vision in der Fertigung: 9 Anwendungsfälle, Beispiele und bewährte Verfahren
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BI-Plattform mit KI und Computer Vision für einen Modeeinzelhändler
Dienst
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Kognitive Automatisierung: Bots mit Intelligenz ausstatten
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