OCR-Algorithmen: Typen, Funktionsweise und beste Lösungen
28. Mai 2024
Algorithmen zur optischen Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) erkennen maschinen- oder handschriftlichen Text in gescannten Dokumenten und Szenenfotos und wandeln ihn in ein maschinenlesbares Textformat um. In Verbindung mit optischen Scannern ermöglicht OCR-Software die Umwandlung von Papierdokumenten in digitale Dateien zur leichteren Weiterverarbeitung.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die verschiedenen OCR-Algorithmen, ihre Funktionsweise und Anwendungsfälle und welche Open-Source- und kommerziellen OCR-Tools für Ihre Computer-Vision-Lösung geeignet sind.
Die wichtigsten OCR-Algorithmen
Mustererkennung
Algorithmen für den Musterabgleich oder die Mustererkennung, auch „Pattern Matching“ genannt, isolieren ein als „Glyphe“ bezeichnetes Zeichen vom Rest eines Bildes und vergleichen es Pixel für Pixel mit anderen Glyphen, die als vordefinierte Muster 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 effizienter zu gestalten. Nach der Merkmalserkennung werden diese Attribute mit zuvor gespeicherten Glyphen verglichen, um die beste Übereinstimmung zu finden. Dieser Ansatz, der in der Regel auf Machine-Learning-Algorithmen (ML) wie „K-Nearest-Neighbors“ beruht, ermöglicht die Identifizierung von gedrucktem und komplexerem handgeschriebenem Text.
OCR-Software-Kategorien
Einfache Software zur optischen Zeichen- und Worterkennung
Diese Art von OCR-Software vergleicht die erfassten Textbilder mit vordefinierten Mustervorlagen, 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 Mustervorlagen in ihren Datenbanken erfordern würde, können diese Systeme nur maschinengeschriebenen Text verarbeiten.
Intelligente Software zur Zeichen- und Worterkennung
Anstatt sich auf vordefinierte Textvorlagen für den Vergleich zu verlassen, nutzt intelligente OCR-Software KI, genauer gesagt neuronale Netze. Diese Modelle können mithilfe großer Datensätze trainiert werden, um dann Text aus Bildern zu erkennen, ohne auf manuell erstellte Heuristiken angewiesen zu sein.
Wie funktioniert 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 editierbare Textinhalte aus Dokumenten aller Art (Flachbettscans von Unternehmensarchivmaterial, von einer Außenkamera aufgenommene Textbilder usw.) zu erfassen und in maschinenlesbare Binärdaten umzuwandeln. Die Binarisierung kann beispielsweise durch Zuweisung von „1“ oder „0“ zu schwarzen bzw. weißen Pixeln erfolgen.
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Vorverarbeitung
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Vorverarbeitung
Die OCR-Software bereinigt die Quellbilder auf einer aggregierten Ebene, sodass der Text leichter zu erkennen ist und Bildstörungen reduziert oder beseitigt werden. Diese Aufgabe kann durch verschiedene Techniken ausgeführt werden, darunter Schräglagenkorrektur, Layout-Analyse und Zeichensegmentierung.
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Texterkennung
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Texterkennung
Das System scannt den Bildinhalt, um Pixelgruppen zu identifizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einzelne Zeichen darstellen, und ordnet sie einer Klasse zu. Je nach gewähltem Ansatz (Musterabgleich oder Merkmalsextraktion) vergleicht die Lösung dann Glyphen mit verallgemeinerten OCR-Mustervorlagen 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 Datei mit Zeichen oder, im Falle von fortgeschritteneren Verfahren, in eine mit Anmerkungen versehene PDF-Datei, die das ursprüngliche Seitenlayout beibehält. Moderne OCR-Software kann sehr präzise Ergebnisse liefern, Benutzer können die OCR-Genauigkeit jedoch noch weiter verbessern, beispielsweise durch die Feinabstimmung der Algorithmusausgabe über nachfolgende Trainingseinheiten mit neuen Textdaten.
Deep-Learning-basierte OCR
OCR-Systeme, die 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.
Regionsvorschlag
Ein Modell zur Bestimmung von Regionen erkennt je nach Architektur einzelne Zeichen oder Wörter und fasst sie in Begrenzungsrahmen ein, die die relevanten Bereiche definieren. Wenn das Modell für die Zeichenerkennung ausgelegt ist, werden die entsprechenden Bereiche in einem weiteren Verarbeitungsschritt zu Wortbereichen zusammengefügt.
Texterkennung
Die Regionen werden ausgeschnitten und von einem Erkennungsmodell als einzelne Bilder verarbeitet, um ein einzelnes Wort pro Regionen 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 Benutzer mit eingeschränkter Sehfähigkeit.
Finanzen, Banken und Versicherungen
Automatisierte Verarbeitung von Rechnungen, Kontoauszügen, Kreditanträgen, Quittungen oder Versicherungsansprüchen.
Transport & 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 Paketscheinen für eine bessere Lieferkettentransparenz und Lagerverwaltung.
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Geschäftliche Vorteile der OCR-Einführung
Mit OCR können zeitaufwendige Aufgaben wie die Datenerfassung und die Dokumentenverarbeitung automatisiert werden, um die Digitalisierung voranzutreiben 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.
Einfache Speicherung
Einmal digitalisiert, nehmen Dokumente auf einem Server nur noch wenig Platz ein. Die OCR-Digitalisierung erleichtert auch die Datensicherung, da es zweifellos weniger aufwändig ist, digitale Kopien in zusätzlichen Datenbanken zu speichern, als Kopien in Papierform an einem separaten physischen Ort aufzubewahren.
Verbesserte Kundenzufriedenheit
OCR optimiert die Kundeninteraktion, indem es Kunden ermöglicht, persönliche Dokumente oder ausgefüllte Formulare zu scannen und elektronisch zu versenden, ohne vor Ort erscheinen zu müssen.
Beliebte Open-Source OCR-Lösungen
Unternehmen, die hohe Lizenzgebühren für OCR-Lösungen vermeiden möchten, können auf eine Vielzahl von FOSS-Engines (Free and Open Source Software; kostenlose Open-Source-Software) zurückgreifen, die integrierte OCR-Algorithmen und vorab trainierte Modelle enthalten.
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 hoch 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, Sie können die Engine jedoch 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 hat die Codebasis weiter modernisiert und brachte eine deutliche Leistungssteigerung mit sich.
- Verschiedene APIs für bestimmte Programmiersprachen verfügbar.
- Ein langjähriges Manko von Tesseract ist, dass die Zeichenbilder vor dem Training unter Umständen stark bereinigt werden müssen.
- Es gibt eine Vielzahl von FOSS- und proprietären Schnittstellen und GUIs, die dieses Framework nutzen, darunter gImageReader (ein Gtk/Qt-Frontend), YAGF (ein grafisches Frontend, das auch Keilschrift unterstützt) und OCRFeeder (ein System zur Analyse des Dokumentenlayouts).
EasyOCR
EasyOCR ist ein gut gepflegtes Repository, das mehr als 80 Sprachen und alle gängigen Schrifttypen unterstützt, darunter lateinische, kyrillische, chinesische und arabsiche Schriftzeichen. 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 eine hohe Erkennungsgenauigkeit mit einer guten Recheneffizienz und unterstützt über 80 Sprachen.
Kraken
Das zersplitterte OCRopus-Projekt hat einige Ableger hervorgebracht, darunter Kraken, ein CUDA-gestütztes, sofort einsatzbereites OCR-Framework, das unter Linux und OSX läuft und externe Bibliotheken benötigt. Es kann über PIP oder Anaconda installiert werden und muss Erkennungsmodelle aus externen Quellen laden. Das Projekt verfügt auch über ein öffentliches Repository für Modelldateien.
Calamari OCR
Das auf Python 3 basierende Calamari OCR ist ein von Kraken abgeleitetes Framework. Es bietet ein Modell-Repository mit einem Schwerpunkt auf historischen statt zeitgenössischen Textquellen, wobei Französisch die primäre alternative Sprache zu Englisch 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 vorgefertigte OCR-Modelle und -Algorithmen, Tools zur Erfassung visueller Informationen und OCR-APIs, um solche Dienste mit Ihren Anwendungen zu verknüpfen.
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
- Analyze Document API zum Extrahieren von Text aus Formularen, Tabellen und Unterschriften oder zum Durchsuchen eines Dokuments, um die benötigten Informationen zu finden
- Analyze Expense API zum Extrahieren von Informationen aus Rechnungen und anderen Buchhaltungsdokumenten
- Analyze ID API zum Extrahieren personenbezogener Daten aus Pässen, Führerscheinen und anderen Ausweisen
- Analyze Lending API zum Klassifizieren und Extrahieren von Daten aus hypothekenbezogenen Antragsunterlagen
Preise
Rekognition umfasst Dienste für Bilder, Videos, benutzerdefinierte Labels und benutzerdefinierte Moderation, die jeweils eigene Preiskonditionen haben. Außerdem ist eine kostenlose 12-monatige Testphase verfügbar, die es Kunden ermöglicht, eine begrenzte Menge an Inhalten pro Monat zu analysieren. Die Preisgestaltung von Textract folgt einem ähnlichen Prinzip, wobei die kostenlose Testphase drei Monate dauert. Auf der Website des Unternehmens finden Sie eine detaillierte Preisliste sowie einen Online-Rechner, mit dem Sie die potenziellen Kosten im Voraus berechnen können.
Google Cloud Vision
Google bietet zwei Arten der Texterkennung in Form von API-Aufrufen an: Text Detection und Document Text Detection. Erstere zielt auf kleine Textmengen in Bildern ab (z.B. Bilder von Schildern für AR/VR oder Navigationsprodukte), während letztere eine traditionellere Dokumenten-OCR-Funktionalität bietet.
Vision beinhaltet auch Vertex, eine Entwicklungsumgebung zur einfachen Erstellung und Verwaltung von Computer-Vision-Anwendungen. Die Lösung bietet Entwicklern eine integrierte Pipeline für die Erfassung von Datenströmen in Echtzeit, vortrainierte ML-Modelle und Warehousing-Funktionen. Vertex enthält nun auch den früher als AutoML Vision bekannten Dienst, ein proprietäres Modellbildungs-Framework zur Erstellung eigener ML-Modelle für OCR und andere Computer-Vision-Aufgaben.
Preise
Die ersten 1000 Einheiten pro Funktion (Texterkennung, Dokumenttexterkennung usw.), die pro Monat genutzt werden, sind kostenlos. Danach zahlen Sie 1,45 € pro 1.000 Einheiten pro Monat. Nach 5.000.000 Einheiten sinkt der Preis auf 0,58 € pro 1.000 Einheiten pro Monat.
Microsoft Azure AI Vision
Die OCR-Dienste von Microsoft sind nur ein Aspekt von Azure AI Vision, welches auch Bildanalyse, räumliche Analyse und Gesichtserkennung umfasst. Die Funktionen für die reine Texterkennung sind im Vision Studio-Toolset enthalten.
Die OCR-Engine von Azure AI Vision, Read, basiert auf mehreren ML-Modellen, die verschiedene Sprachen unterstützen, und ist sowohl als Cloud-Service als auch als Vor-Ort-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 einfacheren Verarbeitung von Dokumenten.
Preise
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
Neben den vorgestellten Optionen gibt es eine breite Palette kommerzieller OCR-Lösungen der mittleren Preisklasse, darunter:
- Cloudmersive Optical Character Recognition API
Cloudmersive Optical Character Recognition API OCR ist eine der APIs von Cloudmersive, unterstützt 90 Sprachen und bietet eine automatische Segmentierung und Vorverarbeitung. Die Preisstruktur ist komplex und 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 58 bzw. 288 Euro pro Monat liegen. Dabei steigt die zulässige Seitenzahl von drei (mit Wasserzeichen versehenen) Seiten, die kaum zu gebrauchen sind, auf über 999 Seiten. - Mathpix API
Mathpix OCR bietet eine API an, die sich an MINT-Unternehmen richtet und die Extraktion mathematischer Formeln und deren 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 normale Benutzer und Studenten/Lehrkräfte sowie einen Pro-Tarif (4,80 € pro Monat) an.
Large Language Models mit Bildverarbeitungsfunktionen
VisionLLMs verkörpern das Konzept der multimodalen KI, d. h. eine Kombination aus Computer-Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Diese Modelle können Informationen aus verschiedenen Arten von Quellen aufnehmen und erfassen, darunter Bilder und entsprechende Textbeschreibungen, wodurch ein hervorragendes Kontextverständnis ermöglicht wird. Außerdem können Benutzer damit komplexere und interaktivere Aufgaben ausführen als mit „einfacher“ OCR, z. B. das System durch Prompts, also schriftliche Aufforderungen, anweisen, Textdaten aus einem Bild 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.
Gemini 1.5
Die multimodale KI von Google DeepMind umfasst das Modell selbst sowie die darauf basierende Chatbot-Schnittstelle (ehemals Bard). Gemini kann verschiedene Arten von Informationen (Text, Bilder usw.) interpretieren und OCR auf natürliche Bilder anwenden, Dokumente verstehen und viele andere Aufgaben ausführen. Google bietet sowohl eine kostenlose Version in AI Studio als auch eine nutzungsbasierte Bezahloption an.
Claude 3
Anthropics Claude 3 bietet umfassende Funktionen, die beispielsweise die optische Zeichenerkennung, die Text- und Code-Generierung sowie die mehrsprachige Übersetzung umfassen. Das Modell ist auch auf Amazon Bedrock und Google Cloud Vertex AI verfügbar. Benutzer können auf drei Claude-3-Modelle mit unterschiedlichen Funktionen und Preisen zugreifen.
Auswahlleitfaden für OCR-Tools
Open-Source-Lösungen vs. kommerzielle OCR-Lösungen
Open-Source
Kommerziell
Vorteile
Vorteile
FOSS-OCR-Tools sind von Natur aus leicht zugänglich, was sie ideal für Unternehmen mit begrenztem Budget macht. Diese Engines können von jedem Benutzer mit dem nötigen Fachwissen an spezifische Anforderungen angepasst werden. Trotz ihres nicht-kommerziellen Zwecks erhalten viele Open-Source-OCR-Tools regelmäßige Bugfixes und Updates von aktiven Communities oder großen IT-Unternehmen.
Proprietäre OCR-Lösungen sind in der Regel leistungsfähiger als die meisten FOSS-Tools, da sie auf modernsten Technologien basieren, die mithilfe regelmäßiger Investitionen großer Technologieunternehmen entwickelt wurden. Kommerzielle OCR-Angebote umfassen in der Regel intuitive Automatisierungspipelines, regelmäßige Updates und dedizierten Benutzersupport, um die Einführung so einfach wie möglich zu gestalten und ein reibungsloses Kundenerlebnis zu gewährleisten. SaaS-Lösungen implementieren bereits viele FOSS-Pakete und Erkennungsmodelle in eine funktionierende OCR-Pipeline (Datenverwaltung, -verarbeitung usw.), sodass Anwender diese nicht implementieren müssen.
Nachteile
Nachteile
Im Vergleich zu kommerziellen OCR-Diensten kann die Implementierung schwieriger sein und erfordert in der Regel einen höheren Aufwand seitens des internen IT-Teams oder externer Experten. Der von der Community bereitgestellte Support (Foren, Dokumentation usw.) kann nicht mit der Wartung und technischen Unterstützung proprietärer Plattformen mithalten.
Lizenzgebühren, die mit den Nutzungsanforderungen steigen, in Kombination mit der Ungewissheit über die zukünftige Preispolitik, können potenzielle Anwender abschrecken. Kunden müssen sich für hybride oder cloudbasierte OCR-Frameworks entscheiden oder akzeptieren, dass die Verbindung von lokalen Modellen mit cloudbasierten kommerziellen APIs einige Datensicherheitsrisiken mit sich bringt.
Wie Sie den Überblick über das ständig wechselnde Angebot von SaaS OCR behalten
Was Sie beachten sollten
Die Marktführer im Bereich OCR-APIs bieten nicht nur unterschiedliche Produkte für verschiedene Arten von OCR-Szenarien an, diese Produkte unterscheiden sich auch in Bezug auf Architektur, Funktionen, verfügbare Datensatzvorlagen zur Datenorganisation, Softwaremodule und Verarbeitungs-Pipeline-Funktionen.
Große OCR-Anbieter aktualisieren ihre Serviceangebote häufig, was es schwierig macht, Vergleiche zu ziehen, die langfristig aussagekräftig bleiben.
Es erscheinen regelmäßig neue Tests zum Vergleich von SaaS-OCR-Diensten in puncto Textvorhersagefehleranzahl, Genauigkeitsraten und anderen Kennzahlen. Diese sporadischen Untersuchungen umfassen jedoch selten eine ausreichend große Bandbreite an SaaS-Angeboten, sondern konzentrieren sich stattdessen nur auf die größten Anbieter.
Empfehlungen
Da sich die Anwendungsfälle und Daten je nach Kunde unterscheiden und die SaaS-OCR-Testrankings ständig in Bewegung sind, sollten Sie die kostenlosen Startguthaben und Testzeiträume 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 an, um Unternehmen bei der Erstellung und Einführung von Computer-Vision-Lösungen, einschließlich OCR-Software, zu unterstützen, die vollständig auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Beratung
Wir bieten Ihnen fachkundige Beratung an, damit Ihr Projekt zur Einführung von Computer Vision so reibungslos wie möglich abläuft und mögliche Hindernisse bei der Implementierung vermieden werden können.
- Identifizierung von Anwendungsfällen
- Bewertung bestehender Lösungen (falls vorhanden)
- Datenzuordnung und Qualitätsprüfung
- Auswahl des Technologie-Stacks
- Entwurf der Softwarearchitektur
- 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)
- Algorithmusauswahl
- KI-Modelltraining
- API-Erstellung und Software-Integration
- End-to-End-Tests
- Feinabstimmung des Modells nach dem Start und bedarfsgerechte Software-Modernisierung
Automatisieren Sie Ihre Unternehmensabläufe mit den OCR-Lösungen von Itransition
OCR als Katalysator der Digitalisierung
Angesichts der dringenden Notwendigkeit, zu einem digitalen Geschäftsmodell überzugehen, haben viele Unternehmen die optische Zeichenerkennung als wertvolles Werkzeug entdeckt. OCR-Systeme können umfangreiche Dokumente und andere papierbasierte Unterlagen in leicht zu verwaltende Dateien umwandeln und so Papier überflüssig machen und den Arbeitsaufwand erheblich verringern. Zwar gilt OCR als kompliziert und teuer in der Umsetzung, Unternehmen können die Einführung jedoch vereinfachen, indem sie auf Open-Source-OCR-Systeme oder SaaS-Lösungen zurückgreifen. Wenn Sie die am besten geeignete Engine suchen oder OCR-Software von Grund auf neu entwickeln möchten, sollten Sie sich an einen kompetenten Partner wie Itransition wenden.
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