Wie optische Zeichenerkennungsalgorithmen Geschäftsprozesse neu definieren?

Das Eingeben von Daten und das Verschieben von Daten von einem Ort zum anderen ist eine zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgabe. Ein Mitarbeiter kann problemlos bis zu drei Stunden am Tag damit verbringen, Daten zu verschieben. Die manuelle Datenverarbeitung frisst nicht nur Arbeitszeit, sondern ist auch fehleranfällig, was zu Umsatzeinbußen führt.

Ein Bericht von Dun & Bradstreet, der die Vergangenheit und Zukunft von Daten untersucht, ergab, dass jedes fünfte Unternehmen aufgrund unvollständiger Daten Geld verliert. Die Technologie der optischen Zeichenerkennung (OCR) kann Unternehmen dabei helfen, diese Probleme zu lösen. OCR-Algorithmen können papierbasierte Dokumente in bearbeitbaren, durchsuchbaren Text umwandeln.

Sie können auch Informationen aus Dateien extrahieren und in die entsprechenden Felder in den IT-Systemen eines Unternehmens eingeben. Also, wie funktioniert OCR? Wie kann diese Technologie Ihnen helfen, Ihre Geschäftsziele zu erreichen? Und sollten Sie sich an einen Anbieter von Lösungen für künstliche Intelligenz wenden, der Sie beim Erstellen und Einrichten von OCR-Software unterstützt?

Was ist optische Zeichenerkennung und wie funktioniert sie?

OCR-Definition

Die optische Zeichenerkennung ist eine Technologie, die getippten oder handgeschriebenen Text und gedruckte Bilder, die Text enthalten, in ein maschinenlesbares digitales Datenformat umwandelt. OCR-Algorithmen helfen dabei, große Mengen an Papierdokumenten in digitale Dateien umzuwandeln, was die Textspeicherung, -verarbeitung und -suche erleichtert.

OCR-Systeme bestehen aus Hardware und Software. Der Hardwareteil kann ein optischer Scanner oder ein ähnliches Gerät sein, das Papierdokumente in ein digitales Format umwandeln kann. Der Softwareteil ist der OCR-Algorithmus selbst.

Wie funktioniert OCR?

Aufgrund der unterschiedlichen Schriftarten und Variationen, wie ein Buchstabe geschrieben werden kann, ist es für Computer schwierig, Zeichen zu erkennen. Handgeschriebene Briefe erschweren die Sache noch mehr. Trotzdem nehmen sich optische Zeichenerkennungsalgorithmen dieser Herausforderung an. Jede OCR-Lösung arbeitet in vier Hauptschritten:

Bildaufnahme

Der Prozess beinhaltet die Verwendung eines optischen Scanners, um eine digitale Kopie des Papierdokuments zu erfassen. Das Dokument muss richtig ausgerichtet und bemessen sein.

Vorverarbeitung

Das Ziel dieser Phase ist es, die Eingabedatei für den OCR-Algorithmus nutzbar zu machen. Das Rauschen und der Hintergrund werden eliminiert. Die Vorverarbeitung umfasst die folgenden Schritte:

• Layoutanalyse: Identifizieren von Beschriftungen, Spalten und Grafiken als Blöcke
• Entzerren: Neigen des digitalen Dokuments, um die Linien horizontal zu machen, falls es beim Scannen nicht richtig ausgerichtet wurde
• Bildveredelung: Kanten glätten, Staubpartikel entfernen, Kontrast zwischen Text und Hintergrund erhöhen
• Texterkennung: Einige Algorithmen erkennen einzelne Wörter und teilen sie in Buchstaben auf, während andere direkt mit dem Text arbeiten, ohne ihn in Zeichen aufzuteilen.
• Binarisierung: Umwandlung des gescannten Dokuments in ein Schwarz-Weiß-Format, wobei dunkle Bereiche Zeichen (alphabetisch oder numerisch) darstellen und weiße Bereiche als Hintergrund identifiziert werden. Dieser Schritt hilft, verschiedene Schriftarten zu erkennen.

Während dieser Phase führen optische Zeichenerkennungsalgorithmen verschiedene Manipulationen durch, um Buchstaben und Zahlen zu erkennen. Es gibt zwei Hauptansätze:

• Mustererkennung: OCR-Algorithmen werden auf eine Vielzahl von Schriftarten, Textformaten und Handschriftstilen trainiert, um bestimmte Zeichen aus der Eingabedatei mit dem zu vergleichen, was sie gelernt haben.
• Merkmalserkennung: Einige Algorithmen profitieren von bekannten Zeicheneigenschaften wie gekreuzten und gekrümmten Linien, um Zeichen in Eingabedateien zu identifizieren. Beispielsweise wird ein Buchstabe „H“ als zwei vertikale Linien und eine sich kreuzende horizontale Linie identifiziert. OCR-Algorithmen, die von neuronalen Netzwerken (NN) unterstützt werden, verwenden eine andere Logik, bei der die ersten NN-Schichten Pixel aus der Eingabedatei aggregieren, um eine Low-Level-Feature-Map des Bildes zu erstellen.

Nach der Erkennung von Zeichen konvertiert das Programm sie in den American Standard Code for Information Exchange (ASCII), um weitere Manipulationen zu erleichtern.

Nachbearbeitung

Die Ausgabe kann einfach wie eine Zeichenfolge oder eine Datei sein. Fortgeschrittenere OCR-Lösungen können die ursprüngliche Seitenstruktur beibehalten und eine PDF-Datei mit durchsuchbarem Text erstellen. Obwohl es bisher keine Tools gibt, die eine 100-prozentige Genauigkeit bei verschiedenen Eingabedateien garantieren, können einige optische Zeichenerkennungsalgorithmen bei vertrauten Texten eine beeindruckende Genauigkeit von 99,8 % erreichen. Die Verwendung von Handschrift beeinträchtigt die Ergebnisse erheblich. Außerdem ist es wichtig zu verstehen, dass bei schlechter Schulung oder unbekannten Texten die Fehlerquote bis zu 20 % betragen kann. Daher ist es für Benutzer erforderlich, die Ausgabe von OCR-Algorithmen ständig zu überwachen, Korrektur zu lesen und zu korrigieren, insbesondere wenn ein neuer Dokumenttyp in die Pipeline eintritt.

Die Nachbearbeitungsphase kann auch die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und andere KI-Techniken zur Datenüberprüfung umfassen. KI kann nicht nur den Text korrigieren, sondern auch Rechenfehler erkennen. Nehmen wir an, dass bei der Verarbeitung einer Rechnung ein OCR-Algorithmus die Gesamtsumme mit 500 $ identifiziert hat. Die KI kann dies überprüfen, indem sie alle Ausgaben addiert und herausfindet, dass sie sich nicht auf 500 US-Dollar belaufen. Die KI kann einen menschlichen Mitarbeiter benachrichtigen, um diesen speziellen Fall zu überprüfen.

Wenn Sie die Qualität des Algorithmus verbessern möchten, können Sie mit Open-Source-OCR-Bibliotheken wie Tesseract experimentieren, die ihr eigenes Wörterbuch für die Zeichensegmentierung verwenden. Ein anderer Ansatz besteht darin, ein spezielles Glossar mit Begriffen zu erstellen, die in Ihrem Bereich immer wieder vorkommen. Außerdem können Prüfer ihr Feedback als Input für eine weitere Schulungssitzung für optische Zeichenerkennungsalgorithmen verwenden.

Wie kann Ihr Unternehmen von OCR-Algorithmen profitieren?

Hier ist, was optische Zeichenerkennungslösungen für Sie tun können:

• Kosten senken: Die Konvertierung von Dateien in das digitale Format und die Automatisierung der Dateneingabe reduzieren die Kosten in Bezug auf die Arbeitszeit der Mitarbeiter
• Steigern Sie die Kundenzufriedenheit: Diese Technologie wird es den Menschen ermöglichen, ihre persönlichen Daten aus der Ferne zu aktualisieren, indem sie Ausweisdokumente scannen, anstatt physisch eine Bank oder eine andere Einrichtung aufzusuchen
• Bieten Sie kostengünstigere Backup-Optionen an: Es besteht keine Notwendigkeit, papierbasierte Dokumente zusammen mit ihren Duplikaten und Dreifachkopien zu speichern, was teure physische Speichereinheiten verbraucht
• Erleichterung der Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen: Einige OCR-Tools können Dokumente von einer Sprache in eine andere übersetzen
• Automatisieren Sie Arbeitsabläufe: Das Durchsuchen digitaler Dateien mit einem guten Verwaltungssystem ist schneller als der Umgang mit Papierdokumenten. Weniger Prozesse werden angehalten, während nach einer verlorenen physischen Datei gesucht wird. Wenn Sie an einer umfassenderen Automatisierungslösung interessiert sind, können Sie intelligente Prozessautomatisierungsdienste nutzen, die OCR und andere erweiterte Funktionen umfassen.

Auf dem Markt erhältliche OCR-Lösungen

Wenn Sie darüber nachdenken, OCR-Funktionen in Ihre IT-Systeme zu integrieren, stehen Ihnen mehrere Optionen zur Auswahl.

Open-Source-Algorithmen zur optischen Zeichenerkennung

Es gibt mehrere Open-Source-OCR-Algorithmen, die Unternehmen an ihre Bedürfnisse anpassen können. Diese Lösungen lassen sich einfacher anpassen, da ihr Quellcode allgemein zugänglich ist. Es gibt jedoch keine zentrale Behörde. Entwickler von Open-Source-Lösungen übernehmen keine Verantwortung und bieten keinen weiteren Support an. Daher kann die Qualität des Codes fragwürdig sein. Diese Option eignet sich eher für Unternehmen mit starken IT-Abteilungen, die in der Lage sind, jede Fehlfunktion zu beheben. Alternativ können Sie sich an Berater für maschinelles Lernen wenden, die diese Software für Sie anpassen und neu trainieren können.

Hier sind einige häufig verwendete Open-Source-OCR-Lösungen:

Tesseract

Die Open-Source-Engine Tesseract ist eines der beliebtesten OCR-Tools und gilt als eines der genauesten kostenlosen Tools. Sie wurde zwischen 1985 und 1994 von Hewlett-Packard entwickelt. Ab 2006 wurde diese Plattform von Google verwaltet und weiterentwickelt. Tesseract ist in C++ geschrieben, bietet aber Wrapper in Java, Python, Swift, Ruby und R sowie in einigen weiteren gängigen Programmiersprachen.

Das Tool arbeitet über eine Befehlszeile und hat keine grafische Benutzeroberfläche. Es gibt jedoch mehrere GUI-Optionen, die Sie bereitstellen können, um diese Lösung benutzerfreundlich zu gestalten. Ein Beispiel ist glmageReader. Diese Schnittstelle wurde mit Python entwickelt und unterstützt verschiedene Bildformate, einschließlich PNG, GIF und PNM.

Tesseract bietet keine Seitenlayoutanalyse, formatiert die Ausgabe nicht und seine Befehlszeilenschnittstelle erfordert, dass alle Bilder im TIFF-Format übermittelt werden. Außerdem ist diese OCR-Lösung nicht für GPU optimiert und erlaubt keine Stapelverarbeitung.

OCRopus

OCRopus wurde ursprünglich in Python geschrieben und hat jetzt eine separate C++-Version. Es wird von Google unterstützt und wurde als OCR-Engine für den Google ReCaptcha-Algorithmus verwendet.

OCRopus hat drei Hauptfunktionen:

• Physische Layoutanalyse: identifiziert Textblöcke, Spalten und Zeilen und bestimmt die Lesereihenfolge. Um beispielsweise Spalten zu erkennen, verwendet es einen maximalen Whitespace-Rechteckalgorithmus, um Leerräume zwischen Spalten zu erkennen.
• Linienerkennung: Erkennt Linien innerhalb jedes Blocks oder jeder Spalte, unabhängig davon, ob es sich um vertikale oder von links nach rechts verlaufende Linien handelt.
• Statistische Sprachmodellierung: verwendet Wörterbücher und stochastische Grammatik, um das Problem fehlender und nicht identifizierter Buchstaben zu lösen.

EasyOCR

Jaided AI, ein Unternehmen für optische Zeichenerkennung, hat das EasyOCR-Paket unter Verwendung der Python- und PyTorch-Bibliothek mit seinen Deep-Learning-Modellen erstellt. Es unterstützt über 80 Sprachen, darunter kyrillische Schriften, Chinesisch und Arabisch, und diese Basis wird ständig erweitert. Als Teil der Implementierungs-Roadmap ist geplant, konfigurierbare Optionen für die Erkennung von handschriftlichem Text hinzuzufügen.

Kommerzielle OCR-Lösungen

Mit Software as a Service (SaaS)-Lösungen können Sie von hochwertigen Algorithmen profitieren und vollen Anbieter-Support erhalten. Abhängig von der ausgewählten Plattform können Sie den OCR-Algorithmus möglicherweise auf Ihrem Datensatz neu trainieren und ihn sogar noch weiter an Ihre individuellen Anforderungen anpassen.

Amazon Textract

Amazon Textract ist ein auf maschinellem Lernen basierender Dienst, der gedruckten und handschriftlichen Text aus gescannten Dokumenten extrahiert. Es kann mit unstrukturierten Daten und mit formatiertem Text wie Formularen und Tabellen arbeiten. Die Lösung nutzt KI und benötigt keine zusätzlichen Konfigurationsschritte oder Vorlagen. Dieser Service ist sicher und entspricht den Datenschutzbestimmungen wie HIPAA und GDPR. Amazon Textract bietet vier APIs an, die Kunden entsprechend nutzen und bezahlen können:

• Dokumenttext-API erkennen: Extrahiert unstrukturierten gedruckten Text und Handschrift aus Scans. Kosten 0,0015 $ pro Seite für die ersten eine Million Seiten; danach sinkt der Preis.
• Dokument-API analysieren: arbeitet mit strukturierten Daten. Extrahiert Text aus Formularen und Tabellen. Kunden zahlen bei der Verarbeitung von Tabellen 0,015 USD pro Seite und bei Formularen 0,05 USD pro Seite. Der Preis sinkt nach der ersten Million Seiten.
• Spesen-API analysieren: funktioniert mit Rechnungen. Dieser Dienst verfügt über eine gemeinsame Taxonomie von Belegfeldern. Beispielsweise kann es die Rechnungsnummer erkennen. Benutzer zahlen 0,01 $ pro Seite für die erste Million Seiten.
• ID-API analysieren: versteht den Kontext von Identitätsdokumenten wie Führerscheinen und Pässen und kann Text aus bestimmten Feldern extrahieren. Sie können von diesem Service für 0,025 $ für die ersten 100.000 Seiten profitieren.

Google Cloud-Vision

Google bietet die Vision-API an, die gedruckten und handschriftlichen Text aus Dokumenten und Bildern extrahieren kann. Es enthält zwei Funktionen zur optischen Zeichenerkennung:

• Texterkennung: Extrahiert Text aus Bildern, wie Fotos von Verkehrszeichen
• Document_text_detection: Erfasst Texte in Dokumenten und Bildern. Es unterscheidet sich von der vorherigen Funktion, da seine Antwort für dichte Texte optimiert ist.

Beide Funktionen ermöglichen es Benutzern, die ersten 1.000 Einheiten pro Monat kostenlos zu verarbeiten. Danach zahlen Sie 1,5 USD pro 1.000 Einheiten. Dieser Preis sinkt, wenn Sie mehr Einheiten pro Monat einreichen.

Microsoft Azure Computer Vision

Microsoft bietet OCR-Dienste als Teil seiner generischen Computer-Vision-API an, nicht als eigenständige Funktion. Sie zahlen also für das Gesamtpaket, das neben der optischen Zeichenerkennung auch die Erkennung von Prominenten, Wahrzeichen, Marken und die allgemeine Objekterkennung umfasst. Diese API kostet Sie 1 $ pro 1.000 Transaktionen für die erste Million Einheiten. Danach sinkt der Preis auf 0,65 $ pro 1.000 Transaktionen und wird weiter sinken, wenn Sie mehr Inhalte einreichen.

Die wichtigsten OCR-Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen

Optische Zeichenerkennungsalgorithmen gewinnen in verschiedenen Branchen an Bedeutung. Nachfolgend sind einige der bekanntesten OCR-Anwendungen aufgeführt.

OCR im Bankwesen

Bankinstitute verwenden in ihren Arbeitsabläufen viele papierbasierte Dokumente. Dazu gehören Schecks, Kundendatensätze, Kreditanträge, Kontoauszüge usw. Die Verwendung von OCR-Erkennungsalgorithmen ermöglicht es Mitarbeitern, alle diese Dokumente digital zu speichern und darauf zuzugreifen, und verhindert den Verlust und die Beschädigung von Papierkram.

Handhabung prüfen

Ein Beispiel für OCR in diesem Bereich ist die Verwendung von Banking-Apps zur digitalen Hinterlegung von Schecks in Papierform. Diese Lösungen setzen optische Zeichenerkennungsalgorithmen ein, um relevante Felder in Prüfungen zu identifizieren und entsprechende Vorgänge durchzuführen, ohne dass ein Mitarbeiter all diese Daten manuell übertragen muss. Darüber hinaus können solche Apps eine Signaturvalidierung gegen die vorhandene Datenbank durchführen und die Überprüfung sofort löschen.

Kunden-Onboarding

Anstatt einen Mitarbeiter die Identität von Kunden manuell überprüfen zu lassen, können OCR-basierte Lösungen alle relevanten Informationen aus dem Reisepass und anderen Ausweisdokumenten der Person extrahieren und validieren. Dies ermöglicht eine sofortige Überprüfung und verbessert das Kundenerlebnis.

Aktualisierung der Kundeninformationen

Anstatt eine Bank aufzusuchen oder anzurufen, können Kunden mithilfe von OCR ihre Dokumente scannen, um Informationen automatisch zu aktualisieren. Beispielsweise hat die Alfa-Bank mit Smart Engines zusammengearbeitet, um ihre Banking-App mit Funktionen zur optischen Zeichenerkennung zu erweitern. Mit dieser neuen Funktion können Kunden ID-Dokumente vor die Kamera ihres Smartphones halten, die extrahierten Daten bestätigen und ihre Informationen im Banksystem aktualisieren.

OCR im Gesundheitswesen

Ähnlich wie im Bankensektor sammeln Gesundheitsorganisationen viele Papierdokumente wie Röntgenaufnahmen, Testergebnisse, Behandlungspläne usw. an. OCR-Algorithmen helfen bei der Digitalisierung dieser Dateien, um den Verlust physischer Dokumente zu verhindern und den Aufwand für die manuelle Handhabung von Papierdateien zu reduzieren. Darüber hinaus können einige OCR-Lösungen, die handschriftlichen Text erkennen, Patientenregistrierungsunterlagen und Rezepte verarbeiten.

Medizinisches Anspruchssystem

Es gibt Softwareanbieter, die sich auf die OCR-fähige medizinische Anspruchsbearbeitung spezialisiert haben. Eines dieser Unternehmen ist OCR Solutions. Es hat ein Produkt entwickelt, das medizinische Ansprüche scannen, verifizieren und korrekt zur weiteren Bearbeitung weiterleiten kann. Dieses Programm ist darauf trainiert und konfiguriert, unter anderem mit gängigen Formaten wie Dental Claim Forms und CMS-1500 zu arbeiten.

Fax

Viele medizinische Einrichtungen setzen immer noch auf Fax. Optische Zeichenerkennungslösungen können eingehendes Material in ein zugängliches digital gespeichertes Format umwandeln.

Fakturierung

OCR-basierte Lösungen helfen Gesundheitsorganisationen, Rechnungen zu digitalisieren und korrekt zu archivieren. Ein OCR-Beispiel stammt von Nanonets aus San Francisco, das eine OCR-basierte Lösung anbietet, die auf die Rechnungsverarbeitung spezialisiert ist. Das Unternehmen behauptet, dass seine Software die Eingabezeit für Rechnungsdaten von drei Minuten pro Rechnung auf nur 30 Sekunden reduzieren wird.

OCR im Einzelhandel

Optische Zeichenerkennungsalgorithmen ermöglichen es Einzelhandelsmitarbeitern, Zeit bei der Verarbeitung von Bestellungen, Rechnungen, Packlisten und anderen Dokumenten zu sparen. Diese Lösungen können auch Seriennummern aus den Strichcodes von Produkten extrahieren und es Kunden ermöglichen, ihre Gutscheine zu scannen und Seriennummern zu extrahieren.

ID-Scannen

Ladenmitarbeiter müssen möglicherweise aus vielen Gründen personenbezogene Daten scannen, z. B. zur Altersüberprüfung, zum Ausfüllen von Informationen zur Kundenbindung und mehr. OCR-Anbieter nutzen diese Gelegenheit.

Beispielsweise hat OCR Solutions mit Sitz in Florida idMax entwickelt, eine OCR-gestützte Software, die ID-Dokumente scannen, relevante Felder extrahieren und die Datenbank des Einzelhändlers mit entsprechenden Informationen füllen kann. idMax kann lokal installiert oder über die Cloud aufgerufen werden.

Herausforderungen bei der Einführung einer OCR-Lösung in Ihrem Unternehmen

Wenn Sie sich entschieden haben, OCR-Erkennungsalgorithmen einzusetzen, um Ihren Betrieb zu verbessern, müssen Sie mehrere Aspekte berücksichtigen:

Eingabematerial: Stellen Sie sicher, dass alle Eingabedateien für den OCR-Algorithmus geeignet sind. Beispielsweise müssen die Dateien frei von Schäden sein, die die Fähigkeit des Algorithmus beeinträchtigen könnten, ihren Inhalt zu erkennen. Der Kontrast ist hoch genug, die Seiten sind richtig ausgerichtet usw. Einige Algorithmen verfügen über leistungsstarke Vorverarbeitungsfunktionen und können einige dieser Probleme für Sie lösen. Aber wenn dies nicht der Fall ist, ist es vielleicht eine gute Idee, in einen hochwertigen Scanner zu investieren und für eine ordnungsgemäße Seitenausrichtung zu sorgen.

Trainingsdatensatz: Wenn Sie sich entscheiden, optische Zeichenerkennungsalgorithmen zu trainieren oder neu zu trainieren, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten, die Sie verwenden möchten, Ihr Eingabematerial originalgetreu darstellen und genügend korrekte Anmerkungen enthalten. Wenn Ihr Trainingsdatensatz zu klein ist oder keine angemessenen Anmerkungen enthält, liefert der Algorithmus nicht die gewünschten Ergebnisse. Außerdem müssen Sie während des Trainings besonders auf ähnliche Zeichen/Symbole achten. Beispielsweise können die Zahlen 2 und 7 ziemlich ähnlich aussehen, insbesondere wenn der Algorithmus mit handschriftlichem Text arbeiten soll. Datenwissenschaftler müssen solche Unterscheidungen in den Trainingsdaten abdecken. Ein weiteres Beispiel kann die Verwendung von OCR-Algorithmen zur Erkennung und Erfassung von Nummernschildern an Autos sein. Sie müssen sicherstellen, dass Ihr Algorithmus nicht nach einem benutzerdefinierten Aufkleber mit Text auf der Rückseite eines Autos sucht, der ihn mit einem Nummernschild verwechselt.

Handgeschriebener Text: Mit der Handschrift kommen zahlreiche zusätzliche OCR-Herausforderungen. Es gibt eine große Vielfalt an Schreibstilen bei verschiedenen Menschen, selbst die Schreibweise eines einzelnen Benutzers kann uneinheitlich sein. Das Sammeln eines zuverlässigen repräsentativen Trainingsdatensatzes ist eine Herausforderung, da Sie alle unterschiedlichen Stile berücksichtigen müssen. Schreibschrift ist besonders schwierig zu verarbeiten. Während gedruckter Text in einer geraden Linie erscheint, neigt die Handschrift dazu, variable Drehungen zu haben, was die Sache noch komplizierter macht.

Skalierung: Wenn Sie die Anzahl der Benutzer oder die Anzahl der Anfragen pro Zeitfenster erhöhen, kann das System zusammenbrechen, insbesondere wenn Sie eine Open-Source-Lösung verwenden und auf Ihre eigene Rechenleistung setzen. Bei kommerziellen OCR-Produkten, die in der Cloud ausgeführt werden, können Sie mehr Kapazität vereinbaren und bezahlen.

Leistungsüberwachung des OCR-Algorithmus: Nach der Bereitstellung kann die Leistung des Algorithmus aufgrund verschiedener Faktoren nachlassen. Ein Beispiel ist die veränderte Verteilung zwischen den Trainingsdaten und den eigentlichen Produktionsdaten. Dies tritt auf, wenn das Modell mit der Arbeit an Datensätzen beginnt, für die es nicht vorbereitet wurde, z. B. unterschiedliche Schriftarten oder Zeichen mit ungewöhnlichen Neigungen. Diese Änderungen wirken sich im Laufe der Zeit auf die Ausgabe des Modells aus, und Sie müssen diese Probleme erkennen und das Modell entsprechend neu trainieren, um seine anfängliche Genauigkeit beizubehalten.

Um zusammenzufassen

Optische Zeichenerkennungsalgorithmen haben das Potenzial, Ihre Geschäftsprozesse zu beschleunigen. Allerdings sind damit verbundene Herausforderungen zu berücksichtigen. Der ausgewählte Algorithmus muss wahrscheinlich neu trainiert werden, und es ist eine mühsame Aufgabe, einen großen Datensatz richtig zu kommentieren. Sie müssen auch über eine mögliche Skalierung nachdenken, wenn Ihr Unternehmen expandiert.

Die Übernahme einer Open-Source-Lösung erscheint preislich verlockend, bringt jedoch auch Nachteile mit sich, wie z. B. fehlenden Support und Updates, die Sicherheitslücken öffnen können. Kommerzielle Lösungen sind in dieser Hinsicht zuverlässiger, können jedoch kostspielig und schwer anzupassen sein.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Sie vorgehen sollen und welche OCR-Lösung für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Bei ITRex führen wir gerne eine gründliche Bewertung Ihrer Geschäftsanforderungen durch, um die beste OCR-Option zu ermitteln. Wir können Ihnen auch helfen, die ausgewählte Lösung neu zu trainieren und in Ihr System zu integrieren. Bei Bedarf können wir auch einen benutzerdefinierten OCR-Algorithmus erstellen.

Möchten Sie Ihren Betrieb mit optischer Zeichenerkennung beschleunigen? Schreiben Sie ITRex eine Nachricht! Ihre KI-Experten unterstützen Sie bei der Integration und Schulung von OCR-Lösungen. Sie können bei Bedarf auch benutzerdefinierte Algorithmen für Sie entwickeln.

Ursprünglich am 6. April 2022 unter https://itrexgroup.com veröffentlicht.