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Optische Zeichenerkennung oder Optical Character Reader (OCR) bezeichnet die elektronische oder mechanische Konvertierung von Abbildungen eines getippten, handgeschriebenen oder gedruckten Textes in einen maschinell kodierten Text, beispielsweise aus einem gescannten Dokument, einem Foto eines Dokuments, einer Aufnahme einer Landschaft oder aus einem Untertiteltext, der auf einem Bild angezeigt wird.
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OCR wurden zu vielen Arten von bereichsspezifischen OCR-Anwendungen weiterentwickelt, wie z. B. OCR für Quittungen, Rechnungen, Schecks und juristische Abrechnungsdokumente.
Die OCR wird vielfach zur Erfassung von Daten aus gedruckten Papierdokumenten verwendet und ist eine gängige Methode, um gedruckte Texte zu digitalisieren, so dass sie elektronisch bearbeitet, durchsucht, komprimiert gespeichert, online angezeigt und im Rahmen von automatischen Verfahren wie Cognitive Computing, automatisierter Übersetzung, (extrahiertem) Text-to-Speech, Key Data und Text Mining verwendet werden können. Die OCR ist Teil der Forschungen in den Bereichen Mustererkennung, künstliche Intelligenz und Computer Vision. Die ersten Versionen von OCR wurden mit Bildern eines jeden Zeichens und mit nur einer Schriftart nach der anderen trainiert. Fortgeschrittene Systeme, die ein hohes Maß an Erkennungsgenauigkeit für die meisten Schriftarten bieten, sind mittlerweile sehr weit verbreitet und unterstützen eine Vielzahl von digitalen Bilddateiformaten.
OCR ist in der Regel ein sogenannter „Offline“-Prozess, bei dem ein statisches Dokument analysiert wird. Es gibt jedoch auch cloudbasierte Dienste, die einen online verfügbaren „OCR-API-Service“ anbieten. Diese Technik wird auch als „Online-Zeichenerkennung“, „dynamische Zeichenerkennung“, „Echtzeit-Zeichenerkennung“ und „intelligente Zeichenerkennung“ bezeichnet. OCR kann allgemein zur Datenerfassung für Geschäftsdokumente eingesetzt werden, z. B. für Checks, Pässe, Rechnungen, Kontoauszüge und Quittungen oder zur automatischen Nummernschilderkennung. Auf Flughäfen können sie zur Passerkennung und Informationsextraktion eingesetzt werden. Weiterhin werden sie zur automatischen Extraktion von Informationen aus Versicherungsdokumenten, zur Erkennung von Verkehrsschildern und zur Extraktion von Visitenkarteninformationen in eine Kontaktliste eingesetzt. Sie dienen also dem Zweck, Textversionen von gedruckten Dokumenten schneller zu erstellen.
Dazu gehören z. B. das Einscannen von Büchern, das Verfügbarmachen elektronischer Bilder von gedruckten Dokumenten oder die Umwandlung von Handschrift in Echtzeit zur Steuerung eines Computers. Die Texterkennung (OCR) wird auch zur Unterstützung von blinden und sehbehinderten Benutzern eingesetzt, zur Erstellung von Anleitungen für Fahrzeuge, indem CAD-Bilder in einer Datenbank identifiziert werden, die zum Fahrzeugdesign passen, während es sich in Echtzeit ändert, und um gescannte Dokumente durchsuchbar zu machen, indem sie in eine suchfähige PDF-Datei konvertiert werden.
Die OCR umfasst natürlich verschiedene Formen. Optische Zeichenerkennung (OCR) erkennt maschinengeschriebenen Text, eine Ziffer oder ein Zeichen nach dem anderen. Optische Worterkennung erkennt maschinengeschriebenen Text, ein Wort nach dem anderen (für Sprachen, die ein Leerzeichen als Worttrenner verwenden). Intelligente Zeichenerkennung (ICR) erfasst ebenfalls handgeschriebenen druck- oder kursiven Text, eine einzelne Ziffer oder ein einzelnes Zeichen, üblicherweise mit Hilfe von maschinellem Lernen. Intelligente Worterkennung (IWR) erkennt ebenfalls handgeschriebenen druck- oder kursiven Text, ein Wort nach dem anderen. Dies ist insbesondere für Sprachen nützlich, bei denen die Zeichen in Kursivschrift nicht getrennt sind.
Im Folgenden stellen wir Ihnen die einzelnen vorgestellten OCR Software Produkten etwas genauer und individueller vor.
Rossum ist ein KI-gestützter Rechnungsdatenextraktionsdienst. Der Eingang einer Rechnung löst eine Reihe von Prozessen aus, die spezifische Datenanforderungen haben. Um eine Rechnung zu verarbeiten, müssen mehrere Datenfelder lokalisiert und Daten aus diesen Feldern extrahiert werden. Die kognitive Datenerfassung nutzt fortschrittliches maschinelles Lernen, um Schritte in Rechnungsprozessen zu beschleunigen und exakte Ergebnisse zu gewährleisten. Die kognitive Datenerfassung ist ein zweistufiges Verfahren: Datenextraktion, gefolgt von Validierung und Korrektur. Dieser Prozess liefert eine Menge von Datenwerten, gepaart mit Metadaten-Informationen zur Verwendung in verwandten Geschäftsprozessen.
In der Validierungs- und Korrekturphase fordert Rossum den Benutzer automatisch auf, leere Felder zu inspizieren zu überprüfen. Das Programm arbeitet also mit menschlichem Feedback, um das Programm zu trainieren und diesem immer eine höhere Genauigkeit zu versichern. Rossum ahmt den menschlichen Verstand beim Erkennen und Erfassen von Dokumentendaten nach. Sie bietet dem Menschen intuitive Unterstützung, sodass er die erfassten Daten in Sekunden validieren und korrigieren kann. Die Cloud-basierte Technologie von Rossum gewährleistet erstklassige Sicherheit und Skalierbarkeit. Die Lösung ist ISO-27001-zertifiziert und HIPAA-konform.
Hypatos betreut Kunden, die ihre RPA-Projekte vorantreiben möchten, die eine Back-Office-Automatisierung möchten, und Beratungsprojekte, die eine Automatisierung der Dokumentenverarbeitung mit KI benötigen. Durch die Deep-Learning-Technologie werden komplexe Dokumenten-basierte Back-Office-Prozesse automatisiert laut dem Hersteller werden beispiellose Effizienzsteigerungen erreicht.
Die manuelle Dokumentenverarbeitung verursacht sehr hohe Kosten in Organisationen. Mit der Technologie werden Datenpunkte aus Dokumenten erfasst, es werden Validierungen durchgeführt und routinäre Prozesse wie in der Buchhaltung automatisiert. Das Unternehmen hat Kunden, die die größten Verbraucher von Dokumenten, einschließlich 3 der großen 4 Finanzberater und Shared-Service-Center (SSCs) großer Unternehmen sind. Das Programm ermöglicht eine effiziente Wirtschaftlichkeit.
Eine KI-Umstellung bzw. Einführung kann für ein Unternehmen ein sehr komplexer Weg sein, der mit Engpässen verbunden sind, wie z. B. die Extraktion von Daten aus komplizierten Dokumenten. RPA-, BPM- und Automatisierungsprojekte können nur teilweise effektiv sein, da man diese Datenquellen nicht nutzen kann. Als kompliziertes Dokumente gelten diese, die Bilder, Tabellen, Symbole, verschiedene Schriftarten und Handschrift enthalten, unstrukturiert oder verrauscht sind und sich im Laufe der Zeit verändern. Und genau für diese komplexen Dokumente haben die aktuellen Extraktionslösungen auf dem Markt Schwierigkeiten, diese in KI-verwertbare Daten umzuwandeln.
Infrrd löst dieses Problem und erschließt den Unternehmenswert, der in komplexen Dokumenten steckt, sodass Unternehmen in der Lage sind, ihre Transformation tiefer und breiter anzugehen. Infrrd nutzt Computer Vision, NLP und andere Module des maschinellen Lernens, um all diese Herausforderungen der Extraktion. Diese extrahierten Daten sind ML-ready, auf die Sie über eine API zugreifen. Außerdem bietet die Plattform auch Analysen für tiefe Einblicke und Inferenz für Vorhersagen und NLG-Narrativgenerierung.
AIDA „Artificial Intelligence for Document Automation“, ist wie es auch aus dem Namen zu entnehmen ist, die Nutzung von Künstlicher Intelligenz, um die Organisation von Dokumenten durchzuführen. Dazu gehören unter anderem alltägliche Dokumente, wie Quittungen, Rechnungen, klinische Untersuchungen, Tickets und verschiedene Buchungen, aber auch Rechnungen, Bestellungen, Verträge, verschiedene Korrespondenzen werden erkannt, digitalisiert und die extrahierten Informationen.
Bereits ab dem ersten Upload eines neuen Dokuments wird von den Lernergebnissen der Machine Learning Engine profitiert. Das Erlernen ist einfach und automatisch, es sind keine besonderen Eingriffe erforderlich. AIDA, ist von jedem Browser aus zugänglich, es wie der ideale persönliche Assistent.
Grooper ist eine Software, die Unternehmen dabei hilft, menschliche Logik und Schlussfolgerungen in Dokumente und andere unstrukturierte Daten einzubauen und so Wert und Bedeutung schaffen, ohne zusätzliche Komplexität zu schaffen. Mit intelligenter Dokumentenverarbeitung werden alle Arbeitsabläufe der Dokumentenverarbeitung kontrolliert. Egal ob mit Papier oder Mikroform, mit dem anschließen an eine Scanner-Hardware, wird die Effizienz und die Geschwindigkeit maximiert.
Mithilfe einer leistungsstarken Bildverarbeitung werden physische Originaldokumente mit bestmöglicher Qualität archiviert, Bilder erstellt, die für eine OCR und Datenextraktion bestimmt sind und gezielte Erfassung von Daten aus Tabellen, Kästen und Kontrollkästchen. Für eine bestmögliche Dokumentenverarbeitung, wird eine Layered AI verwendet, diese ist für die optimale Klassifizierung und Extraktion von Bedeutung.
DocSight OCR ist eine Software zur Erkennung von optischen Zeichen (OCR), damit können Texte deutlich in durchsuchbare Text- und PDF-Dokumente konvertiert werden. Die Software ermöglicht eine zuverlässige PDF-Konvertierung aus und in mehreren Dateitypen wie Textdateien, Word, Excel, DWG, HTML, Bilder und mehr. Es können kritische Daten aus unterschiedlichen Dokumenten erstellt werden. Die Möglichkeit eine gebührenfreie, schnelle und einfache Datenerfassung mit Volltext-OCR oder zonalen Datenextraktionstools, im Netzwerk oder in einer privaten Cloud durchzuführen.
Ganz besondere Vorteile sind die zonale Datenerfassung eine überwachte Ordneroberfläche und Mehrsprachigkeit mit über 120 Sprachen. Mit der überwachten Ordnerschnittstelle ist die detailliertere Kontrolle über die Einstellungen für die Dokumentenverarbeitung, sodass Nutzer die Drag-and-Drop-Verarbeitung nutzen und einzelne Ordner für spezifische Szenarien konfigurieren können.
IdMax Database ist eine ID-Leseanwendung für Endanwender. Das System ist funktionsreich und kann somit in jeder Branche eingesetzt werden. Sobald Sie einen Ausweis einscannen, wird eine editierbare Kundendatei erstellt, die es dem Nutzer die Erstellung einer PDF mit Informationen ermöglicht, die aus dem gescannten Ausweis oder Pass extrahiert wurden. Der Datenbank-Suchalgorithmus ermöglicht es Ihnen, jede Datei schnell zu finden, basierend auf jedem von Ihnen gewählten Parameter Vorname, Nachname, ID-Nummer, Geburtsdatum usw.
Hier sind einige Highlights der Software: sehr schnelle ID-Lesung (1-2 Sekunden), sodass keine Wartezeiten für Kunden entstehen, liest alle 50 US-Staaten, Reisepässe und viele ausländische Länder wie Neuseeland und UK, automatische Erkennung des Staates, automatische Rotation der Karte, Altersberechnung, Möglichkeit zum Ausfüllen vorkonfigurierter Verträge für Geräteverleih, Spa-Services und mehr. Es erfolgt eine automatische Speicherung der Informationen in der Cloud-Datenbank.