Optisk teckenigenkänning (OCR)
Optimera datadigitaliseringen med högkvalitativ Optical Character Recognition (OCR) träningsdata för att bygga intelligenta ML-modeller.
Att tyda och digitalisera skannade bilder av text är en utmaning för många företag som utvecklar pålitliga AI- och Deep Learning-modeller. Med Optical Character Recognition, en specialiserad process, är det möjligt att söka, indexera, extrahera och optimera data till maskinläsbart format. Detta datauppsättning av skannade dokument används för att extrahera information från handskrivna dokument, fakturor, räkningar, kvitton, resebiljetter, pass, medicinska etiketter, gatuskyltar med mera. För att utveckla tillförlitliga och optimerade modeller bör den tränas på OCR-datauppsättningar som har extraherat data från tusentals skannade dokument.
Hur vår expertis i att utveckla korrekta OCR-utbildningsdataset fungerar i DIN förmån?
• Vi tillhandahåller kundspecifikt OCR-träningsdataset lösningar som hjälper kunder att utveckla optimerade AI-modeller.
• Våra möjligheter sträcker sig till att erbjuda skannade PDF-datauppsättningar och täckning olika bokstavsstorlekar, typsnitt och symboler från dokument.
• Vi kombinerar precision av teknik och mänsklig erfarenhet att tillhandahålla en skalbar, pålitlig och prisvärd lösning för kunder.
Samla in/källa tusentals handskrivna datauppsättningar av hög kvalitet på hundratals språk och dialekter för att träna modeller för maskininlärning (ML) och djupinlärning (DL). Vi kan också hjälpa till med att extrahera text i en bild.
Datauppsättningar bestående av faktura/kvitto där flera artiklar köptes t.ex. kafé, restaurangräkningar, dagligvaror, näthandel, vägtullskvitton, flygplatsgarderob, lounge, bränsleräkning, barfaktura, interneträkningar, inköpsräkningar, taxikvitton, restaurangräkningar, etc. samlas in från olika regioner och på olika språk som krävs för ML-modellen. Spara mycket tid och pengar genom att transkribera nyckeldata från fakturor och kvitton effektivt och korrekt.
Insamling av kvittodata: Dataextraktion av kvitton med OCR
Insamling av fakturadata: Transkribera tillförlitlig data med skannade fakturadataset
Biljetter: Flygbiljetter, taxibiljetter, parkeringsbiljett, tågbiljetter, bearbetning av filmbiljetter med OCR
Transkription av skannade dokument i flera kategorier: Nyhetsbrev, CV, Blanketter med kryssruta, Flerdokument i en enda bild, Användarmanual, Skatteformulär etc.
Flerspråkiga handskrivna datainsamlingstjänster för mönsterigenkänning, datorseende och andra maskininlärningslösningar för att träna modeller för optisk teckenigenkänning.
Medicinflaska med etiketter, engelsk gata/vägscen med bilskylt, engelsk gata/vägscen med instruktion/infotavla mm.
Extrahera enkelt tabeller från PDF-filer, skannade dokument och bilder. Hämta viktig data organiserad i tabellformat från alla typer av dokument. Vår lösning är förutbildad för att känna igen en mängd olika tabellrubriker och fält. Platta fält: Namn, adress, summa, datum och många fler! och Rader: Namn, kod, kvantitet, beskrivning, datum och många fler!
Text & Image Optical Character Recognition (OCR) Dataset för att komma igång för att träna verkliga applikationer. Hittar du inte den information du behöver? Kontakta oss idag.
5k-videor med streckkoder med en varaktighet på 30-40 sekunder från flera geografiska områden
15.9 5 bilder av kvitton, fakturor, inköpsorder på XNUMX språk, dvs engelska, franska, spanska, italienska och holländska
Levererade 45 XNUMX bilder av tyska och brittiska fakturor
3.5K-bilder av fordonsnummerskyltar från olika vinklar
Samlade och kommenterade 90 XNUMX dokument på engelska, franska, spanska, tyska, italienska, portugisiska och koreanska
23.5 XNUMX dokument på japanska, ryska och koreanska språk från skyltar, skyltfönster, flaskor, dokument, affischer, flygblad.
Över 11.5 XNUMX bilder av kvitto från större europeiska städer
75k+ kvitton på flera språk
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
OCR är en teknik som gör att maskiner kan läsa tryckt text och bilder. Det används ofta i affärsapplikationer, som att digitalisera dokument för lagring eller bearbetning, och i konsumentapplikationer, som att skanna ett kvitto för kostnadsersättning.
Hälso- och sjukvårdsindustrin står inför ett paradigmskifte i sina arbetsflöden i och med införandet av ny och avancerad teknik inom AI. Med hjälp av AI-verktyg och -teknologier kan förbättrade medicinska resultat uppnås med högre hälsovårdseffektivitet.
Har du någonsin kliat dig i huvudet, förvånad över hur Google eller Alexa verkade "få" dig? Eller har du hittat dig själv att läsa en datorgenererad uppsats som låter kusligt mänsklig? Du är inte ensam. Det är dags att dra tillbaka gardinen och avslöja hemligheten: Large Language Models, eller LLMs.
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
OCR, eller optisk teckenigenkänning, är en teknik som konverterar tryckt eller handskriven text i bilder eller skannade dokument till maskinläsbar text. Den fungerar genom att träna AI-modeller med märkta datamängder för att känna igen mönster och tecken i olika format som kvitton, fakturor och blanketter.
OCR är avgörande för att automatisera uppgifter som dokumentbehandling, datautvinning och digitalisering. Det hjälper företag att spara tid, minska fel och förbättra effektiviteten vid hantering av stora volymer fysiska eller skannade dokument.
Maskininlärning förbättrar OCR genom att träna modeller med olika datamängder, vilket gör det möjligt för dem att hantera variationer i teckensnitt, handstilar, layouter och språk. Med tiden lär sig modellerna att generalisera och förbättra igenkänningsgraden.
OCR kan bearbeta en mängd olika dokument, såsom kvitton, fakturor, handskrivna blanketter, pass, medicinska etiketter, biljetter och till och med komplexa tabeller i skannade PDF-filer eller bilder.
Tabell-OCR extraherar strukturerad data från tabeller i skannade dokument, PDF-filer eller bilder. Den konverterar rader och kolumner till maskinläsbara format som Excel, vilket gör databehandlingen snabbare och mer exakt.
OCR används flitigt inom branscher som sjukvård, finans och e-handel. Det automatiserar datautvinning från patientjournaler, fakturor, kvitton och andra dokument, vilket förbättrar den operativa effektiviteten inom olika sektorer.
Flerspråkiga OCR-modeller tränas med datauppsättningar som täcker olika språk, dialekter och typsnitt. Detta gör att de kan korrekt känna igen och bearbeta text i olika skrifttyper och typografier.
Att träna OCR-modeller innebär att hantera olika handstilar, teckensnitt, layouter och språk. Att säkerställa noggrannhet vid igenkänning av komplexa dokument som medicinska kvitton eller flerspråkigt innehåll är också en viktig utmaning.
Shaip erbjuder högkvalitativa, kundspecifika OCR-dataset, inklusive kvitton, fakturor, handskrivna blanketter och flerspråkiga dokument. Dessa dataset är kurerade, kommenterade och validerade för att säkerställa maximal noggrannhet och tillförlitlighet.
Shaips OCR-utbildningslösningar är mycket skalbara och utformade för att leverera exceptionell noggrannhet. Deras process kombinerar avancerade AI-verktyg med mänsklig expertis, vilket säkerställer tillförlitliga resultat även med stora datamängder.
Kostnaden beror på typen, volymen och komplexiteten hos den datauppsättning som krävs. För anpassade priser kan företag kontakta Shaip direkt för att diskutera sina specifika behov.
