Optical Character Recognition

AI-träningsdata för OCR

Optimera datadigitaliseringen med högkvalitativ Optical Character Recognition (OCR) träningsdata för att bygga intelligenta ML-modeller.

Minska inlärningskurvan för AI-modeller med pålitlig OCR Training Dataset

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.

OCR Använd fall

Freestyle handskrivna textdatauppsättningar för att utveckla kraftfulla ML-modeller.

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.

Handskrivna formulärdataset

Freestyle Handskriven Text Stycken Dataset

Kvitto/Faktura

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.

Flerspråkigt dokument

Flerspråkiga handskrivna datainsamlingstjänster för mönsterigenkänning, datorseende och andra maskininlärningslösningar för att träna modeller för optisk teckenigenkänning.

OCR – Flerspråkigt dokument 1

OCR – Flerspråkigt dokument 2

Scendatainsamling

Medicinflaska med etiketter, engelsk gata/vägscen med bilskylt, engelsk gata/vägscen med instruktion/infotavla mm.

Transkribera medicinska etiketter eller läkemedelsetiketter med OCR

Nummerskyltigenkänning med OCR

Upptäcka gata/väg & extrahera information Street Board-data med OCR

OCR-datauppsättningar

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.

Streckkodsskanning videodatauppsättning

5k-videor med streckkoder med en varaktighet på 30-40 sekunder från flera geografiska områden

Fakturor, PO, Kvitton Bilddataset

15.9 5 bilder av kvitton, fakturor, inköpsorder på XNUMX språk, dvs engelska, franska, spanska, italienska och holländska

Tyska och brittiska fakturabilddataset

Levererade 45 XNUMX bilder av tyska och brittiska fakturor

Datauppsättning för fordonets registreringsskylt

3.5K-bilder av fordonsnummerskyltar från olika vinklar

Handskrivna dokumentbilddatauppsättning

Samlade och kommenterade 90 XNUMX dokument på engelska, franska, spanska, tyska, italienska, portugisiska och koreanska

Dokumentdatauppsättning för OCR

23.5 XNUMX dokument på japanska, ryska och koreanska språk från skyltar, skyltfönster, flaskor, dokument, affischer, flygblad.

Europeisk kvittobilddataset

Över 11.5 XNUMX bilder av kvitto från större europeiska städer

Faktura/Kvitto Dataset

75k+ kvitton på flera språk

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

föregående

Nästa

Vår förmåga

Personer

Dedikerade och utbildade team:

30,000+ medarbetare för datainsamling, märkning och kvalitetssäkring
Godkänd projektledningsteam
Erfaren produktutvecklingsteam
Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

Behandla

Högsta processeffektivitet säkerställs med:

Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga

plattform

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

Webbaserad end-to-end-plattform
Oklanderlig kvalitet
Snabbare TAT
Sömlös leverans

Rekommenderade resurser

graphics

OCR – Definition, fördelar, utmaningar och användningsfall

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.

Blogg

OCR in Healthcare: A Comprehensive Guide to Use Cases, Benefits

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.

Köparhandboken

Köpguide för stora språkmodeller LLM

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.

Att skapa klinisk NLP är en kritisk uppgift som kräver enorm domenexpertis för att lösa. Jag kan tydligt se att du ligger flera år före Google på detta område. Jag vill arbeta med dig och skala dig.

Google, Inc. Direktör

Mitt ingenjörsteam arbetade med Shaips team i mer än 2 år under utvecklingen av API för hälsotal. Vi har blivit imponerade av deras arbete inom sjukvårdsspecifik NLP och vad de kan uppnå med komplexa datamängder.

Google, Inc. Teknisk chef

föregående

Nästa

Låt oss diskutera dina OCR-träningsdatabehov idag

Kontakta oss

Vanliga frågor (FAQ)

1. Vad är OCR (Optical Character Recognition)?

OCR hänvisar till en teknik som gör det möjligt för datorer att känna igen och konvertera tryckta eller handskrivna tecken i bilder eller skannade dokument till maskinkodad text. Maskininlärningsmodeller används ofta för att förbättra noggrannheten och anpassningsförmågan hos OCR-system.

2. Hur fungerar OCR?

OCR fungerar genom att använda märkta datamängder som består av bilder av text och deras motsvarande digitala transkriptioner. Modellen är tränad att känna igen mönster i dessa bilder som motsvarar specifika tecken eller ord. Med tiden, med tillräckligt med data och iterativ träning, förbättrar modellen sin noggrannhet i teckenigenkänning.

3. Varför är OCR viktigt?

OCR är avgörande i ML-modellutbildning eftersom det tillåter modellen att lära sig och generalisera från olika textrepresentationer, vilket gör den anpassningsbar till olika typsnitt, handstilar och dokumenttyper. En vältränad OCR-modell kan hantera verkliga varianser i text, vilket resulterar i mer exakt textigenkänning i olika applikationer.

4. Hur kan ditt företag dra nytta av OCR?

Företag kan utnyttja OCR-teknik (Optical Character Recognition) för att automatisera datainmatning från fysiska dokument, digitalisera och söka i pappersarkiv, effektivt behandla fakturor och kvitton, automatiskt extrahera information från formulär, konvertera skannade PDF-filer till sökbara format, integrera med mobilappar för on- the-go datafångst, och verifiera och autentisera dokument inom sektorer som bank. Genom dessa applikationer hjälper OCR till att effektivisera verksamheten, minska manuella fel och förbättra den digitala tillgängligheten.