Die OCR-Technologie ist heute weit verbreitet. Bestehende Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse haben sich erheblich verbessert, nachdem Unternehmen damit begonnen haben, sie einzuführen. Einige haben sogar ihre eigenen Versionen davon erstellt, um bessere Ergebnisse in Bezug auf die Produktivität zu erzielen. Die Erhöhung der OCR-Genauigkeit kann zwar nicht über Nacht erreicht werden, aber man kann auf jeden Fall versuchen, dies zu gegebener Zeit zu tun.
Wie kann also jemand seine Optical Character Recognition Engines schrittweise optimieren? Nun, es gibt verschiedene Möglichkeiten, dieses Ziel zu erreichen. Wir bei Infrarot beachte die folgenden Tipps:
- Genauigkeit ist auf Charakterebene erreichbar.
- Genauigkeit ist auf Wortebene erreichbar.
Was die Genauigkeit auf Zeichenebene angeht, wird eine OCR-Fähigkeit danach beurteilt, wie oft sie das richtige Zeichen erkennen kann, und nicht daran, wie oft sie ein falsches Zeichen identifiziert. Ebenso gibt die Genauigkeit auf Wortebene an, wie oft eine OCR das richtige Wort identifiziert. Infrarot-OCR hat unterschiedliche Genauigkeitsstufen für die verschiedenen Arten von gescannten Dokumenten, aber wir legen Wert darauf, mindestens ein Minimum von Genauigkeit von 70%
Um die bestehende Genauigkeit unserer OCR-Engine zu erhöhen, gehen wir wie folgt vor:
1. Überprüfung der Qualität des Quellbilds:
Unsere Experten stellen sicher, dass das ursprüngliche Quellbild sichtbar genug ist, um bessere OCR-Ergebnisse zu erzielen. Es macht keinen Sinn, ein verschwommenes Bild von vornherein zu scannen. OCR sollte in der Lage sein, hohe Kontraste, Zeichenränder, Pixelrauschen und ausgerichtete Zeichen zu erkennen.
2. Auswahl der besten OCR-Engine:
Da wir alle wissen, dass OCR hauptsächlich dafür verantwortlich ist, den Text in einem bestimmten Bild zu verstehen, ist es notwendig, das richtige auszuwählen, das Bilder besser vorverarbeiten kann. Unsere Software macht dabei einen guten Job. Dennoch aktualisieren wir sie von Zeit zu Zeit, um das Ergebnis genauer zu machen.
3. Bild auf die richtige Größe skalieren:
Wir versuchen, ein Bild auf eine Standardgröße von etwa 300 dpi zu skalieren. Jedes Bild, das kleiner als diese Größe ist, führt zu einem unklaren Ergebnis, während Bilder über 600 dpi die Ausgabedatei ohne viel Qualität vergrößern.
4. Verbesserung des Kontrasts von Bildern:
Kontrast und Dichte sind wichtige Faktoren, die vor dem Scannen eines Bildes in der OCR berücksichtigt werden müssen. Wir verarbeiten das Bild, um diese Faktoren zu verbessern und klarere Ergebnisse zu erzielen.
5. Rauschen aus den Bildern entfernen:
Wenn ein Bild Hintergrund- oder Vordergrundrauschen enthält, legen wir Wert darauf, es zu entfernen, damit wir eine qualitativ hochwertige Datenextraktion erhalten.
6. Richtiges Vorbereiten und Behandeln des Dokuments:
Wir sorgen dafür, dass Dokumente jeder Größe in die Scanner geladen werden können. Außerdem reduziert unsere Erfassungssoftware die Zeit für die Vorbereitung der Dokumente, nachdem sie in diese Scanner eingegeben wurden.
7. Entschärfen und Analysieren des Seitenlayouts:
In der Vorverarbeitungsphase ist es wichtig, die Seiten so zu korrigieren, dass die Wortzeilen horizontal sind. Wir versuchen, die Komplexität des Seitenlayouts zu reduzieren, damit die OCR Textgrenzen genauer erkennen kann.
8. Analyse der Charakterkante:
Das Capture-Tool und die Optische Zeichenerkennungssoftware muss in der Lage sein, den Charakterrand so zu optimieren, dass beim Extrahieren der Ergebnisse nur minimaler Arbeitsaufwand erforderlich ist.
9. Verwenden von Filtern, Datenbanken und Thesaurus:
Es sollte besonders darauf geachtet werden, Fehler zu reduzieren. Aus diesem Grund verwenden wir Sprachfilter, Datenbanken und Thesaurus, damit die extrahierten Ergebnisse sinnvoll sind und keiner weiteren Überprüfung bedürfen.
Wir versuchen und testen ständig neue Wege, um nach der Extraktion ein genaueres Ergebnis zu erzielen. Es ist jedoch kein Prozess über Nacht, es erfordert ein gründliches Verständnis der Vorverarbeitungsschritte, um an Dynamik zu gewinnen. Zunächst ist es sehr wichtig, die Mängel des Dokuments zu kennen, das gescannt werden muss. Nur dann kann man die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um die OCR-Genauigkeit zu verbessern.
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Häufig gestellte Fragen
IDP verarbeitet effizient sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, sodass Unternehmen relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen nahtlos extrahieren können.
IDP nutzt KI-gestützte Validierungstechniken, um sicherzustellen, dass die extrahierten Daten korrekt sind, wodurch menschliche Fehler reduziert und die allgemeine Datenqualität verbessert wird.
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IDP kombiniert fortschrittliche KI-Algorithmen mit OCR, um die Genauigkeit zu erhöhen und ein besseres Verständnis des Dokumentenkontextes und komplexer Layouts zu ermöglichen.
Ja, IDP kann Daten aus gescannten Urkunden, Immobilienprüfungsberichten und Steuerdokumenten extrahieren und sie zur weiteren Analyse in strukturierten Formaten organisieren.
Durch die Automatisierung der Datenextraktion und die Reduzierung manueller Eingriffe gewährleistet IDP eine höhere Genauigkeit bei der Identifizierung und Analyse unregelmäßiger Transaktionen.
