Stellen Sie sich vor, wie viel wertvoller Ihre Daten für Ihr Unternehmen wären, wenn Ihre Dokumenteneingangslösung Daten aus Bildern genauso nahtlos extrahieren könnte wie aus dem Text.

Dank Deep Learning intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ist in der Lage, KI für die Bildverarbeitung zu nutzen, um Fotos nicht nur automatisch zu klassifizieren, sondern auch die verschiedenen Elemente in Bildern zu beschreiben und kurze Sätze zu schreiben, die jedes Segment mit der richtigen englischen Grammatik beschreiben.

Inteligent Document Processing nutzt ein Deep-Learning-Netzwerk namens CNN (Convolutional Neural Networks), um Muster zu lernen, die auf Fotos natürlich vorkommen. Intelligent Document Processing ist dann in der Lage, sich an die Verarbeitung neuer Daten anzupassen, und zwar Imagenet, eine der größten Datenbanken mit beschrifteten Bildern, die maßgeblich zur Weiterentwicklung von Computer Vision und KI-Bildverarbeitung beigetragen hat.

Diese Art von Technologie wird unter anderem in der dokumentenintensiven Versicherungsbranche wirksam eingesetzt. Die Schadenbearbeitung beginnt mit einer kleinen Armee von Menschen, die Daten manuell aus Formularen eingeben.

Anwendungsfälle der Bildverarbeitung

Die Anwendungsfälle der KI-gestützten Bildverarbeitung entwickeln sich branchenübergreifend rasant.

Bei Immobilien beispielsweise revolutioniert KI für die Bildverarbeitung die Art und Weise, wie Immobilien bewertet werden. Von der Identifizierung von Immobilientypen, Grundstücksgrößen und Annehmlichkeiten anhand von Satelliten- und Inseratsbildern bis hin zur Kennzeichnung von Compliance-Risiken in gescannten Grundrissen reduzieren KI-gestützte Systeme den Zeitaufwand für manuelle Überprüfungen und erhöhen die Entscheidungsgenauigkeit. Mit Intelligent Document Processing (IDP) können Immobilienfirmen sogar Dokumente wie Eigentumsurkunden, Inspektionsberichte und Mietverträge automatisch klassifizieren und so gescannte Unterlagen in strukturierte, durchsuchbare Daten umwandeln.

Im Finanzsektor, wo das Dokumentenvolumen hoch ist und visuelle Daten in allen Formen vorliegen, von Kontoauszügen bis hin zu gescannten Verträgen, beschleunigt KI für die Bildverarbeitung Arbeitsabläufe erheblich. Diese Bildverarbeitungstools ermöglichen es Systemen in Kombination mit Funktionen zur intelligenten Dokumentenverarbeitung, Felder wie Signaturen, Wasserzeichen, Tabellen und Logos präzise zu identifizieren. Dies ist entscheidend für die Überprüfung der Identität von Kreditnehmern, die Aufdeckung von Betrug oder den Vergleich von Jahresabschlüssen bei Prüfungen.

Bildverarbeitung in der intelligenten Dokumentenverarbeitung

Am beeindruckendsten ist, dass Intelligent Document Processing nicht nur Daten extrahiert, sondern auch den Kontext versteht. Ganz gleich, ob es um das Lesen handschriftlicher Anmerkungen auf einem Versicherungsantragsformular oder das Abrufen von Kreditbedingungen aus einer fotografierten Abschlussmitteilung geht, es liefert strukturierte, zuverlässige Ergebnisse, selbst aus Bilddateien mit geringer Qualität. Das bedeutet, dass Sie keine Zeit mehr mit der erneuten Dateneingabe oder fehleranfälligen OCR-Problemumgehungen verschwenden müssen.

In einem typischer Anwendungsfall, der Antrag umfasst eine Reihe von Dokumenten wie: Antragsformulare, Polizeiberichte, Bilder von Unfallstellen und Fahrzeugschäden, Führerschein des Fahrzeugführers, Versicherungskopie, Rechnungen und Quittungen. Dokumente wie diese gehören nicht zum Standard, und die Geschäftssysteme, die den Großteil der Schadensbearbeitung automatisieren, können ohne die Daten aus den Formularen nicht funktionieren.

Um diese Dokumente in Daten umzuwandeln, werden die Convolutional Neural Networks mit GPU-beschleunigten Deep-Learning-Frameworks wie Caffe2, Chainer, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, PaddlePaddle, Pytorch, TensorFlow und Inferenzoptimierern wie TensorRT trainiert.

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Neuronale Netze wurden erstmals 2009 für die Spracherkennung verwendet und erst 2012 von Google implementiert. Deep Learning, auch neuronale Netze genannt, ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Rechenmodell verwendet wird, das stark von der Struktur des Gehirns inspiriert ist.

„Deep Learning funktioniert bereits in der Google-Suche und in der Bildersuche. Es ermöglicht Ihnen, nach einem Begriff wie ‚Umarmung' per Bild zu suchen. Es ist daran gewöhnt, dir Smart Replies auf dein Gmail zu schicken. Es ist in Sprache und Vision. Ich glaube, es wird bald in der maschinellen Übersetzung zum Einsatz kommen. „sagte Geoffrey Hinton, der als der Pate der neuronalen Netze gilt.

Deep-Learning-Modelle mit ihren mehrstufigen Strukturen, wie oben gezeigt, sind sehr hilfreich, um komplizierte Informationen aus Eingabebildern zu extrahieren. Neuronale Faltungsnetzwerke sind auch in der Lage, die Rechenzeit drastisch zu reduzieren, indem sie die Vorteile der GPU für die Berechnung nutzen, die in vielen Netzwerken nicht genutzt wird.

Lassen Sie uns einen tieferen Einblick in die Bilddatenaufbereitung des Modells Intelligent Document Processing mithilfe von Deep Learning werfen. Die Vorbereitung von Bildern für die weitere Analyse ist erforderlich, um lokale und globale Merkmale besser erkennen zu können. Auf diese Weise ermöglicht Intelligent Document Processing eine durchgängige Verarbeitung und steigert den ROI für Ihr Unternehmen. Im Folgenden sind die Schritte aufgeführt:

Erster Schritt der Bildverarbeitung: Bildklassifizierung

Für eine höhere Genauigkeit ist die Bildklassifizierung mit CNN am effektivsten. In erster Linie benötigt Ihre intelligente Dokumentenverarbeitungslösung eine Reihe von Bildern. In diesem Fall werden Bilder von Schönheits- und Apothekenprodukten als erster Trainingsdatensatz verwendet. Die gängigsten Eingabeparameter für Bilddaten sind die Anzahl der Bilder, die Bildabmessungen, die Anzahl der Kanäle und die Anzahl der Ebenen pro Pixel.

Mit der Klassifizierung können Sie Bilder kategorisieren (in diesem Fall als Schönheit und Pharmazie). Jede Kategorie hat wiederum unterschiedliche Objektklassen, wie in der Abbildung unten gezeigt:

Erster Schritt der Bildverarbeitung: Datenbeschriftung

Es ist besser, die Eingabedaten manuell zu kennzeichnen, damit der Deep-Learning-Algorithmus irgendwann lernen kann, die Vorhersagen selbst zu treffen. Es werden einige handelsübliche Tools zur manuellen Datenkennzeichnung bereitgestellt hier. Das Ziel an dieser Stelle wird hauptsächlich darin bestehen, das eigentliche Objekt oder den Text in einem bestimmten Bild zu identifizieren, abzugrenzen, ob das Wort oder Objekt falsch ausgerichtet ist, und festzustellen, ob die Schrift (falls vorhanden) in Englisch oder in einer anderen Sprache verfasst ist.

Um das Taggen und Kommentieren von Bildern zu automatisieren, können NLP-Pipelines angewendet werden. ReLU (rectified linear unit) wird dann für die nichtlinearen Aktivierungsfunktionen verwendet, da sie eine bessere Leistung erbringen und die Trainingszeit verkürzen.

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Um den Trainingsdatensatz zu erweitern, können wir auch eine Datenerweiterung ausprobieren, indem wir die vorhandenen Bilder emulieren und transformieren. Wir könnten die verfügbaren Bilder transformieren, indem wir sie verkleinern, sie vergrößern, Elemente zuschneiden usw.

Erster Schritt bei der Bildverarbeitung: Verwenden von RCNN

Mithilfe des Region-based Convolutional Neural Network (auch bekannt als RCNN) können die Positionen von Objekten in einem Bild mühelos erkannt werden. Innerhalb von nur 3 Jahren ist das RCNN von Fast RCNN, Faster RCNN auf Mask RCNN umgestiegen und hat damit enorme Fortschritte bei der Erkennung von Bildern auf menschlicher Ebene erzielt. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die endgültige Ausgabe des Bilderkennungsmodells, bei dem es von CNN mit Deep Learning trainiert wurde, um Kategorien und Produkte in Bildern zu identifizieren.

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Wenn Sie mit Deep-Learning-Methoden noch nicht vertraut sind und Ihr eigenes Modell nicht trainieren möchten, können Sie einen Blick auf Google Cloud Vision. Es funktioniert ziemlich gut für allgemeine Fälle. Wenn Sie nach einer bestimmten Lösung oder Anpassung der intelligenten Dokumentenverarbeitung suchen, stellen unsere ML-Experten sicher, dass Ihre Zeit und Ressourcen sinnvoll in eine Partnerschaft mit uns investiert werden.

Chatten Sie mit uns unter www.infrrd.ai oder vereinbaren Sie eine Demo um mehr darüber zu erfahren, wie Intelligent Document Processing den Geschäftswert Ihrer Daten steigern kann.

Häufig gestellte Fragen zur Deep Learning-Bildverarbeitung

Welcher Algorithmus eignet sich am besten für KI in der Bildverarbeitung?

Der beste Algorithmus hängt von der spezifischen Bildverarbeitungsaufgabe ab. Beispielsweise werden Convolutional Neural Networks (CNNs) in der KI aufgrund ihrer Genauigkeit bei Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung häufig für die Bildverarbeitung verwendet. Für dokumentenzentrierte Aufgaben werden auch Transformers und hybride CNN-RNN-Architekturen verwendet, insbesondere in intelligenten Dokumentenverarbeitungslösungen, bei denen das Layout- und Sequenzverständnis von entscheidender Bedeutung ist.

Hat die KI-gestützte Bildverarbeitung reale Anwendungen?

Ja, absolut. KI für die Bildverarbeitung unterstützt viele reale Anwendungen, wie z. B. automatisierte medizinische Bildgebung, Gesichtserkennung, Erkennung von Herstellungsfehlern und intelligente Dokumentenverarbeitung in Branchen wie Hypotheken, Versicherungen und Finanzen. Intelligente Dokumentenverarbeitungssysteme verwenden beispielsweise KI, um Daten aus gescannten Dokumenten wie Rechnungen, Geschäftsabschlüssen oder technischen Zeichnungen zu extrahieren, zu klassifizieren und zu validieren.

Wie funktioniert ein KI-basiertes Bildverarbeitungsmodell?

KI-basierte Bildverarbeitungsmodelle verwenden tiefe neuronale Netze, insbesondere CNNs, um Muster und Merkmale in Bildern zu erkennen. Diese Modelle verarbeiten Eingabebilder über mehrere Ebenen, um relevante Daten zu identifizieren und zu extrahieren. In der intelligenten Dokumentenverarbeitung bedeutet dies, das Layout zu verstehen, Handschriften zu lesen oder wichtige Felder wie Zinssätze oder Forderungsbeträge anhand komplexer Formulare zu identifizieren.

Welche Tools oder Programmiersprachen eignen sich am besten für die Entwicklung von KI-Bildverarbeitungsmodellen?

Zu den beliebten Tools gehören TensorFlow, Keras und PyTorch, die alle die Erstellung leistungsstarker Modelle für die Bildverarbeitung und die intelligente Dokumentenverarbeitung unterstützen. Python ist aufgrund seiner Flexibilität und seiner umfangreichen Bibliotheken, die auf Deep Learning und Computer Vision zugeschnitten sind, die am häufigsten verwendete Programmiersprache für diese Arbeit.

Benötigt KI für die Bildverarbeitung viele Daten?

Ja, effektive KI für Bildverarbeitungsmodelle benötigt in der Regel große Mengen an beschrifteten Bilddaten, um genau trainiert zu werden. Dies gilt insbesondere für die intelligente Dokumentenverarbeitung, bei der das System lernen muss, mit unterschiedlichen Formaten, Layouts und sogar Scans von geringer Qualität umzugehen. Mehr Daten führen im Allgemeinen zu einer höheren Genauigkeit und einer besseren Generalisierung aller Dokumenttypen.

INFRRD-Bildverarbeitung für technische Zeichnungen

Die Bildextraktionsplattform von Infrrd für technische Zeichnungen nutzt fortschrittliche KI, Computer Vision und ML-gestützte intelligente Dokumentenverarbeitung, um kritische Werte aus Konstruktions- und Fertigungszeichnungen mit unübertroffener Genauigkeit zu extrahieren. Diese Software für technische Zeichnungen optimiert die Datenextraktion und gewährleistet so eine schnellere und präzisere Bildverarbeitung.

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