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Ein multipler OCR-Ansatz zur Reduzierung von Fehlern

Haben Sie Probleme mit OCR-Fehler? Erfahren Sie, wie die Verwendung mehrerer OCR-Frameworks Fehler reduziert und die Genauigkeit der Datenextraktion verbessert.
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Ein multipler OCR-Ansatz
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... Modelle sind so leistungsstark und intuitiv, dass sie sich nicht nur auf den Zuverlässigkeitswert der OCR-Engine stützen, sondern auch die Möglichkeit bieten, die richtige Wahl zur richtigen Zeit zu analysieren und zu interpretieren.

OCR hat ein echtes Problem

Typische Datenextraktionslösungen verwenden eine einzige OCR-Engine, um die Daten aus dem Dokument herauszuholen.

Diese Single-Engine-Architektur verursacht jedoch Probleme, wenn es um komplexe Dokumente und Dokumente geht, die sich im Laufe der Zeit ändern. Sie wissen schon, Dokumente aus der realen Welt.

In diesem Whitepaper erörtern wir diese OCR-Probleme und skizzieren eine Lösung, von der wir festgestellt haben, dass sie wirklich gut funktioniert.

Lesen Sie das White Paper und erfahren Sie:

  • Die Wahrheit darüber, warum Ihre Single-Engine-OCR nicht funktioniert.
  • Wie man mehrere OCRs verwendet, um dieses Problem zu lösen.
  • Vorverarbeitungsschritte, die Sie ausführen müssen, um mehrere OCRs zu verwenden.

Laden Sie noch heute Ihr kostenloses White Paper herunter und erfahren Sie, wie Sie die Leistung Ihrer OCR-Lösung steigern können.

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