Optical Character Recognition
KI-Trainingsdaten für OCR
Optimieren Sie die Datendigitalisierung mit hochwertigen OCR-Trainingsdaten (Optical Character Recognition), um intelligente ML-Modelle zu erstellen.
Reduzieren Sie die Lernkurve von KI-Modellen mit einem zuverlässigen OCR-Trainingsdatensatz
Das Entschlüsseln und Digitalisieren gescannter Textbilder ist eine Herausforderung für viele Unternehmen, die zuverlässige KI- und Deep-Learning-Modelle entwickeln. Mit Optical Character Recognition, einem spezialisierten Verfahren, ist es möglich, Daten zu suchen, zu indizieren, zu extrahieren und in ein maschinenlesbares Format zu optimieren. Dies gescannter Dokumentdatensatz wird verwendet, um Informationen aus handschriftlichen Dokumenten, Rechnungen, Quittungen, Reisetickets, Pässen, medizinischen Etiketten, Straßenschildern und mehr zu extrahieren. Um zuverlässige und optimierte Modelle zu entwickeln, sollte es mit OCR-Datensätzen trainiert werden, die Daten aus Tausenden von gescannten Dokumenten extrahiert haben.
Wie unsere Expertise bei der Entwicklung genauer OCR-Trainingsdatensätze funktioniert DEINE favorisieren?
• Wir liefern kundenspezifisch OCR-Trainingsdatensatz Lösungen, die Kunden bei der Entwicklung optimierter KI-Modelle unterstützen.
• Unsere Fähigkeiten erstrecken sich auf das Angebot gescannte PDF-Datensätze und abdecken verschiedene Buchstabengrößen, Schriftarten und Symbole aus Dokumenten.
• Wir kombinieren die Präzision von Technologie und menschlicher Erfahrung um eine skalierbare, zuverlässige und erschwingliche Lösung für Kunden bereitzustellen.
OCR-Anwendungsfälle
Handgeschriebene Textdatensätze frei gestalten, um leistungsstarke ML-Modelle zu entwickeln.
Sammeln / beschaffen Sie Tausende hochwertiger handschriftlicher Datensätze in Hunderten von Sprachen und Dialekten, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) zu trainieren. Wir können auch beim Extrahieren von Text in einem Bild helfen.
Datensatz für handgeschriebene Formulare
Freestyle handgeschriebener Text-Absatz-Datensätze
Erhalt der Rechnung
Datensätze bestehend aus Rechnung/Quittung, auf denen mehrere Artikel gekauft wurden, z. B. Café, Restaurantrechnungen, Lebensmittel, Online-Shopping, Mautbelege, Flughafengarderobe, Lounge, Tankrechnung, Barrechnung, Internetrechnungen, Einkaufsrechnungen, Taxirechnungen, Restaurantrechnungen, usw. aus verschiedenen Regionen und in verschiedenen Sprachen gesammelt, wie es für das ML-Modell erforderlich ist. Sparen Sie viel Zeit und Geld, indem Sie Schlüsseldaten aus Rechnungen und Quittungen effektiv und genau transkribieren.
Erfassung der Empfangsdaten: Datenextraktion von Belegen mit OCR
Rechnungsdatenerfassung: Übertragen Sie zuverlässige Daten mit gescannten Rechnungsdatensätzen
Tickets: Flugtickets, Taxitickets, Parktickets, Bahntickets, Kinokartenverarbeitung mit OCR
Transkription von gescannten Dokumenten mit mehreren Kategorien: Newsletter, Lebenslauf, Formulare mit Kontrollkästchen, mehrere Dokumente in einem einzigen Bild, Benutzerhandbuch, Steuerformulare usw.
Mehrsprachiges Dokument
Mehrsprachige handschriftliche Datenerfassungsdienste für Mustererkennung, Computer Vision und andere maschinelle Lernlösungen zum Trainieren von Modellen der optischen Zeichenerkennung.
OCR – Mehrsprachiges Dokument 1
OCR – Mehrsprachiges Dokument 2
Szenendatenerfassung
Medizinflasche mit Etiketten, Englische Straßen-/Straßenszene mit Autokennzeichen, Englische Straßen-/Straßenszene mit Anleitungs-/Infotafel etc.
Transkribieren Sie medizinische Etiketten oder Arzneimitteletiketten mit OCR
Nummernschilderkennung mit OCR
Erkennen von Straße/Straße und Extrahieren von Informationen Straßentafeldaten mit OCR
OCR-Datensätze
Text- und Bilddatensätze zur optischen Zeichenerkennung (OCR), um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, um reale Anwendungen zu trainieren. Sie können die benötigten Daten nicht finden? Kontaktiere uns heute.
Videodatensatz zum Scannen von Barcodes
5k-Videos von Barcodes mit einer Dauer von 30-40 Sekunden aus mehreren Regionen
- Anwendungsfall: Objekterkennungsmodell
- Format: Videos
- Volumen: 5,000+
- Anmerkung: Nein
Bilddatensatz für Rechnungen, Bestellungen, Quittungen
15.9 Bilder von Quittungen, Rechnungen, Bestellungen in 5 Sprachen, dh Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Niederländisch
- Anwendungsfall: Dok. Anerkennungsmodell
- Format: Bilder
- Volumen: 15,900+
- Anmerkung: Nein
Deutscher und britischer Rechnungsbilddatensatz
45 Bilder von deutschen und britischen Rechnungen geliefert
- Anwendungsfall: Rechnungserkennung Modell
- Format: Bilder
- Volumen: 45,000+
- Anmerkung: Nein
Kfz-Kennzeichen-Datensatz
3.5k-Bilder von Kfz-Kennzeichen aus verschiedenen Blickwinkeln
- Anwendungsfall: Nr. Kennzeichenerkennung
- Format: Bilder
- Volumen: 3,500+
- Anmerkung: Nein
Bilddatensatz für handgeschriebenes Dokument
90 Dokumente in Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch und Koreanisch gesammelt und kommentiert
- Anwendungsfall: OCR-Modell
- Format: Bilder
- Volumen: 90,000+
- Anmerkung: Ja
Dokumentendatensatz für OCR
23.5 Dokumente in japanischer, russischer und koreanischer Sprache von Schildern, Schaufenstern, Flaschen, Dokumenten, Postern, Flyern.
- Anwendungsfall: Mehrsprachiges OCR-Modell
- Format: Bilder
- Volumen: 23,500+
- Anmerkung: Ja
Bilddatensatz für europäische Quittungen
Über 11.5 Belegbilder aus europäischen Großstädten
- Anwendungsfall: Objekterkennungsmodell
- Format: Bilder
- Volumen: 11,500+
- Anmerkung: Nein
Rechnungs-/Quittungsdatensatz
Über 75 Belege in mehreren Sprachen
- Anwendungsfall: KI-Modelle erhalten
- Format: Bilder
- Volumen: 75,000+
- Anmerkung: Nein
Ausgewählte Kunden
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Unsere Fähigkeit
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerfassung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Empfohlene Ressourcen
Infografiken
OCR – Definition, Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsfälle
OCR ist eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, gedruckten Text und Bilder zu lesen. Es wird häufig in Geschäftsanwendungen verwendet, z. B. zum Digitalisieren von Dokumenten zur Speicherung oder Verarbeitung, und in Verbraucheranwendungen, z. B. zum Scannen einer Quittung für die Kostenerstattung.
Blog
OCR im Gesundheitswesen: Ein umfassender Leitfaden zu Anwendungsfällen und Vorteilen
Die Gesundheitsbranche steht mit der Einführung neuer und fortschrittlicher Technologien in der KI vor einem Paradigmenwechsel in ihren Arbeitsabläufen. Durch den Einsatz von KI-Tools und -Technologien können verbesserte medizinische Ergebnisse mit höherer Effizienz im Gesundheitswesen erzielt werden.
Käufer-Führer
Einkaufsführer für große Sprachmodelle LLM
Haben Sie sich jemals am Kopf gekratzt und waren überrascht, wie Google oder Alexa Sie scheinbar „erwischt“ haben? Oder haben Sie schon einmal einen computergenerierten Aufsatz gelesen, der unheimlich menschlich klingt? Du bist nicht allein. Es ist an der Zeit, den Vorhang zu öffnen und das Geheimnis zu lüften: Large Language Models oder LLMs.
Lassen Sie uns noch heute Ihren Bedarf an OCR-Trainingsdaten besprechen
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
OCR bezeichnet eine Technologie, die es Computern ermöglicht, gedruckte oder handgeschriebene Zeichen in Bildern oder gescannten Dokumenten zu erkennen und in maschinencodierten Text umzuwandeln. Modelle des maschinellen Lernens werden häufig eingesetzt, um die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von OCR-Systemen zu verbessern.
OCR arbeitet mit beschrifteten Datensätzen, die aus Textbildern und den entsprechenden digitalen Transkriptionen bestehen. Das Modell ist darauf trainiert, Muster in diesen Bildern zu erkennen, die bestimmten Zeichen oder Wörtern entsprechen. Mit der Zeit verbessert das Modell mit genügend Daten und iterativem Training seine Genauigkeit bei der Zeichenerkennung.
OCR ist beim ML-Modelltraining von entscheidender Bedeutung, da es dem Modell ermöglicht, aus verschiedenen Textdarstellungen zu lernen und zu verallgemeinern, wodurch es an verschiedene Schriftarten, Handschriften und Dokumenttypen angepasst werden kann. Ein gut trainiertes OCR-Modell kann reale Abweichungen im Text verarbeiten, was zu einer genaueren Texterkennung in verschiedenen Anwendungen führt.
Unternehmen können die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) nutzen, um die Dateneingabe aus physischen Dokumenten zu automatisieren, Papierarchive zu digitalisieren und zu durchsuchen, Rechnungen und Quittungen effizient zu verarbeiten, Informationen automatisch aus Formularen zu extrahieren, gescannte PDFs in durchsuchbare Formate umzuwandeln und mobile Apps für Online-Anwendungen zu integrieren. Datenerfassung von unterwegs sowie Überprüfung und Authentifizierung von Dokumenten in Bereichen wie dem Bankwesen. Durch diese Anwendungen trägt OCR dazu bei, Abläufe zu rationalisieren, manuelle Fehler zu reduzieren und die digitale Zugänglichkeit zu verbessern.