Individuelle Datenerfassung, Expertenannotation und sofort verfügbare OCR-Datensätze – Rechnungen, Quittungen, Handschriften, Tabellen und mehrsprachige Dokumente – annotiert mit einer Genauigkeit von 99 %*, sodass Ihre Modelle jedes Dokument in jeder Sprache lesen können.
Die Trainingsdaten für die optische Zeichenerkennung (OCR) bestehen aus beschrifteten Dokumentenbildern – Scans, Fotos und PDFs von gedrucktem oder handschriftlichem Text – kombiniert mit präzisen Texttranskriptionen und Begrenzungsrahmen. Maschinelle Lernmodelle lernen anhand dieser Bild-zu-Text-Daten, Dokumente in bearbeitbaren, maschinenlesbaren Text umzuwandeln.
Ob Sie ein Dokumentenanalysemodell optimieren oder eine optische Zeichenerkennung (OCR) von Grund auf neu entwickeln – die Qualität Ihrer annotierten Daten bestimmt Ihre Genauigkeit. Shaip kombiniert Fachexperten für die Annotation mit einem bewährten Six-Sigma-Qualitätssicherungsprozess und einer sicheren, konformen Plattform. So erhalten Sie zuverlässige OCR-Daten für Rechnungen, Belege, Handschriften und mehrsprachige Dokumente – zu einem Bruchteil der Kosten einer Eigenentwicklung.
Wir beschaffen und sammeln Dokumentenbilder nach Ihren genauen Vorgaben – Rechnungen, Quittungen, Ausweise, Handschriften und mehrsprachige Scans – unter realen Bedingungen und in Sonderfällen, und zwar in über 60 Ländern.
Transkription von Texten auf Zeichen-, Wort- und Zeilenebene sowie Beschriftung von Begrenzungsrahmen, Vierecken und Polygonen durch Fachexperten, mit mehrstufiger Six-Sigma-Qualitätssicherung.
Sichern Sie sich noch heute Lizenzen für fertige, qualitätsgeprüfte OCR-Datensätze – Handschrifterkennung, Beleg- und Rechnungsdaten, Tabellen und mehrsprachige Dokumentendaten –, um schnell Prototypen zu erstellen und Benchmarks zu entwickeln.
Einzelposten, Summen, Steuer- und Lieferantenfelder sind für die OCR-Erkennung von Rechnungen und Belegen gekennzeichnet – dies ermöglicht die Automatisierung von Kreditorenbuchhaltung und Spesenabrechnung.
Freihandgeschriebene Textdatensätze verschiedener Autoren, Stile und Sprachen für ICR- und Schreibschrifterkennungsmodelle.
Extraktion von Zeilen-, Spalten- und Zellenebene aus komplexen Tabellen und strukturierten tabellarischen Dokumenten.
Pässe, Führerscheine und Personalausweise mit Schlüssel-Wert-Annotation zur Identitätsprüfung und KYC.
Flugtickets, Anträge und strukturierte Formulare mit Feldbezeichnung und Schlüssel-Wert-Extraktion.
Schilder, Etiketten und Produkttexte wurden unter natürlichen, realen Bildbedingungen aufgenommen.
Katalog von der Stange
Vorgefertigte, qualitätsgeprüfte OCR-Datensätze, die Sie noch heute lizenzieren können – Handschrift-, Beleg- und Rechnungs-, Tabellen-, mehrsprachige und Szenentextdaten – oder die Sie als Ausgangspunkt für die Erstellung eines benutzerdefinierten OCR-Datensatzes verwenden können.
5k-Videos von Barcodes mit einer Dauer von 30-40 Sekunden aus mehreren Regionen
Anwendungsfall: Objekterkennungsmodell
Format: Videos
Auflage: über 5,000
Anmerkung: Nein
15.9 Bilder von Quittungen, Rechnungen, Bestellungen in 5 Sprachen, dh Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch und Niederländisch
Anwendungsfall: Dokumentenerkennungsmodell
Format: Bilder
Auflage: über 15,900
Anmerkung: Nein
45 Bilder von deutschen und britischen Rechnungen geliefert
Anwendungsfall: Rechnungserkennungsmodell
Format: Bilder
Auflage: über 45,000
Anmerkung: Nein
3.5k-Bilder von Kfz-Kennzeichen aus verschiedenen Blickwinkeln
Anwendungsfall: Kennzeichenerkennung
Format: Bilder
Auflage: über 3,500
Anmerkung: Nein
90 Dokumente in Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch und Koreanisch gesammelt und kommentiert
Anwendungsfall: OCR-Modell
Format: Bilder
Auflage: über 90,000
Anmerkung: Ja
23.5 Dokumente in japanischer, russischer und koreanischer Sprache von Schildern, Schaufenstern, Flaschen, Dokumenten, Postern, Flyern.
Anwendungsfall: Mehrsprachiges OCR-Modell
Format: Bilder
Auflage: über 23,500
Anmerkung: Ja
Über 11.5 Belegbilder aus europäischen Großstädten
Anwendungsfall: Objekterkennungsmodell
Format: Bilder
Auflage: über 11,500
Anmerkung: Nein
Über 75 Belege in mehreren Sprachen
Anwendungsfall: KI-Modelle für Belege
Format: Bilder
Auflage: über 75,000
Anmerkung: Nein
Nach Industrie
Rezept-, Laborbericht- und medizinische Formulardatensätze – HIPAA-konforme Verarbeitung für KI in der klinischen Dokumentenverarbeitung.
Daten aus Rechnungen, Kontoauszügen, Schecks und KYC-Dokumenten zur Extraktion von Finanzdokumentendaten.
Frachtbriefe, Lieferscheine und Konnossemente für die Automatisierung von Versand und Fracht.
Schadensformulare, Versicherungsdokumente und handschriftliche Eingaben wurden maßstabsgetreu beschriftet.
Daten zu Kassenbons, Preisschildern und Regaletiketten für KI-gestützte Ausgaben-, Kundenbindungs- und Warenpräsentationssysteme.
Verträge, Akten und Archivscans – Digitalisierungsdatensätze für Dokumentenverarbeitungsprogramme.
Unser Prozess
Wie wird die OCR-Genauigkeit erreicht? Durch die richtigen Annotationstypen und mehrstufige menschliche Qualitätssicherung. Wir kennzeichnen Zeichen, Wörter und Zeilen mithilfe von Begrenzungsrahmen, Vierecken und Polygonen und überprüfen jeden Batch vor der Auslieferung – mit dem Ziel einer Genauigkeit von 99 %.*
Dokumenttypen, Sprachen und Sonderfälle definieren; konforme Dokumentenbilder beschaffen oder sammeln.
Transkription von Zeichen-/Wort-/Zeilentexten + Beschriftung von Begrenzungsrahmen, Vierecken und Polygonen durch geschulte Experten.
Unabhängige Überprüfungen und Six-Sigma-Prüfungen messen die Fehlerrate bei Zeichen und Wörtern im Vergleich zu Ihrer Service-Level-Vereinbarung (SLA).
Liefern Sie Ihr fertiges Modell im entsprechenden Format aus; optimieren Sie es anhand von Feedback und erweitern Sie die Datensatzabdeckung im Laufe der Zeit.
Shaip entwickelte eine durchgängige OCR-Annotationspipeline – von Wort- und Zeichen-basierten Begrenzungsrahmen bis hin zur Transkription in über zehn Textquellen. Dabei wurden auch gebogene Schilder, verblasste Belege, Handschrift und gemischte Schriften problemlos verarbeitet. Fünf Attributebenen und eine doppelte Qualitätssicherung lieferten produktionsreife Datensätze mit einer Genauigkeit von 99 %.
Warum Shaip wählen?
Shaip hat jahrelang KI-Trainingsdaten für alle Modalitäten beschafft, gesammelt und annotiert. Im Bereich der optischen Zeichenerkennung bedeutet das eine Expertise, die man nicht über Nacht aufbauen kann – globale Reichweite, Fachwissen, Sicherheit auf Unternehmensniveau und proprietäre Tools stecken hinter jedem OCR-Datensatz.
Die Daten stammen aus über 60 Ländern , sind in über 65 Sprachen verfügbar und decken mehr als 70 Themenbereiche ab – eine Abdeckung, die die meisten Anbieter nicht bieten können.
Mehr als 30,000 geschulte Annotatoren und Branchenspezialisten liefern präzise, kontextbezogene OCR-Annotationen, keine generische Kennzeichnung.
DSGVO, HIPAA, CCPA, ISO 9001:2015, ISO 27001 und SOC 2 Typ II – mit Geheimhaltungsvereinbarungen und durchgängig sicherer Datenverarbeitung.
Shaip Manage , Shaip Work und Shaip Intelligence übernehmen die Projektüberwachung, die globale Personalkoordination und die automatisierte Datenvalidierung.
Erhalten Sie qualitativ hochwertige Daten zu einem Bruchteil der Kosten, die Sie für deren Erstellung selbst aufwenden müssten – und bringen Sie Ihre Modelle schneller auf den Markt.
Six Sigma QA und messbare Genauigkeitsziele (Zeichen- und Wortfehlerrate) bedeuten Daten, denen Sie in der Produktion vertrauen können.
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.
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.
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.
OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technologie, die gedruckten oder handgeschriebenen Text in Bildern oder gescannten Dokumenten in maschinenlesbaren Text umwandelt. Dabei werden KI-Modelle mit beschrifteten Datensätzen trainiert, um Muster und Zeichen in verschiedenen Formaten wie Quittungen, Rechnungen und Formularen zu erkennen.
OCR ist für die Automatisierung von Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung, Datenextraktion und Digitalisierung unerlässlich. Es hilft Unternehmen, Zeit zu sparen, Fehler zu reduzieren und die Effizienz bei der Verarbeitung großer Mengen physischer oder gescannter Dokumente zu steigern.
Maschinelles Lernen verbessert die OCR, indem es Modelle mit unterschiedlichen Datensätzen trainiert. So können sie mit unterschiedlichen Schriftarten, Handschriften, Layouts und Sprachen umgehen. Mit der Zeit lernen die Modelle, zu verallgemeinern und die Erkennungsraten zu verbessern.
OCR kann eine große Bandbreite an Dokumenten verarbeiten, beispielsweise Quittungen, Rechnungen, handschriftliche Formulare, Reisepässe, medizinische Etiketten, Tickets und sogar komplexe Tabellen in gescannten PDFs oder Bildern.
Tabellen-OCR extrahiert strukturierte Daten aus Tabellen in gescannten Dokumenten, PDFs oder Bildern. Es konvertiert Zeilen und Spalten in maschinenlesbare Formate wie Excel und sorgt so für eine schnellere und präzisere Datenverarbeitung.
OCR wird häufig in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem E-Commerce eingesetzt. Es automatisiert die Datenextraktion aus Krankenakten, Rechnungen, Quittungen und anderen Dokumenten und verbessert so die betriebliche Effizienz in allen Sektoren.
Mehrsprachige OCR-Modelle werden mit Datensätzen trainiert, die verschiedene Sprachen, Dialekte und Schriftarten abdecken. Dadurch können sie Text in verschiedenen Schriften und mit unterschiedlicher Typografie präzise erkennen und verarbeiten.
Das Training von OCR-Modellen erfordert die Verarbeitung unterschiedlicher Handschriften, Schriftarten, Layouts und Sprachen. Eine weitere Herausforderung besteht darin, die Genauigkeit bei der Erkennung komplexer Dokumente wie Arztrechnungen oder mehrsprachiger Inhalte sicherzustellen.
Shaip bietet hochwertige, kundenspezifische OCR-Datensätze, darunter Quittungen, Rechnungen, handschriftliche Formulare und mehrsprachige Dokumente. Diese Datensätze werden kuratiert, kommentiert und validiert, um maximale Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Die OCR-Trainingslösungen von Shaip sind hochgradig skalierbar und auf außergewöhnliche Genauigkeit ausgelegt. Ihr Prozess kombiniert fortschrittliche KI-Tools mit menschlicher Expertise und gewährleistet so zuverlässige Ergebnisse auch bei großen Datensätzen.
Die Kosten hängen von Art, Umfang und Komplexität des benötigten Datensatzes ab. Für individuelle Preise können Unternehmen Shaip direkt kontaktieren, um ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.
