Optical Character Recognition

KI-Trainingsdaten für OCR

Optimieren Sie die Datendigitalisierung mit hochwertigen OCR-Trainingsdaten (Optical Character Recognition), um intelligente ML-Modelle zu erstellen.

Optical Character Recognition

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

Datensatz für handgeschriebene Formulare

Freestyle handgeschriebener Text-Absatz-Datensätze

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.

Empfangsdatenerfassung

Erfassung der Empfangsdaten: Datenextraktion von Belegen mit OCR

Erfassung von Rechnungsdaten

Rechnungsdatenerfassung: Übertragen Sie zuverlässige Daten mit gescannten Rechnungsdatensätzen

Flugtickets

Tickets: Flugtickets, Taxitickets, Parktickets, Bahntickets, Kinokartenverarbeitung mit OCR 

Transkription von Dokumenten

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 1

Ocr – Mehrsprachiges Dokument 2

OCR – Mehrsprachiges Dokument 2

Szenendatenerfassung

Medizinflasche mit Etiketten, Englische Straßen-/Straßenszene mit Autokennzeichen, Englische Straßen-/Straßenszene mit Anleitungs-/Infotafel etc.

Transkribieren Sie medizinische Etiketten mit Ocr

Transkribieren Sie medizinische Etiketten oder Arzneimitteletiketten mit OCR

Nummernschilderkennung mit Ocr

Nummernschilderkennung mit OCR

Erkennen von Straße/Straße & Extrahieren Sie Informationen Straßentafeldaten 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

Videodatensatz zum Scannen von Barcodes

  • 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

Rechnungen, Bestellungen, Zahlungsbelege Bilddatensatz

  • Anwendungsfall: Dok. Anerkennungsmodell
  • Format: Bilder
  • Volumen: 15,900+
  • Anmerkung: Nein

Deutscher und britischer Rechnungsbilddatensatz

45 Bilder von deutschen und britischen Rechnungen geliefert

Deutsch &Ampere; UK-Rechnungsbilddatensatz

  • Anwendungsfall: Rechnungserkennung Modell
  • Format: Bilder
  • Volumen: 45,000+
  • Anmerkung: Nein

Kfz-Kennzeichen-Datensatz

3.5k-Bilder von Kfz-Kennzeichen aus verschiedenen Blickwinkeln

Kfz-Kennzeichen-Datensatz

  • 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

Bilddatensatz für handgeschriebenes Dokument

  • 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.

Dokumentdatensatz für Ocr

  • Anwendungsfall: Mehrsprachiges OCR-Modell
  • Format: Bilder
  • Volumen: 23,500+
  • Anmerkung: Ja

Bilddatensatz für europäische Quittungen

Über 11.5 Belegbilder aus europäischen Großstädten

Bilddatensatz für europäische Quittungen

  • Anwendungsfall: Objekterkennungsmodell
  • Format: Bilder
  • Volumen: 11,500+
  • Anmerkung: Nein

Rechnungs-/Quittungsdatensatz

Über 75 Belege in mehreren Sprachen

Rechnungs-/Quittungsdatensatz

  • Anwendungsfall: KI-Modelle erhalten
  • Format: Bilder
  • Volumen: 75,000+
  • Anmerkung: Nein

Ausgewählte Kunden

Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.

Unsere Fähigkeit

Personen

Personen

Engagierte und geschulte Teams:

  • 30,000+ Mitarbeiter für Datenerfassung, Kennzeichnung und QA
  • Zertifiziertes Projektmanagement-Team
  • Erfahrenes Produktentwicklungsteam
  • Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team

Prozess

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

Plattform

Die patentierte Plattform bietet Vorteile:

  • Webbasierte End-to-End-Plattform
  • Einwandfreie Qualität
  • Schnellere TAT
  • Nahtlose Lieferung

Lassen Sie uns noch heute Ihren Bedarf an OCR-Trainingsdaten besprechen

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.