Der Unterschied zwischen OCR und Deep-OCR
Sowohl OCR als auch Deep-OCR werden eingesetzt, um den Inhalt eines Dokuments in ein maschinenlesbares Format zu übertragen. Die Unterschiede in der Herangehensweise und die Ergebnisse sind allerdings enorm.
OCR (Optical Character Recognition) und Deep-OCR sind zwei Technologien, die zur Texterkennung in digitalen Bildern und gescannten Dokumenten eingesetzt werden.
Die Texterkennung ist ein wesentlicher Schritt, da darauf alle weiteren Schritte der Dokumenten-Verarbeitung aufsetzen. Nur wer richtig liest kann auch richtig automatisieren.
Die Texterkennung ist ein wesentlicher Schritt, da darauf alle weiteren Schritte der Dokumenten-Verarbeitung aufsetzen. Nur wer richtig liest kann auch richtig automatisieren.
Beide Technologien sollen dazu beitragen, den Prozess der Textextraktion aus Bildern zu automatisieren und in ein maschinenlesbares Format zu konvertieren. Es gibt jedoch erhebliche Unterschiede zwischen den beiden Technologien in Bezug auf ihre Funktionsweise und ihre Möglichkeiten.
Die Probleme der gängigen OCR-Technologien
Die herkömmliche OCR-Technologie basiert auf Mustererkennungsalgorithmen, die das Bild auf Text untersuchen und dann anhand einer Reihe von Regeln den Text extrahieren und in ein maschinenlesbares Format umwandeln. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte, darunter Bildvorverarbeitung, Segmentierung, Erkennung und Nachverarbeitung.
Bei der Bildvorverarbeitung wird das Bild in ein Format umgewandelt, das für die Texterkennung geeignet ist, z. B. durch Binarisierung oder Graustufenumwandlung. Bei der Segmentierung wird das Bild in kleinere Komponenten wie Zeilen, Wörter oder Zeichen unterteilt, um den Erkennungsprozess zu vereinfachen. Die Erkennung umfasst den Vergleich der Segmente mit einer Datenbank bekannter Zeichen oder Muster und die Umwandlung der Segmente in maschinenlesbaren Text. Die Nachbearbeitung umfasst schließlich die Korrektur von Fehlern, die während des Erkennungsprozesses entstanden sind, wie bspw. die Korrektur von falsch geschriebenen Wörtern oder die Korrektur der Reihenfolge der Zeichen.
Diese OCR-Technologie gibt es zwar schon seit vielen Jahren und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, doch hat sie ihre Grenzen. Sie ist oft nicht sehr genau, besonders bei komplexen Bildern, undeutlichen oder schiefen Scans. Auch kann sie Schwierigkeiten dabei haben, Text in verschiedenen Schriftarten, Größen und Layouts zu erkennen.
Diese OCR-Technologie gibt es zwar schon seit vielen Jahren und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, doch hat sie ihre Grenzen. Sie ist oft nicht sehr genau, besonders bei komplexen Bildern, undeutlichen oder schiefen Scans. Auch kann sie Schwierigkeiten dabei haben, Text in verschiedenen Schriftarten, Größen und Layouts zu erkennen.
Deep-OCR und wie diese neue Technologie neue Automatisierungsquoten ermöglicht
Deep-OCR hingegen ist eine neuere Entwicklung, die sich die Leistungsfähigkeit von Deep Learning und neuronalen Netzen zunutze macht, um die Genauigkeit und Robustheit der Texterkennung zu verbessern. Deep-OCR-Modelle werden anhand großer Datensätze von Textbildern trainiert und können so lernen, Text in verschiedenen Schriftarten, Größen und Layouts zu erkennen. Das Ergebnis ist eine OCR-Technologie, die in der Lage ist, komplexere Bilder zu verarbeiten und die im Vergleich zu herkömmlichen OCR-Technologien weniger fehleranfällig ist.
Bei der Deep-OCR wird der Erkennungsprozess von einem neuronalen Netzwerk durchgeführt, das darauf trainiert wurde, Muster in Textbildern zu erkennen. Das Netzwerk nimmt das Bild als Eingabe und gibt eine Folge von Zeichen aus, die dem Text im Bild entsprechen. Das Netzwerk wird anhand eines großen Datensatzes von Textbildern trainiert und ist in der Lage zu lernen, wie man Text in verschiedenen Schriftarten, Größen und Layouts erkennt. Darüber hinaus können Deep-OCR-Modelle mit Verformungen und Verzerrungen im Text umgehen, z. B. mit schiefen oder gebrochenen Buchstaben, mit denen herkömmliche OCR-Technologien oft Probleme haben.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deep-OCR eine fortschrittlichere Form der OCR ist, die sich die Leistungsfähigkeit des Deep Learning zunutze macht, um die Genauigkeit und Robustheit der Texterkennung in digitalen Bildern zu verbessern. Sie ist in der Lage, komplexere Dokumente zu verarbeiten und ist im Vergleich zur herkömmlichen OCR-Technologie weniger fehleranfällig.
Darüber hinaus können Deep-OCR-Modelle Text in verschiedenen Schriftarten, Größen und Layouts erkennen und mit Verformungen und Verzerrungen im Text umgehen, was sie zu einer vielseitigeren und leistungsfähigeren Technologie für die Texterkennung in digitalen Bildern macht.
Darüber hinaus können Deep-OCR-Modelle Text in verschiedenen Schriftarten, Größen und Layouts erkennen und mit Verformungen und Verzerrungen im Text umgehen, was sie zu einer vielseitigeren und leistungsfähigeren Technologie für die Texterkennung in digitalen Bildern macht.
Deep-OCR von natif.ai
Unsere Deep-OCR wurde eigens von uns entwickelt und auf Millionen Dokumenten und Handschrift Beispielen trainiert.
Wir analysieren auf Dokumenten jeden Pixel und schließen von Pixel auf Buchstaben, von Buchstaben auf Wörter und analysieren den Kontext dieser Wörter.
Somit ermöglicht die naitf.ai Deep-OCR-Technologie ein deutlich robusteres Auslesen, was zusammen mit unserer GPU-Technologie zu Echtzeit-Ergebnissen führt. Aufgrund dieser Genauigkeit können auch je nach Use-Case die Automatisierungsquoten, allein durch ein besseres Auslesen, um bis zu 60 % erhöht werden.
Unsere Deep-OCR wurde eigens von uns entwickelt und auf Millionen Dokumenten und Handschrift Beispielen trainiert.
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Somit ermöglicht die naitf.ai Deep-OCR-Technologie ein deutlich robusteres Auslesen, was zusammen mit unserer GPU-Technologie zu Echtzeit-Ergebnissen führt. Aufgrund dieser Genauigkeit können auch je nach Use-Case die Automatisierungsquoten, allein durch ein besseres Auslesen, um bis zu 60 % erhöht werden.
