Intelligente Zeichenerkennung: Förderung der maschinellen Wahrnehmung in der Computer Vision

Von Fouad Sabry

Was ist intelligente Zeichenerkennung

Intelligente Zeichenerkennung (ICR) wird verwendet, um handgeschriebenen Text aus Bildern zu extrahieren. Dabei handelt es sich um eine ausgefeiltere Art der OCR-Technologie, die verschiedene Handschriftstile und Schriftarten erkennt, um Daten auf Formularen und physischen Dokumenten intelligent zu interpretieren.

Ihre Vorteile

(I) Erkenntnisse und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Intelligente Zeichenerkennung

Kapitel 2: Optische Zeichenerkennung

Kapitel 3: Handschrift Erkennung

Kapitel 4: Handschrift

Kapitel 5: Optische Markierungserkennung

Kapitel 6: Dokumentenverarbeitung

Kapitel 7: Dateneingabesachbearbeiter

Kapitel 8: Automatische Identifizierung und Datenerfassung

Kapitel 9: Analyse verrauschter Texte

Kapitel 10: Erkennung

(II) Antworten Die wichtigsten Fragen der Öffentlichkeit zur intelligenten Zeichenerkennung.

(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der intelligenten Zeichenerkennung in vielen Bereichen.

Für wen dieses Buch gedacht ist

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Hobbyisten und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen für jede Art von intelligenter Zeichenerkennung hinausgehen möchten.

 

 

• Sprache: Deutsch
• Herausgeber: Eine Milliarde Sachkundig [German]
• Erscheinungsdatum: 4. Mai 2024

Buchvorschau

Kapitel 1: Intelligente Zeichenerkennung

Intelligent Character Recognition (ICR), auch bekannt als Intelligent Optical Character Recognition (OCR), wird verwendet, um handschriftlichen Text aus Bildbildern abzurufen. Die OCR-Technologie ist so weit fortgeschritten, dass sie Daten aus Formularen und physischen Dokumenten, die in einer Vielzahl von Handschriftstilen und Schriftarten verfasst sind, intelligent verstehen kann.

Die Erkennungsdatenbank wird dank des selbstlernenden Algorithmus oder neuronalen Netzwerks, das in den meisten ICR-Programmen enthalten ist, automatisch aktualisiert, um neue Handschriftmuster aufzunehmen. In Kombination mit optischer Zeichenerkennung (OCR) macht es Scangeräte viel hilfreicher bei der Verarbeitung von Dokumenten. Die Genauigkeit ist aufgrund der Komplexität des Prozesses der Handschrifterkennung möglicherweise nicht extrem hoch, aber es ist möglich, eine Rate von 97 Prozent oder mehr zu erreichen, wenn Handschrift auf organisierten Formularen gelesen wird. Um solch hohe Erkennungsraten zu erreichen, würde Software oft mehrere Lesemaschinen verwenden und jede Engine über das korrekte Lesen von Zeichen abstimmen lassen. Engines, die für das Lesen von Zahlen optimiert sind, erhalten mehr Stimmkraft in numerischen Feldern, während Engines, die für das Lesen von Text optimiert sind, eine größere Stimmkraft in alphanumerischen Feldern erhalten. Handschriftliche Daten können mithilfe eines benutzerdefinierten Schnittstellen-Hubs automatisch in ein Backoffice-System eingespeist werden, was Zeit spart und möglicherweise die Genauigkeit im Vergleich zur herkömmlichen menschlichen Dateneingabe erhöht.

Im Jahr 1993 machte Joseph Corcoran mit der Entwicklung der automatisierten Formularverarbeitung, für die er ein Patent erhielt, bedeutende Fortschritte in der optischen Zeichenerkennung (OCR). Dies erforderte drei Schritte: (1) Sammeln eines Bildes des Formulars, das vom ICR verarbeitet werden sollte; (2) Verarbeitung der Ergebnisse, um die Ausgabe der ICR-Engine automatisch zu überprüfen; und (3) Erfassen der Informationen unter Verwendung der ICR-Engine.

Diese Implementierung von ICR erweiterte die Anwendbarkeit der Technologie und ermöglichte den Einsatz mit realen Formularen in alltäglichen Geschäftsprozessen. ICR ist eine Technik, die von heutigen Softwareprogrammen zum Lesen von handgeschriebenem Text (handgedruckt) verwendet wird.

Im Allgemeinen wird jede Erkennungsmethode, die maschinell gedruckten Text lesen kann, als optische Zeichenerkennung (OCR) bezeichnet. Die häufigste Verwendung der optischen Zeichenerkennung (OCR) besteht darin, gescannte Bilder von Papierdokumenten (z. B. Buchseiten, Zeitungsartikel oder rechtliche Verträge) in digitalen Text umzuwandeln, der in einem Textverarbeitungsprogramm oder PDF-Reader bearbeitet und durchsucht werden kann. Die Automatisierung der Formularverarbeitung ist eine weitere nützliche Anwendung. Durch die Anwendung der OCR-Engine in Abschnitten auf die Formularfelder können Daten schnell abgerufen und in ein anderes Programm eingefügt werden, z. B. in eine Tabellenkalkulation oder Datenbank.

Anstatt Informationen jedoch in bestimmte Felder einzugeben, werden sie in der Regel von Hand eingegeben. Bei dem Versuch, Personen in handschriftlichem Text zu identifizieren, wird die Aufgabe erheblich schwieriger. Handgedruckte Zeichen haben fast unendliche Permutationen, so dass die Vielfalt von mehr als 700.000 gedruckten Schriftvarianten im Vergleich dazu armselig erscheint. Die Software sollte nicht nur stilistische Variationen berücksichtigen, sondern auch die Qualität des Schreibgeräts, die Qualität des Papiers, Fehler, die Stabilität der Hand und Flecken oder fließende Tinte.

Mit immer besseren Algorithmen kann die intelligente Zeichenerkennung (ICR) jetzt Variationen in handgedruckten Zeichen genauer erkennen. Die optische Zeichenerkennung (OCR) wurde in den frühen 1990er Jahren entwickelt, um die Automatisierung der Formularverarbeitung zu erleichtern, und ermöglicht die Umwandlung von manuell eingegebenen Daten in ein Format, das leicht lesbar, durchsuchbar und bearbeitbar ist. Es ist am effektivsten beim Lesen von Zeichen, die klar in verschiedene Abschnitte oder Zonen unterteilt sind, wie z. B. die festen Felder, die in vielen strukturierten Formularen zu sehen sind.

Die intelligente Worterkennung (IWR) ist in der Lage, Informationen sowohl aus gedruckter als auch aus kursiver Handschrift zu lesen und zu extrahieren. Im Gegensatz zu IWR, das sich auf Wörter und Phrasen