Texterkennung

Anwendungsfälle von KI-Texterkennung

Die neueste OCR-Software nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zur Texterkennung. Von der manuellen Dateneingabe und der traditionellen OCR bis hin zur KI-Texterkennung haben OCR-Lösungen einen langen Weg zurückgelegt.

Mit dem Einsatz von KI-Algorithmen wird der Mangel an Genauigkeit von 1 bis 2 % behoben. Dank der Nutzung von KI in der Texterkennung ist diese zumeist 100 % genau und um vieles schneller als früher. Die automatisierten Prozesse können Texte mit größerer Genauigkeit erkennen und sind sogar in der Lage Entscheidungen treffen. So funktioniert OCR-Software ohne KI:

• Vorverarbeitungsphase

  In dieser Vorstufe wird das Dokument importiert und auf seine Ausrichtung, Größe und standardisierte Eingaben geprüft. In der Vorverarbeitungsphase wird das Dokument gründlich auf alle Objekte überprüft, welche der Software helfen, die Texterkennung entsprechend vorzubereiten. In dieser Phase wird auch auf mögliche Flecken, verschwommene Textstellen und Staubpartikel geprüft, um ein verfeinertes Dokumentenbild zu erhalten.

• Binäre Umwandlung

  Sobald das Dokument gründlich analysiert wurde, beginnt die binäre Konvertierung. In dieser Phase kann die OCR-Software die Zeichen leichter erkennen. Hier wird das Dokument in ein zweistufiges Bild umgewandelt, das nur schwarze und weiße Farben enthält. Die weiße Farbe stellt den Hintergrund dar, während die schwarze Farbe als Texte oder Zeichen identifiziert werden.

  Die OCT-Systeme verwenden zwei Arten von Algorithmen zur Identifizierung des Textblocks – die Mustererkennung und die Merkmalserkennung. Der Algorithmus zur Mustererkennung hat ein vorgegebenes Format von Schriftarten und Zeichen. Dieses dient als Grundlage für den Vergleich des gescannten Textes mit dem importierten Dokument. Im Falle der Merkmalserkennung ist der Prozess etwas komplizierter. Er unterteilt die Zeichen in Komponenten. Die Buchstaben und Zahlen werden dabei anhand ihrer einzigartigen Merkmale wie Ecken, Kurven, Winkel usw. identifiziert.

  So wird beispielsweise der Buchstabe T als zwei senkrechte Linien erkannt. Der Algorithmus zur Merkmalserkennung sucht nach einer vertikalen und horizontalen Linie, die sich in der Mitte treffen, um den Buchstaben T zu erkennen.

• Phase der kontextuellen Identifizierung

  Dies ist eine zusätzliche Funktion in fortgeschrittenen OCR-Systemen. Bei dieser Lösung werden OCR-Systeme darauf trainiert, bestimmte Muster zu erkennen. Diese Funktion verleiht dem Scannen von Dokumenten eine menschliche Note. Das System erkennt sensible Daten in den Dokumenten und trifft eine entsprechende Entscheidung. So kann zum Beispiel ein medizinischer Bericht, der die Unterschrift eines Arztes erfordert, an das entsprechende Personal zur Weiterverarbeitung geschickt werden, anstatt den Vorgang unbearbeitet zu lassen.

clickworker zeichnet sich durch das Angebot von KI-Dienstleistungen im Bereich der Texterkennung aus, und nutzt die Stärken einer globalen Belegschaft, um so bei Projekten des maschinellen Lernens zu unterstützen. Texterkennung, auch bekannt als Optical Character Recognition (OCR), extrahiert Text aus Bildern und gescannten Dokumenten und wandelt diesen in durchsuchbare, editierbare Daten um. Mit clickworker können Unternehmen große Mengen solcher Daten schnell und genau beschriften, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, was für Zero-Shot-Learning unerlässlich ist. Durch die Bereitstellung umfassender Lösungen für die Datenerfassung, -beschriftung und -validierung gewährleistet clickworker qualitativ hochwertige, beschriftete Daten in großem Umfang, und beschleunigt so die Entwicklung von KI-Modellen und deren Markteinführung.

Services zur Texterkennung

Anwendungsfälle von KI-Texterkennung

Die Anwendung des OCR-Systems ist in vielen Branchen weit verbreitet. Der Einsatz bleibt oft unbemerkt. Hier erfahren Sie, wie OCR-Systeme und die KI-Texterkennung in wichtigen Branchen wie dem Finanzwesen, dem Bankwesen, dem Gastgewerbe, der Fertigung und vielen mehr, Einzug gehalten haben.

KI-Texterkennung im Bankwesen

Die Automatisierung des Bankwesens bahnt sich langsam aber sicher ihren Weg. Vom mobilen Banking über die Betrugserkennung bis hin zum Sicherheitsmanagement hat die KI im Finanz- und Bankwesen Einzug gehalten. KI hat dazu beigetragen, manuelle Aufgaben wie beispielsweise die Bearbeitung von Dokumenten, Schecks, Finanzdaten, Auszügen und vieles mehr zu erleichtern, zu minimieren oder gar zu beseitigen.

Datenaggregation und -desintegration haben sich als zwei der wichtigsten Hauptprobleme erwiesen, die durch diese Technologien gelöst werden können. Bei der Datenaggregation handelt es sich um den Prozess der Datensammlung aus unterschiedlichen Datenquellen. Bei der Datendesintegration geht es darum, bei Bedarf die richtigen Daten aus einem enormen Datenbestand zu finden. Der richtige Umgang mit beiden Prozessen, ist von enormer Wichtigkeit für Finanzinstitute. Der Umgang mit großen Datenmengen und die Gewährleistung ihrer Sicherheit ist eine Aufgabe, die von der KI bearbeitet werden kann. KI-Texterkennung im Bankwesen kann in folgenden Bereichen eingesetzt werden:

Scheckbearbeitung

Die Bearbeitung von Schecks erfolgt in vielen Fällen noch manuell. Manchmal erweist es sich dabei jedoch als äußerst schwierig, den Scheckbetrag zu lesen, da er auf zahlreiche Arten handgeschrieben wird. Die Nutzung von KI und ihren neuronalen Netzen, hat eine korrekte Ablesung des Betrags sichtlich einfacher gemacht. Auch die Verarbeitung von Schecks wird dadurch beschleunigt. Die Scheckbearbeitung ist ein dreistufiger Prozess, bei dem neutrale Netzwerke in der zweiten Stufe der Erkennung eine wichtige Rolle spielen. Die Ziffern werden hier von neuronalen Netzwerken erkannt, die die Genauigkeit optimieren und mögliche Ärgernisse minimieren.

Dokumentenverarbeitung

OCR und KI wurden auch im Bearbeitungsprozess von Dokumenten getestet. Die Dokumentenverarbeitung in Banken erfordert die Überprüfung von Personalausweisen, Führerscheinen, Reisepässen und vielem mehr. Das Format der einzelnen Prüfdokumente ist von Staat zu Staat unterschiedlich. Darüber hinaus besteht auch die Möglichkeit, dass Kunden gefälschte Dokumente einreichen.

Die KI-Texterkennung kann diese Probleme lösen. Der Prozess umfasst die Vorverarbeitung des Dokuments, das Scannen und das Entfernen von unnötigen Farben und Designs. Daran anschließend unterstützt der Einsatz von Faltungsneuronalen Netzen und OCT bei der Extraktion der Daten aus den Dokumenten.

Einige der Dokumente sind handschriftlich ausgefüllt. Solche Dokumente sind eine Mischung aus getipptem und handgeschriebenem Text. Für Maschinen ist es schwierig, handgeschriebenen Text zu lesen, da die Formen und Größen der Stiftstriche unterschiedlich sind. KI in der Texterkennung kann auch Informationen aus solchen Dokumenten automatisieren und genauestens verarbeiten.

KI-Texterkennung im Gesundheitswesen

Krankenhäuser müssen viele physische Aufzeichnungen verarbeiten, für deren Bearbeitung OCR unerlässlich ist. Von Patientenakten, Quittungen, Versicherungszahlungen und Krankenhausunterlagen bis hin zu Behandlungsverfahren – die Verwendung von Dokumenten ist unvermeidlich. Mit Hilfe von KI-Texterkennungssoftware können Patienten, die für die Bearbeitung von Anträgen erforderlichen Dokumente scannen und hochladen. Auch Krankenhäuser nutzen OCR, um ihre Unterlagen zu digitalisieren. OCR-Systeme mit KI sind genauer und schneller und verringern den manuellen Arbeitsaufwand in den Krankenhäusern.

KI-Erkennung im Gesundheitswesen ist auch hilfreich, wenn Menschen online medizinischen Rat suchen. Nutzer können Rezepte und frühere Diagnosen hochladen und medizinische Artikel von vertrauenswürdigen Quellen bequem von zu Hause aus beziehen. Sobald die OCR-Software darauf trainiert ist, verschiedene Dokumenttypen zu lesen, wird der Prozess einfacher. Der einzige Nachteil ist die zeitaufwändige und mühsame Aufgabe, ein System dahingehend zu trainieren.

KI-Texterkennung an Flughäfen

Die Texterkennung durch KI an Flughäfen kann von großem Nutzen sein, denn so können  Daten aus Pässen extrahiert werden, ohne dass die Passagierdaten manuell ausgefüllt werden müssen. Darüber hinaus ist die Computer Vision auf Flughäfen hilfreich, um wertvolle Details zu erhalten, seien es Dateien über Flugzeuge, Passagiere, Gepäck, Bodenpersonal, Bodenfahrzeuge und viele mehr. Hier erfahren Sie, wie die KI-Texterkennung an Flughäfen von Vorteil sein kann:

Inspektion und Wartung von Luftfahrzeugen

Die Bildverarbeitungsprüfung, einer der Zweige der Computer Vision, kann für die Inspektion und Wartung von Flugzeugen eingesetzt werden. Bei diesem Verfahren werden Bilder von Flugzeugen verwendet, um mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen. Mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen wird das Objekt aus der Ferne gescannt. Diese Art der automatisierten Prüfung kann Defekte an der Flugzeugkarosserie erkennen, nach Triebwerksausfällen oder Lecks suchen, Schäden an den Tragflächen oder am Rumpf erkennen und vieles mehr.

Gepäckabfertigung

Mithilfe von OCR kann die maschinelle Bildverarbeitung Etiketten oder Gepäckanhänger lesen und erkennen. Dies hilft bei der schnellen Identifizierung von Gepäckstücken und verringert die Gefahr des Gepäckverlusts. Die Technologie wird bereits auf verschiedenen internationalen Flughäfen wie beispielsweise London Heathrow, einem der verkehrsreichsten Flughafen der Welt, eingesetzt. Die Informationen auf den Gepäckanhängern werden mit Hilfe von Bildverarbeitungskameras mit den Informationen in der Datenbank der Fluggesellschaft abgeglichen, um das Gepäck und seinen Besitzer zu verfolgen, was die Suche nach verlegtem Gepäck enorm erleichtert.

KI-Texterkennung im Gastgewerbe

Mit KI-Erkennung können Hotels und Restaurants schnell und einfach eine digitalisierte Speisekarte erstellen. Außerdem kann KI-OCR in Kombination mit Computer Vision dabei helfen, eine Datenbank mit Rezepten zu erstellen und Nährwerte und Details zur Kalorienzufuhr anzugeben und vieles mehr. Dies kann zu einer größeren Kundenbindung führen.

Die OCR kann auch dabei helfen, das Verfallsdatum und Angaben von Produktallergien zu erkennen. Dadurch wird auch die Lebensmittelverschwendung minimiert und die Industrie kann Lebensmittel korrekt einsortieren und einstufen. Die Liste ist lang. Die Anwendungsfälle der KI-Texterkennung erstrecken sich auch auf die Logistik, den Einzelhandel, die Reisebranche, Regierungsorganisationen, die Fertigung und auf viele weitere Branchen.

Die besten KI-Tools zur Texterkennung

Die KI-Texterkennungslösungen sind Cloud-basiert und helfen Unternehmen, ihre Dokumente, Bilder und Videos zu optimieren. Hier sind einige der besten KI-Tools zur Texterkennung die sich derzeit auf dem Markt befinden:

Fazit

Die KI-Texterkennung ist ein Segen für viele Branchen, insbesondere für solche, in denen viel Papierkram anfällt. Es gibt keine Einschränkungen für den Einsatz von KI-Texterkennung, außer dass sie den Bedarf an manueller Arbeit verringern kann.

Die KI-Texterkennung ist genau, schnell und extrahiert Daten aus allen Arten von Dokumenten und Layouts. Einige der fortschrittlichen Erkennungstools können sogar wichtige Entscheidungen übernehmen. Sie entscheiden zum Beispiel, ob allzu sensible Informationen in einem Dokument geschützt werden sollen, indem sie sicherstellen, dass nur die richtige Person darauf zugreifen kann. So wird Betrug verhindert und die Sicherheit der Daten gewährleistet.