Оптическое распознавание символов

Данные обучения ИИ для оптического распознавания символов

Оптимизируйте оцифровку данных с помощью высококачественных обучающих данных оптического распознавания символов (OCR) для создания интеллектуальных моделей машинного обучения.

Оптическое распознавание символов

Сократите время обучения моделей ИИ с помощью надежного набора обучающих данных OCR

Расшифровка и оцифровка отсканированных изображений текста является проблемой для многих компаний, разрабатывающих надежные модели искусственного интеллекта и глубокого обучения. С помощью оптического распознавания символов, специализированного процесса, можно искать, индексировать, извлекать и оптимизировать данные в машиночитаемом формате. Этот набор данных отсканированного документа используется для извлечения информации из рукописных документов, счетов-фактур, счетов, квитанций, проездных билетов, паспортов, медицинских ярлыков, уличных знаков и многого другого. Чтобы разработать надежные и оптимизированные модели, его следует обучить на наборах данных OCR, которые извлекли данные из тысяч отсканированных документов.

Как наш опыт в разработке точных обучающих наборов данных OCR работает в ВАШ услуга?

• Мы предоставляем Набор обучающих данных OCR решения, которые помогают клиентам разрабатывать оптимизированные модели ИИ.
• Наши возможности распространяются на предложение отсканированные наборы данных PDF и покрытие разные размеры букв, шрифты и символы из документов.
• Мы объединяем точность технологий и человеческий опыт предоставить масштабируемое, надежное и доступное решение для клиентов.

Примеры использования OCR

Наборы рукописных текстовых данных в произвольном стиле для разработки мощных моделей машинного обучения.

Собирайте / получайте тысячи высококачественных рукописных наборов данных на сотнях языков и диалектов для обучения моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Мы также можем помочь в извлечении текста из изображения.

Набор данных рукописных форм

Набор данных рукописных форм

Наборы данных рукописных текстовых абзацев фристайл

Наборы данных рукописных текстовых абзацев фристайл 

Квитанция/счет

Наборы данных, состоящие из счета-фактуры/квитанции, где было приобретено несколько предметов, например, кафе, счета в ресторане, бакалея, покупки в Интернете, квитанции о платных проездах, гардероб в аэропорту, лаундж, счет за топливо, счет в баре, счета за интернет, счета за покупки, чеки такси, счета ресторана, и т. д., собранные из разных регионов и на разных языках, как это требуется для модели машинного обучения. Сэкономьте значительное время и деньги, эффективно и точно расшифровывая ключевые данные из счетов и квитанций.

Сбор данных о получении

Получение сбора данных: Извлечение данных из чеков с помощью OCR

Сбор данных счетов

Сбор данных счета: Транскрибируйте надежные данные с помощью наборов данных отсканированных счетов-фактур

Авиабилеты

Билеты: Авиабилеты, билеты на такси, парковочные билеты, билеты на поезд, обработка билетов в кино с помощью OCR 

Транскрипция документов

Транскрипция мультикатегорийных отсканированных документов: Информационные бюллетени, резюме, формы с флажком, несколько документов в одном изображении, руководство пользователя, налоговые формы и т. д.

Многоязычный документ

Многоязычные службы сбора рукописных данных для распознавания образов, компьютерного зрения и других решений машинного обучения для обучения моделей оптического распознавания символов.

Ocr — Многоязычный документ 1

OCR — Многоязычный документ 1

Ocr — Многоязычный документ 2

OCR — Многоязычный документ 2

Сбор данных сцены

Бутылка с лекарством с этикетками, английская улица/дорожная сцена с номерным знаком автомобиля, английская улица/дорожная сцена с инструкцией/информационной доской и т. д.

Расшифровка медицинских этикеток с помощью Ocr

Расшифруйте медицинские этикетки или этикетки с лекарствами с помощью OCR

Распознавание номерных знаков с помощью Ocr

Распознавание номерных знаков с помощью OCR

Обнаружение улицы/дороги и усилителя; Извлечение информационных данных Street Board с помощью Ocr

Обнаружение улицы/дороги и извлечение данных Street Board с OCR

Наборы данных OCR

Наборы данных для оптического распознавания символов текста и изображений (OCR), которые помогут вам приступить к обучению реальных приложений. Не можете найти нужные данные? Свяжитесь с нами Сегодня.

Набор видеоданных сканирования штрих-кода

5k видео штрих-кодов продолжительностью 30-40 секунд из разных регионов

Набор видеоданных сканирования штрих-кода

  • Вариант использования: Модель распознавания объектов
  • Формат: Видео
  • Объем: 5,000+
  • Аннотация: Нет

Счета-фактуры, заказ на поставку, набор данных изображений квитанций

15.9 5 изображений квитанций, счетов-фактур, заказов на покупку на XNUMX языках: английском, французском, испанском, итальянском и голландском.

Счета-фактуры, заказы на покупку, платежные квитанции, набор данных изображений

  • Вариант использования: Док. Модель распознавания
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 15,900+
  • Аннотация: Нет

Набор данных изображения счета-фактуры в Германии и Великобритании

Доставлено 45 XNUMX изображений счетов-фактур из Германии и Великобритании.

Немецкий &Amp; Набор данных изображения счета-фактуры Великобритании

  • Вариант использования: Распознавание счета-фактуры. Модель
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 45,000+
  • Аннотация: Нет

Набор данных номерных знаков транспортных средств

3.5k изображения номерных знаков транспортных средств с разных ракурсов

Набор данных номерных знаков транспортных средств

  • Вариант использования: Распознавание номеров
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 3,500+
  • Аннотация: Нет

Набор данных изображения рукописного документа

Собраны и прокомментированы 90 тысяч документов на английском, французском, испанском, немецком, итальянском, португальском и корейском языках.

Набор данных изображения рукописного документа

  • Вариант использования: OCR-модель
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 90,000+
  • Аннотация: Да

Набор данных документа для OCR

23.5 тыс. документов на японском, русском и корейском языках от вывесок, витрин, бутылок, документов, плакатов, листовок.

Набор данных документа для Ocr

  • Вариант использования: Многоязычная модель OCR
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 23,500+
  • Аннотация: Да

Набор данных европейского чека

11.5 тыс.+ изображений чеков из крупных европейских городов

Набор данных европейского чека

  • Вариант использования: Модель обнаружения объектов
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 11,500+
  • Аннотация: Нет

Набор данных счета/квитанции

75 XNUMX+ квитанций на разных языках

Набор данных счета/квитанции

  • Вариант использования: Получение AI-моделей
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 75,000+
  • Аннотация: Нет

Избранные клиенты

Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.

Наши возможности

Люди

Люди

Выделенные и обученные команды:

  • Более 30,000 сотрудников по сбору данных, маркировке и контролю качества
  • Аттестованная команда управления проектами
  • Опытная команда по разработке продуктов
  • Команда поиска и адаптации кадрового резерва

Обработка

Обработка

Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:

  • Надежный 6-сигма-технологический процесс
  • Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
  • Непрерывное совершенствование и обратная связь

Платформа

Платформа

Запатентованная платформа предлагает преимущества:

  • Сквозная веб-платформа
  • Безупречное качество
  • Быстрее ТАТ
  • Бесшовная доставка

Давайте сегодня обсудим ваши потребности в обучающих данных OCR

OCR — это технология, которая позволяет компьютерам распознавать и преобразовывать печатные или рукописные символы на изображениях или в отсканированных документах в машинно закодированный текст. Модели машинного обучения часто используются для повышения точности и адаптируемости систем оптического распознавания символов.

OCR работает с использованием помеченных наборов данных, состоящих из изображений текста и соответствующих им цифровых транскрипций. Модель обучена распознавать на этих изображениях закономерности, соответствующие конкретным символам или словам. Со временем, при наличии достаточного количества данных и итеративного обучения, модель повышает точность распознавания символов.

OCR имеет решающее значение в обучении модели ML, поскольку позволяет модели обучаться и обобщать различные текстовые представления, что делает ее адаптируемой к различным шрифтам, рукописям и типам документов. Хорошо обученная модель оптического распознавания символов может обрабатывать реальные отклонения в тексте, что приводит к более точному распознаванию текста в различных приложениях.

Предприятия могут использовать технологию OCR (оптическое распознавание символов) для автоматизации ввода данных из физических документов, оцифровки и поиска бумажных архивов, эффективной обработки счетов и квитанций, автоматического извлечения информации из форм, преобразования отсканированных PDF-файлов в форматы с возможностью поиска, интеграции с мобильными приложениями для дальнейшего использования. оперативный сбор данных, а также проверка и аутентификация документов в таких секторах, как банковское дело. Благодаря этим приложениям OCR помогает оптимизировать операции, уменьшить количество ручных ошибок и повысить цифровую доступность.