Reconnaissance optique de caractères (OCR)
Optimisez la numérisation des données avec des données de formation de reconnaissance optique de caractères (OCR) de haute qualité pour créer des modèles ML intelligents.
Déchiffrer et numériser des images numérisées de texte est un défi pour de nombreuses entreprises qui développent des modèles fiables d'IA et d'apprentissage en profondeur. Grâce à la reconnaissance optique de caractères, un processus spécialisé, il est possible de rechercher, d'indexer, d'extraire et d'optimiser des données dans un format lisible par machine. Ce ensemble de données de document numérisé est utilisé pour extraire des informations de documents manuscrits, de factures, de factures, de reçus, de billets de voyage, de passeports, d'étiquettes médicales, de panneaux de signalisation, etc. Pour développer des modèles fiables et optimisés, il doit être formé sur des ensembles de données OCR qui ont extrait des données de milliers de documents numérisés.
Comment notre expertise dans le développement d'ensembles de données de formation OCR précis fonctionne dans VOTRE favoriser?
• Nous offrons des services spécifiques au client Ensemble de données de formation OCR des solutions qui aident les clients à développer des modèles d'IA optimisés.
• Nos capacités s'étendent à l'offre jeux de données PDF numérisés et couvrant différentes tailles de lettres, polices et symboles des documents.
• Nous combinons les précision de la technologie & expérience humaine fournir une solution évolutive, fiable et abordable pour les clients.
Collectez/sourcez des milliers d'ensembles de données manuscrites de haute qualité dans des centaines de langues et de dialectes pour former des modèles d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage en profondeur (DL). Nous pouvons également vous aider à extraire du texte dans une image.
Ensembles de données constitués de factures/reçus où plusieurs articles ont été achetés, par exemple, café, factures de restaurant, épicerie, achats en ligne, reçus de péage, vestiaire d'aéroport, salon, facture de carburant, facture de bar, factures Internet, factures de courses, reçus de taxi, factures de restaurant, etc. collectés dans différentes régions et dans différentes langues, comme requis pour le modèle ML. Gagnez du temps et de l'argent en transcrivant efficacement et précisément les données clés des factures et des reçus.
Collecte des données de réception : Extraction de données de reçus avec OCR
Collecte des données de facturation : Transcrire des données fiables avec les ensembles de données de factures numérisées
Billets: Billets d'avion, tickets de taxi, ticket de parking, tickets de train, traitement des tickets de cinéma avec OCR
Transcription de documents numérisés multi-catégories : Newsletters, CV, Formulaires avec case à cocher, Multi-document en une seule image, Manuel d'utilisation, Formulaires fiscaux etc.
Services de collecte de données manuscrites multilingues pour la reconnaissance de formes, la vision par ordinateur et d'autres solutions d'apprentissage automatique pour former des modèles de reconnaissance optique de caractères.
Flacon de médicaments avec étiquettes, scène de rue/route anglaise avec plaque d'immatriculation de voiture, scène de rue/route anglaise avec instructions/tableau d'information, etc.
Extrayez sans effort des tableaux à partir de PDF, de documents numérisés et d'images. Récupérez des données essentielles organisées sous forme de tableaux à partir de tout type de document. Notre solution est pré-entraînée pour reconnaître une grande variété d'en-têtes et de champs de tableau. Champs plats : Nom, adresse, total, date et bien plus encore ! et Éléments de ligne : Nom, code, quantité, description, date et bien plus encore !
Ensembles de données de reconnaissance optique de caractères (OCR) de texte et d'image pour vous aider à former des applications du monde réel. Vous ne trouvez pas les données dont vous avez besoin ? Contactez-nous aujourd'hui.
Vidéos 5k de codes-barres d'une durée de 30 à 40 secondes provenant de plusieurs zones géographiques
15.9 5 images de reçus, factures, bons de commande en XNUMX langues, à savoir anglais, français, espagnol, italien et néerlandais
Livraison de 45 XNUMX images de factures allemandes et britanniques
Images 3.5k de plaques d'immatriculation de véhicules sous différents angles
Collecte et annotation de 90K documents en anglais, français, espagnol, allemand, italien, portugais et coréen
23.5 XNUMX documents en japonais, russe et coréen sur les enseignes, les vitrines, les bouteilles, les documents, les affiches et les dépliants.
Plus de 11.5 XNUMX images de reçus des principales villes européennes
Plus de 75 XNUMX reçus en plusieurs langues
Des équipes dédiées et formées:
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
La plateforme brevetée offre des avantages :
L'OCR est une technologie qui permet aux machines de lire du texte et des images imprimés. Il est souvent utilisé dans les applications professionnelles, telles que la numérisation de documents pour le stockage ou le traitement, et dans les applications grand public, telles que la numérisation d'un reçu pour le remboursement des dépenses.
L'industrie de la santé est confrontée à un changement de paradigme dans ses flux de travail avec l'apparition de technologies nouvelles et avancées dans l'IA. En tirant parti des outils et des technologies d'IA, de meilleurs résultats médicaux peuvent être obtenus avec une plus grande efficacité des soins de santé.
Vous êtes-vous déjà gratté la tête, étonné de la façon dont Google ou Alexa semblaient vous "avoir" ? Ou vous êtes-vous retrouvé à lire un essai généré par ordinateur qui semble étrangement humain ? Tu n'es pas seul. Il est temps de tirer le rideau et de révéler le secret : les Large Language Models, ou LLM.
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie qui convertit le texte imprimé ou manuscrit d'images ou de documents numérisés en texte lisible par machine. Elle fonctionne en entraînant des modèles d'IA à partir d'ensembles de données étiquetés pour reconnaître des motifs et des caractères dans divers formats, tels que des reçus, des factures et des formulaires.
L'OCR est essentiel pour automatiser des tâches telles que le traitement de documents, l'extraction de données et la numérisation. Il permet aux entreprises de gagner du temps, de réduire les erreurs et d'améliorer l'efficacité du traitement de grands volumes de documents physiques ou numérisés.
L'apprentissage automatique améliore l'OCR en entraînant des modèles avec des ensembles de données variés, leur permettant de gérer des variations de polices, de styles d'écriture, de mises en page et de langues. Au fil du temps, les modèles apprennent à généraliser et à améliorer les taux de reconnaissance.
L'OCR peut traiter une large gamme de documents tels que des reçus, des factures, des formulaires manuscrits, des passeports, des étiquettes médicales, des billets et même des tableaux complexes dans des PDF ou des images numérisés.
L'OCR de tableaux extrait les données structurées des tableaux de documents numérisés, de PDF ou d'images. Il convertit les lignes et les colonnes en formats lisibles par machine, comme Excel, pour un traitement des données plus rapide et plus précis.
L'OCR est largement utilisé dans des secteurs tels que la santé, la finance et le e-commerce. Il automatise l'extraction de données à partir de dossiers médicaux, de factures, de reçus et d'autres documents, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle dans tous les secteurs.
Les modèles OCR multilingues sont entraînés avec des ensembles de données couvrant différentes langues, dialectes et styles de police. Cela leur permet de reconnaître et de traiter avec précision des textes de différentes écritures et typographies.
La formation des modèles OCR implique la gestion d'écritures, de polices, de mises en page et de langues variées. Garantir la précision de la reconnaissance de documents complexes tels que des reçus médicaux ou des contenus multilingues constitue également un défi majeur.
Shaip propose des jeux de données OCR de haute qualité, spécifiques à chaque client, comprenant des reçus, des factures, des formulaires manuscrits et des documents multilingues. Ces jeux de données sont organisés, annotés et validés pour garantir une précision et une fiabilité maximales.
Les solutions de formation OCR de Shaip sont hautement évolutives et conçues pour offrir une précision exceptionnelle. Leur processus associe des outils d'IA avancés à l'expertise humaine, garantissant des résultats fiables, même avec des ensembles de données volumineux.
Le coût dépend du type, du volume et de la complexité du jeu de données requis. Pour une tarification personnalisée, les entreprises peuvent contacter directement Shaip afin de discuter de leurs besoins spécifiques.
