Sehen wir die Dinge realistisch: Ein grosser Teil von Dokumenten und Formularen kommt nach wie vor mit wenig bis viel handgeschriebenem Text daher. Das wird auch in Zukunft vorerst so bleiben. Ohne die entsprechende Technologie für die Handschriftenerkennung (HTR) führt das zwangsläufig zu manuellen Interaktionen, langsamen Prozessdurchlaufzeiten und Engpässen.
Die Parashift Plattform verwendet fortschrittliche Deep Learning-Technologien für die Handschriftenerkennung. Die KI-basierte Intelligent Character Recognition (ICR) ermöglicht die automatische Erfassung, Extraktion und Verarbeitung einer hohen Variation und Komplexität von Handschriften. Nutzen Sie den heiligen Gral der Handschriftenerkennung und erhöhen Sie sofort Ihr Straight-Through-Processing.
Kurz und bündig – Wie geht Handschriftenerkennung?
- KI-basierte Intelligent Character Recognition (ICR) für mehr Intelligenz, statt schwache OCR oder herkömmliche ICR
- Pixel Identifikation, um ausfindig zu machen, um was es sich bei den Zeichen handelt (z.B. was für ein Buchstabe oder Nummer)
- Ein Mix aus unterschiedlichen Deep Learning-Architekturen sorgt für eine breite Abdeckung von Handschriften und für beste Resultate
- Die ICR-Maschine profitiert von der hohen Variation der Handschriften, womit ihr mehr und mehr Fähigkeiten für komplexe Entscheidungen antrainiert werden
Funktionsweise: Wie wird handgeschriebener Text extrahiert?
Intelligent Character Recognition (ICR)
Parashift nutzt Intelligent Character Recognition (ICR), die auf leistungsstarker Künstlicher Intelligenz und fortschrittlichen Deep Learning-Technologien basiert. Die Fähigkeiten gehen weit über die einer herkömmlichen ICR hinaus. Die leistungsstarke ICR mit soliden Fähigkeiten ist auch bitter nötig, kommt es zu der Extraktion von handgeschriebenem Text. Mit mehr extrahierten Handschriften wird die Maschine trainiert, die Genauigkeit und die Resultate werden verbessert.
Pixel Identifikation
Damit die Parashift ICR ausfindig machen kann, um was für ein Buchstabe, um was für eine Zahl oder um was für ein Zeichen es sich handelt, zieht die Maschine die Pixel zusammen und identifiziert diese. Mit dem Deep Learning Ansatz wird ein neuronales Netzwerk mit einem umfangreichen Datensatz gefüttert und trainiert. Deep Learning-Technologien durchlaufen den immensen Datensatz, erkennen Muster und entscheiden auf Basis dieser für eine exakte Extraktion des handschriftlichen Textes. Mit der Kombination verschiedener Deep Learning-Architekturen kann so ein breites Spektrum an Handschriften abgedeckt werden.
Differenzierung von hand- zu maschinengeschriebenem Text
Die Unterschiede der Extraktion und Verarbeitung von hand- und maschinengeschriebenem Text sind gross:
- Extrem grosse Variation in den verschiedenen Handschriften
- Nicht nur Blockschriften, sondern auch zusammengehängte Handschriften
- Oft sehr mässige Qualität der Handschriften und zusätzlich Hintergrundgeräusche in den Formularen
Sie wollen mehr Details zu Handwritten Text Recognition (HTR) und den verschiedenen Deep Learning-Architekturen? Lesen Sie hier mehr dazu
5 Vorteile mit Parashift für die Handschriftenerkennung
Mit dem Ansatz, den Parashift für die handschriftliche Texterkennung verfolgt, können endlich auch komplexe Dokumente und Formulare verarbeitet werden. Das bringt Unternehmen 5 enorme Vorteile:
- Aus wertvollen Daten generieren Sie nun auch verwertbare Daten
- Deutlich weniger manuelle Interaktionen nötig
- Entlasten Sie Ihre Mitarbeiter und setzen Sie sie dort ein, wo sie mehr bewirken können
- Optimieren Sie gesamte Arbeitsabläufe
- Steigern Sie die Produktivität und erhöhen Sie Ihr Straight-Through-Processing (STP)
