Schlüsselbegriffe der Zeichenerkennung
Es gibt drei gängige Formen intelligenter Datenverarbeitungstechnologien, die unter dem Begriff „Zeichenerkennung“ zusammengefasst werden. Diese Werkzeuge identifizieren und interpretieren spezifische Zeichen wie Buchstaben oder Markierungen auf einem Dokument und übersetzen diese in ein digitales Format.
- Optical Character Recognition (Optische Zeichenerkennung): Die Technologie der optischen Zeichenerkennung scannt Dokumente oder Bilder von Text und wandelt diese Informationen in digitale Dateien um.
- Handwriting Recognition (Handschrifterkennung): Die Handschrifterkennung, auch als Handwritten Text Recognition (HTR) oder Handwriting OCR bekannt, bezeichnet den Prozess der Umwandlung von handschriftlichem Text oder Zeichen in maschinenlesbaren Text. Diese Technologie ist anspruchsvoller als OCR, da Handschriften stark variieren und schwerer zu erkennen und interpretieren sind. HWR-Systeme verwenden komplexe Algorithmen und Machine Learning (ML), um die Muster in handschriftlichen Zeichen zu analysieren und zu identifizieren.
- Intelligent Character Recognition (Intelligente Zeichenerkennung): ICR repräsentiert eine fortschrittliche Form der Handschrifterkennung, die über die einfache Zeichenerkennung hinausgeht. Sie integriert komplexe maschinelle Lernmethoden (ML), um nicht nur einzelne Zeichen zu erkennen, sondern auch den Kontext und die Struktur des gesamten Dokuments zu verstehen. Die ICR-Technologie kann Handschriften im Zusammenhang von Wörtern, Sätzen und Absätzen interpretieren, was sie befähigt, komplexe handgeschriebene Dokumente und Formulare zu verarbeiten. Im Unterschied zu herkömmlichen OCR- oder grundlegenden HWR-Systemen kann Intelligent Character Recognition präzisere und
Wie funktioniert intelligente Zeichenerkennung (ICR)?
Der Prozess der intelligenten Zeichenerkennung (ICR) eröffnet eine Vielzahl von Möglichkeiten in der digitalen Datenverarbeitung und –analyse. Aber wie funktioniert diese Technologie genau?
- Bildaufnahme: Alles beginnt mit der Erfassung eines Bildes und des zu erkennenden Textes. Dies kann mit einer Kamera, einem Scanner oder einem anderen Gerät erfolgen, das in der Lage ist, Bilder in hoher Qualität zu erfassen. Die Qualität der Bildaufnahme ist entscheidend, da sie die Basis für alle weiteren Schritte bildet.
- Vorverarbeitung: Oft weist das erfasste Bild Unvollkommenheiten wie Rauschen, Verzerrungen oder ungleichmäßige Beleuchtung auf. In der Vorverarbeitungsphase werden daher Techniken zur Bildverbesserung, Rauschreduzierung und Normalisierung eingesetzt. Ziel ist es, die Bildqualität zu optimieren und die Genauigkeit der folgenden Erkennungsprozesse zu erhöhen.
- Segmentierung: In diesem Schritt wird das Bild in einzelne Zeichen oder Textblöcke unterteilt. Dies ist besonders wichtig bei handgeschriebenen Texten, da Zeichen oft dicht beieinander liegen oder sich überlappen können.
- Merkmalsextraktion: Für jedes segmentierte Zeichen werden spezifische Merkmale extrahiert, die einzigartige Eigenschaften repräsentieren. Dazu gehören Aspekte wie Strichrichtung, Größe, Krümmung und vieles mehr. Diese Merkmale sind entscheidend, um verschiedene Zeichen voneinander zu unterscheiden und die Genauigkeit der Erkennung zu verbessern.
- Erkennung: Die extrahierten Merkmale werden von Algorithmen des maschinellen Lernens, wie neuronalen Netzen, verwendet, um die Zeichen zu klassifizieren und zu erkennen. Für eine effektive Erkennung müssen diese Algorithmen anhand großer Datensätze von handgeschriebenen Texten trainiert werden, um die Muster und Variationen unterschiedlicher Handschriften zu lernen.
- Wörterbuch– und Kontextanalyse: ICR-Systeme nutzen oft Wörterbücher und Kontextanalysen, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Dabei werden erkannte Zeichen mit einem Wörterbuch verglichen, um mögliche Wörter zu identifizieren. Die Analyse des Kontexts benachbarter Zeichen kann ebenfalls helfen, Fehler zu korrigieren, da bestimmte Zeichenkombinationen in einer Sprache wahrscheinlicher sind.
- Nachverarbeitung: Nach der Erkennung der Zeichen können aufgrund der Komplexität der Handschrift Fehler im Output auftreten. Nachverarbeitungstechniken wie Fehlerkorrekturalgorithmen und Sprachmodellierung können angewendet werden, um den erkannten Text zu verfeinern.
- Ausgabegenerierung: Das Endprodukt des ICR-Systems ist der umgewandelte digitale Text. Dieser Text kann nun weiterverarbeitet werden. Von der Automatisierung bürokratischer Prozesse bis hin zur Analyse historischer Dokumente – die Möglichkeiten sind nahezu grenzenlos.
Anwendungsbereiche von intelligenter Zeichenerkennung (ICR)
Die intelligente Zeichenerkennung (ICR) findet in einer Vielzahl von Branchen Anwendung und revolutioniert die Art und Weise, wie mit handgeschriebenen und gedruckten Dokumenten umgegangen wird. Ein paar Beispiele:
Transport und Logistik: Die schnelle und genaue Verarbeitung von Frachtdokumenten wie Frachtbriefen und Lieferscheinen ist entscheidend. ICR ermöglicht es, diese Dokumente effizient zu digitalisieren und zu verarbeiten, wodurch Lieferprozesse beschleunigt und die Nachverfolgbarkeit von Sendungen verbessert werden. Dies führt zu einer erhöhten Transparenz und Effizienz in der gesamten Lieferkette.
Fertigungsindustrie: In der Fertigungsindustrie werden häufig Arbeitsaufträge, Qualitätskontrolldokumente und Wartungsprotokolle von Hand geführt. Durch den Einsatz von ICR können diese Informationen schnell in digitale Daten umgewandelt werden, was zu einer effizienteren Datenverarbeitung und verbesserten Qualitätssicherung führt. Dies ermöglicht eine präzisere Überwachung der Produktionsabläufe und trägt zur Optimierung der Fertigungsprozesse bei.
Versicherungswesen: In der Versicherungsbranche spielt die schnelle und genaue Verarbeitung von Antragsformularen, Schadensberichten und Kundenkorrespondenz eine entscheidende Rolle. Hier bietet der Einsatz von ICR-Technologien, kombiniert mit KI, enorme Vorteile für eine effizientere Workflow-Automatisierung. ICR kann eingesetzt werden, um diese Dokumente effizient zu digitalisieren und relevante Daten wie Policennummern, Kundeninformationen oder Schadensdetails zu extrahieren. Dadurch wird der Prozess der Schadensregulierung und der Policenverwaltung beschleunigt. Zudem unterstützt die Automatisierung in der Dokumentenverarbeitung die Risikobewertung und Betrugserkennung, indem sie Muster und Unregelmäßigkeiten in den Antrags- und Schadensdaten aufdeckt. Dies führt zu präziseren und schnelleren Entscheidungen, wodurch Versicherungsunternehmen Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig ihre Dienstleistungen für Kunden verbessern können.
Gesundheitswesen: In Arztpraxen und Krankenhäusern werden täglich unzählige Formulare und medizinische Notizen von Hand ausgefüllt. ICR ermöglicht es, diese komplexen Informationen schnell zu digitalisieren und in einer einzigen Datenbank zu erfassen. Dies trägt zu einer optimalen und genauen Datenerfassung im Gesundheitswesen bei und verbessert die Patientenversorgung durch effizientere Zugriffsmöglichkeiten auf Patientendaten.
Procure-to-Pay (P2P): Unternehmen, die Softwarelösungen im P2P-Bereich anbieten, können von ICR-Technologien profitieren, indem sie den Prozess der Rechnungsverarbeitung und die Datenerfassung aus Bestellanforderungen automatisieren. ICR kann dazu beitragen, die Daten aus eingehenden Papierrechnungen zu extrahieren und automatisch in das Buchhaltungssystem zu integrieren. Dadurch wird der Abgleich von Bestellungen, der Empfang von Waren und die anschließende Zahlungsfreigabe erheblich beschleunigt. Der verkürzte Beschaffungszyklus führt zu einer besseren Liquiditätsplanung und einem optimierten Cashflow. Somit bieten P2P-Softwareanbieter ihren Kunden eine effizientere, fehlerfreie und kostengünstigere Lösung.
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Wer sollte sich über den Einsatz von Intelligent Character Recognition (ICR) Gedanken machen?
Reine Optical Character Recognition (OCR) Systeme basieren auf Vorlagen oder Regeln. Deshalb benötigt OCR häufig zusätzlich menschliche Überwachung. OCR transkribiert lediglich ein Dokument und liefert Ihnen eine textuelle Darstellung des Bildes, ohne jedoch die notwendigen Inhalte für nachgelagerte Prozesse bereitzustellen. Ein weiterer Bereich, in dem OCR Mängel aufweisen kann, ist die Bearbeitung von verschiedenen Dokumententypen.
Wenn Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation also mit vielen Dokumententypen, verschiedenen Formulararten, handschriftlichen Dokumenten oder anderen Nuancen und Varianten, wie unstrukturierten Daten, arbeitet, ist die Investition in ICR sinnvoll und führt zu einer erheblichen Verbesserung Ihrer Datenaufbereitung für ein effizientes Dokumentenmanagement (DM). Obwohl ICR eine größere Investition im Vergleich zu OCR darstellt, gewährleisten die Funktionen der kontextuellen Zeichenerkennung von ICR, dass auch komplexere Aufgaben im Zusammenhang mit dem Verständnis von geschriebenem Text ausgeführt werden können. Dies bildet die Grundlage für weiterführende Automation.
ICR gestützte Dokumentenverarbeitung als Komplettlösung mit unserer IDP-Plattform
Unsere intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) integriert verschiedene Arten Künstlicher Intelligenz (KI), darunter Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Formen von Optical Character Recognition (OCR) und Intelligent Character Recognition (ICR). Mithilfe unserer KI-gestützten Software widmen wir uns gezielt Ihren individuellen Herausforderungen in der Dokumentenverarbeitung. Erfahren Sie mehr über die Möglichkeiten unserer wegweisenden Lösung und klicken Sie dafür gerne direkt hier auf Demo buchen. Wir freuen uns auf Sie!
