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Nicht KI, sondern wie man KI einsetzt, macht den Unterschied
Die optische Zeichenerkennung, kurz OCR (Optical Character Recognition), zählt auch heute noch zu einer der schwierigsten Disziplinen in der Bildverarbeitung und maschinellen Intelligenz. Schon die reine Vielfallt an möglichen Schriftzeichen und Verfahren, wie diese auf verschiedensten Oberflächen angebracht werden, vermittelt eine Vorstellung der Herausforderungen.
Und die Erwartungen an eine OCR sind hoch. Heutzutage gehen Anwender davon aus, dass sie alle Zeichen out-of-the-box erkennt und richtig deutet, ähnlich wie ein Mensch es kann. Daher sind auf Deep-Learning basierende OCR-Systeme auf dem Vormarsch. Ihr Vorteil: Durch variantenreiches Training mit realen und synthetischen Beispieldaten erlernen sie den notwendigen Interpretationsspielraum, der den regelbasierten Ansätzen fehlt.
Doch der Einsatz modernster Technologie ist nicht allein ausreichend für den Erfolg - vielmehr geht es darum, diese einfach und performant nutzbar und benutzerfreundlich wartbar anzubieten. Denn auch bei Deep-OCR-Systemen ist Qualität, Ausführungsgeschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit alles andere als selbstverständlich.
In unserem Fachbeitrag beleuchten wir anhand des DENKnet OCR-Modells die entscheidenden Faktoren für die Auswahl eines guten OCR-Systems, das schnell und wirtschaftlich ausführbar ist, sichere und robuste Lesequalität bietet und dabei einfach nutzbar und wartbar bleibt.
