Die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) ist ein effizienter Geschäftsprozess, der durch die Nutzung automatisierter Datenextraktions-und Speicherfunktionen Zeit, Kosten und andere Ressourcen spart.
Die optische Zeichenerkennung (OCR) wird manchmal auch als Texterkennung bezeichnet. Ein OCR-Programm extrahiert und verwendet Daten aus gescannten Dokumenten, Kamerabildern und Nur-Bild-PDFs. Die OCR-Software wählt Buchstaben auf dem Bild aus, setzt sie in Wörter um und fügt die Wörter dann in Sätze ein, wodurch der Zugriff auf den Originalinhalt und dessen Bearbeitung ermöglicht wird. Außerdem entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe.
OCR-Systeme verwenden eine Kombination aus Hardware und Software, um physische, gedruckte Dokumente in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Hardware – wie ein optischer Scanner oder eine spezielle Leiterplatte – kopiert oder liest Text. Anschließend übernimmt die Software normalerweise die erweiterte Verarbeitung.;
OCR-Software kann künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um fortschrittlichere Methoden der intelligenten Zeichenerkennung (ICR) zu implementieren, wie z. B. die Identifizierung von Sprachen oder Handschriftstilen. Der OCR-Prozess wird am häufigsten verwendet, um gedruckte juristische oder historische Dokumente in PDF-Dokumente umzuwandeln, sodass Benutzer die Dokumente bearbeiten, formatieren und durchsuchen können, als ob sie mit einem Textverarbeitungsprogramm erstellt worden wären.
Die folgenden PDF-OCR-Sprachen werden unterstützt: Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Portugiesisch, Niederländisch, Schwedisch, Indonesisch, Chinesisch (vereinfacht und traditionell), Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Türkisch, Russisch, Thailändisch, Polnisch, Arabisch usw.
Der Hauptvorteil der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) besteht darin, dass sie den Dateneingabeprozess vereinfacht, indem sie eine mühelose Textsuche, -bearbeitung und -speicherung ermöglicht. Mit OCR können Unternehmen und Privatpersonen Dateien auf ihren Computern, Laptops und anderen Geräten speichern und so einen ständigen Zugriff auf die gesamte Dokumentation gewährleisten. Der Hauptvorteil der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) besteht darin, dass sie den Dateneingabeprozess vereinfacht, indem sie mühelose Textsuchen ermöglicht. Bearbeiten und Speichern. Mit OCR können Unternehmen und Privatpersonen Dateien auf ihren Computern, Laptops und anderen Geräten speichern und so einen ständigen Zugriff auf die gesamte Dokumentation gewährleisten.
Zu den Vorteilen des Einsatzes der OCR-Technologie gehören:
Kosten reduzieren
Beschleunigen Sie Arbeitsabläufe
Automatisieren Sie die Dokumentenweiterleitung und Inhaltsverarbeitung
Zentralisieren und sichern Sie Daten (keine Brände, Einbrüche oder verlorene Dokumente in den hinteren Tresoren)
Verbessern Sie den Service, indem Sie sicherstellen, dass die Mitarbeiter über die aktuellsten und genauesten Informationen verfügen
Der bekannteste Anwendungsfall für die optische Zeichenerkennung (OCR) ist die Umwandlung gedruckter Papierdokumente in maschinenlesbare Textdokumente. Sobald ein gescanntes Papierdokument die OCR-Verarbeitung durchläuft, kann der Text des Dokuments mit einem Textverarbeitungsprogramm wie Microsoft Word oder Google Docs bearbeitet werden.
OCR wird oft als versteckte Technologie eingesetzt und ist die Grundlage für viele bekannte Systeme und Dienste in unserem täglichen Leben. Wichtige – aber weniger bekannte – Anwendungsfälle für OCR-Technologie umfassen die Automatisierung der Dateneingabe, die Unterstützung blinder und sehbehinderter Personen und die Indizierung von Dokumenten für Suchmaschinen wie Reisepässe, Nummernschilder, Rechnungen, Kontoauszüge, Visitenkarten und die automatische Nummernschilderkennung .
OCR ermöglicht die Optimierung der Big-Data-Modellierung durch die Konvertierung von Papier-und gescannten Bilddokumenten in maschinenlesbare, durchsuchbare PDF-Dateien. Das Verarbeiten und Abrufen wertvoller Informationen kann nicht automatisiert werden, ohne zunächst OCR in Dokumenten anzuwenden, in denen noch keine Textebenen vorhanden sind.
Mit der OCR-Texterkennung können gescannte Dokumente in ein Big-Data-System integriert werden, das nun in der Lage ist, Kundendaten aus Kontoauszügen, Verträgen und anderen wichtigen gedruckten Dokumenten zu lesen. Anstatt Mitarbeiter unzählige Bilddokumente untersuchen zu lassen und Eingaben manuell in einen automatisierten Big-Data-Verarbeitungsworkflow einzuspeisen, können Unternehmen mithilfe von OCR die Eingabephase des Data Mining automatisieren. OCR-Software kann den Text im Bild identifizieren, Text in Bildern extrahieren, die Textdatei speichern und JPG, JPEG, PNG, BMP, TIFF, PDF und andere Formate unterstützen.
