{"id":2887,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/ocr-based-solution-to-retrieve-data-from-receipts\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"ocr-based-solution-to-retrieve-data-from-receipts","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/ocr-basierte-losung-zum-abrufen-von-daten-aus-quittungen\/","title":{"rendered":"OCR-basierte L\u00f6sung zum Abrufen von Daten aus Quittungen"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Verbesserung der Effizienz der Back-Office-Abl\u00e4ufe um 42%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div> Extraktion von Informationen aus Quittungen durch maschinelles Lernen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>OCR-basierte L\u00f6sung f\u00fcr die Verarbeitung halbstrukturierter Daten aus Quittungen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>OpenCV, Python, C++, ABBYY Cloud OCR SDK<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Der Kunde ist ein Anbieter von personalisierten L\u00f6sungen im Bereich Banken und Finanzen. Der Kunde war auf der Suche nach <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/data-extraction\"> Datenextraktionsdienste <\/a> um Anwendungen f\u00fcr Unternehmen mit Hilfe von maschinellem Lernen zu verbessern.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Herausforderung: Extraktion von Informationen aus Quittungen durch maschinelles Lernen<\/h2>\n<p>Der Kunde stellte dem Team von ESSID Solutions eine mobile Anwendung zur Verf\u00fcgung, mit der digitale Quittungen gespeichert werden konnten. Die Herausforderung bestand darin, diese Anwendung zu erweitern durch <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">Anwendung des maschinellen Lernens<\/a>.<\/p>\n<p>Unsere Datenwissenschaftler beschlossen, die OCR-Technologie (Optical Character Recognition) einzusetzen, um einen Algorithmus zur Extraktion von Schl\u00fcsseldaten aus Rohbildern zu trainieren. Sie verwendeten auch klassische Computer-Vision-Methoden, um die Qualit\u00e4t eines erkannten Bildes zu verbessern, bevor sie die optische Zeichenerkennung auf Belege anwenden.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: OCR-basierte L\u00f6sung f\u00fcr die Verarbeitung halbstrukturierter Daten aus Quittungen<\/h2>\n<p>Der erste Schritt war die Vorverarbeitung digitaler Bilder f\u00fcr <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/data-extraction\">Datenextraktion<\/a>. Unser Team nutzte Computer Vision, um Quittungen zu lesen.<\/p>\n<p>Halbstrukturierter Text in Quittungen kann nicht nur reinen Text, sondern auch Abbildungen, Titel, Tabellen oder Nicht-Text-Elemente enthalten. Au\u00dferdem weisen Texte in Quittungen Attribute wie unterschiedliche Schriftarten, Symbole, Spalten usw. auf. Diese Eigenheiten tragen zu einer schlechten Zeichenerkennung bei. Der Ausweg bestand darin, sich auf eine sorgf\u00e4ltige Auswahl der Bereiche, eine genaue Extraktion der Daten aus jedem Bereich und die Zusammenfassung der Ergebnisse zu konzentrieren.<br \/> Unser Team entwickelte eine L\u00f6sung, die es erm\u00f6glichte, einen Beleg in mehrere Bereiche oder Boxen aufzuteilen, um die Daten Spalte f\u00fcr Spalte zu extrahieren, sie zu verarbeiten und automatisch in die erforderlichen Formulare oder das CRM des Kunden zu \u00fcbertragen.<\/p>\n<p>Eine weitere Herausforderung bestand darin, die Ziffern der Kontonummer und die Bankleitzahl zu extrahieren. Die Banken verwenden h\u00e4ufig spezielle Schriftarten, so dass ein Symbol aus mehreren Teilen besteht. Au\u00dferdem kann der Text auf den Schecks verwischt werden oder verblassen, was in einigen F\u00e4llen zu Erkennungsproblemen f\u00fchren kann.<\/p>\n<p>Unser Team hat eine Methode entwickelt, mit der es m\u00f6glich ist, f\u00fcr jedes Symbol automatisch einen Begrenzungsrahmen zu berechnen. Dieser Ansatz erm\u00f6glichte es, jedes Symbol als Bild zu behandeln, um die ganze Zahl mit einem hohen Prozentsatz an Genauigkeit zu extrahieren.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: Automatisierung von Routineaufgaben und verbesserte Gesamtleistung<\/h2>\n<p>Das Team von ESSID Solutions unterst\u00fctzte den Kunden bei der Automatisierung von Prozessen im Bereich der Datenextraktion. Der Kunde erhielt eine auf optischer Zeichenerkennung basierende L\u00f6sung, die in der Lage ist, zeitaufw\u00e4ndige und fehleranf\u00e4llige Arbeiten zu eliminieren. Dazu geh\u00f6rte auch die Verarbeitung von Daten \u00fcber Finanztransaktionen aus Belegen.<\/p>\n<p>Diese ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sung kann zur Verbesserung der Effizienz von Back-Office-Workflows eingesetzt werden. Durch den Ersatz von Mitarbeitern, die mit Routineaufgaben besch\u00e4ftigt sind, kann der Kunde mehr Talente f\u00fcr gesch\u00e4ftskritische Aufgaben einsetzen, die eine menschliche Aufsicht erfordern.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\">Optimieren Sie Ihre Gesch\u00e4ftsprozesse mit unserem <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/data-extraction\">Datenextraktionsdienste<\/a><\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wichtige Details Verbesserte die Effizienz von Back-Office-Workflows um 42%. Herausforderung Informationsextraktion aus Quittungen mit maschinellem Lernen L\u00f6sung OCR-basierte L\u00f6sung zur Verarbeitung halbstrukturierter Daten aus Quittungen Technologien und Tools OpenCV, Python, C++, ABBYY Cloud OCR SDK Kunde Der Kunde ist ein Anbieter von personalisierten L\u00f6sungen im Bereich Banken und Finanzen. 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