10 Perangkat Lunak OCR Terbaik | OCR Texterkennung Vergleich

Optische texterkennung (OCR) hift bei der Konverterung nicht bearbeitbarer Dokumentformate wie PDFs, Bilder or Papierdokumente in maschinenlesbare Formate, die bearbeitet and durchsucht werden können.

OCR-Anwendungen werden häufig verwendet, um Text aus PDFs and Bildern zu erfassen und den Text in bearbeitbare Formate wie Word, Excel oder eine reine Textdatei umzuwandeln. OCR wird auch verwendet, um Dateien und Dokumente zu digitalisieren, um sie durchsuchbar zu machen.

OCR Software, die AI/ML-Funktionen nutzt, kann auch zur Automatisierung der Datenerfassung aus gescannten Dokumenten/Bildern beitragen. KI-basierte OCR kann die Daten in bequemen, bearbeitbaren Format digitalisieren, die sich in organisatorische Arbeitsabläufe einfügen.

Das Scannen und Verarbeiten von Dokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Bildern für wertvolle Daten war tradisiell ein manueller Prozess, der mit Fehlern und Verzögerungen behaftet war. OCR Softwarelösungen helfen Unternehmen dabei, Zeit und Ressourcen zu sparen, die andernfalls für die Dateneingabe und manuelle Validierung/Verifizierung aufgewendet würden.

Immer mehr Unternehmen automatisieren Dokumentenverarbeitungs-Alur Kerja , sebuah kertas yang berisi kertas dan Cloud-basierte digitale Lösungen zu nutzen, die das Endergebnis verbessern.

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Automatisieren Sie die manuelle Dateneingabe mit der KI-basierten OCR Texterkennung Software von Nanonets. Erfassen Sie Daten sofort aus Documenten and automatisieren Sie Daten-Workflows. Reduzieren Sie Durchlaufzeiten dan Eliminieren Sie manuellen Aufwand.

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Apakah ini OCR dan apakah kann Perangkat Lunak OCR?

OCR atau Mati optische Zeichenerkennung ist eine Technologie, die Text in gescannten Dokumenten, Fotos oder Bildern identifiziert und erkennt. Perangkat Lunak OCR nutzt diese Technologie, um Extrahieren Sie Daten aus PDF oder gescannten Dokumenten, indem Sie sie in maschinenlesbare Textdaten umwandeln, die für die weitere Verarbeitung bequemer bearbeitet und gespeichert werden können. Fur ein Ausführliche Erläuterungen zu OCR dan seinen Anwendungsfällen beziehen sich darauf Fuhren.

OCR juga akan melakukan hal lain yang mungkin tidak dapat dilakukan, z Tabellen aus PDF ekstrahieren, Extrahieren von Text dari Bildern atau Extrahieren von Text aus PDF atau yang lain tidak menanggungbeitbaren Formaten.

Heute wird Perangkat Lunak OCR unter anderem für die automatisierte Dateneingabe, Mustererkennung, Text-to-Speech-Dienste, Indizierung von Dokumenten für Suchmaschinen, Cognitive Computing, Text Mining, Schlüsseldaten und maschinelle bersetzung verwendet. Diese Tools können alle gescannten Dokumente, PDFs oder Bildtypen in xml-, xlsx- oder csv-Dateien konvertieren.

Die beste Perangkat Lunak OCR untuk Ihr Unternehmen

Sehen wir uns einige der besten Perangkat Lunak OCR auf dem Markt an.

Nanonet

Nanonet adalah Perangkat Lunak OCR KI-basierte, mati otomatis Tanggalnerfassung untuk Intelligente Dokumentenverarbeitung von Rechnungen, Quittungen, Ausweisen und mehr. nanonets verwendet fortschrittliche OCR, maschinelles Lernen, Bildverarbeitungund Deep Learning, um relevan Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Es ist schnell, genau, einfach zu bedienen, ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte OCR-Modelle von Grund auf neu zu erstellen, und verfügt über einige nette Zapier-Integrationen. Digitalisieren Sie Dokumente, extrahieren Sie Datenfelder und integrieren Sie sie über API di Semua Aplikasi di einfachen, intuitif di Benutzeroberfläche.

[Embedded content]

Keuntungan:

• Modern Benutzeroberfläche
• Bewältigtt große Mengen an Dokumenten
• Harga wajar
• memudahkan
• Kognitif Erfassung von Daten – dapatkan Eingriff minimal
• Erfordert kein internes Entwicklerteam
• Algoritma/Modelle können trainiert/umgeschult werden Hervorragende
• Dokumentasi dan Unterstützung
• Viele Anpassung pilihan
• Buka Auswahl dan Opsi Integrasi
• Funktioniert mit nicht-englischen oder mehren Sprachen
• Nahezu keine Nachbearbeitung erforderlich
• Nahtlose 2-Wege-Integration dengan perangkat lunak Buchhaltungs
• OCR-API untuk Entwickler

Cons:

• Kannur sehr hohe Volumenpitzen
• Benutzeroberfläche bisa lebih baik lagi

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Pemula Sie mit Nanonets ' vortrainierte OCR-Extraktoren oder erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten OCR-Modelle. Sie konnen auch eine Demo benar-benar , um mehr über unsere OCR Texterkennung zu erfahren Anwendung gagal!

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Tangkapan Fleksibel ABBYY

FlexiCapture adalah perangkat lunak yang stabil, skalierbare Dokumenten-Imaging- und Datenextraktions, die Dokument jeder Struktur, Sprache or jedes Inhalts automatisch in nutzbare und zugängliche Geschäftsdaten umwandelt.

• Erkennt Bilder sehr nyali
• Leicht zu speicherndes Ergebnis als Ausdruck im System
• usus di ERP-Systeme integrieren
• Automatisiert die Datenextraktion aus Dokumenten (bis zu einem gewissen Grad)

Cons:

• Ersteinrichtung kann schwierig und kompleksx sein
• Automatische Verarbeitung von Rechnungen tidak ada gunanya
• Keine vorgefertigten Vorlagen
• Schwierig anzupassen
• Keine Sumber Daya Verfügbar
• Könnte eine bessere Integrasi dengan RPA-Lösungen haben
• Geringe Genauigkeit bei Bildern/Dokumenten mit niedriger Auflösung
• Stapelverifizierungen weden aufgehalten, selbst wenn nur in einem bestimmten Abschnitt ein Fehler
• auftritt Fehlermeldungen für Einzelposten werden sogar angezeigt für Elemente, die übersprungen werden sollten, ist die
• RESTful-API dalam Versi-On-Prem

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Pembaca Halus ABBYY

ABBYY FineReader PDF adalah OCR- Perangkat lunak mit Unterstützung für die Bearbeitung von PDF-Dateien. Das Programm ermöglicht die Konvertierung von Bilddokumenten dalam format elektronische bearbeitbare.

Keuntungan:

• Tastaturfreundlicher OCR-Editor untuk manuelle Korrekturen
• Außergewöhnlich übersichtliche Benutzeroberfläche
• Ekspor dalam format mehrere
• Einzigartige Funktion zum Vergleichen von Documentten

Cons:

• Keine Volltextindizierung für schnelle Suchen
• Erfordert eine Lernkurve
• Preisgestaltung mungkin tidak berguna
• Unfahigkeit um den Verlauf der Dokumentänderungen anzuzeigen
• Mehrere Dateien können nicht zu einer zusammengeführt werden
• Möglicherweise ist eine Nachbearbeitung erforderlich.
• mungkin tidak akan berhasil.
• Langsame Verarbeitung penjual Dateien

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antarmuka pengguna Bild-zu-Teks-Ekstraksi atau  Ekstraksi PDF-Tanggal? Auf der Suche nach einer Konvertierung PDF dengan TabelAtau Teks PDF zu? Sehen Sie sich Nanonet dalam Aksi pada!

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Omnipage Kofax

Omni halaman Ini adalah leistungsstarkes PDF-OCR Perangkat lunak, die die Automatisierung für hochvolumge OCR-Aufgaben di Unternehmen übernehmen kann. Dieses Tool ist auf Tabellenextraktion, Einzelpostenabgleich und intelligente Extraktion spezialisiert.

Keuntungan:

• Verifikasi untuk memperkuat Satz von Tools zur Verbesserung von Bildern
• genau pertama

Cons:

• UI Nicht Intuitiv
• Konfigurasi untuk AP-Automatisierung ist nicht einfach
• Integrasi API kann verbessert werden

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Datacap IBM

Datacap rasionalisiert die Erfassung, OCR Texterkennung und Klassifizierung von Geschäftsdokumenten, um wichtige Informationen daraus zu extrahieren. Datacap verfügt über eine starke OCR-Engine, lebih lanjut Funktionen sowie anpassbare Regeln. Es funktioniert über mehrere Kanäle, einschließlich Scanner, Mobilgeräte, Multifunktionsperipheriegeräte und Fax.

Keuntungan:

• Konfiguriert kompleks Anwendungen in der Datenerfassung
• Mekanisme Pemindaian Texterkennung OCR

Cons:

• Dukungan Online Sehr wenig
• Benutzeroberfläche könnte intuitif
• Pengaturannya dapat dilakukan dengan benar
• Perlahan
• Das Erstellen eines benutzerdefinierten Arus ist nicht einfach
• Batch-Komit brauchen Zeit

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Beginnen Sie mit der Verwendung von untuk Otomasi. Cobalah Anda verschiedenen OCR-Modelle aus bzw Forern Sie noch heute eine Demo di. Temukan Sie Heraus, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produk angewendet werden können.

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AI Dokumen Google

Eine der Lösungen di dalam Google Cloud AI-Suite, mati AI dokumen (dokumen) ist eine Dokumentenverarbeitungskonsole, die maschinelles Lernen verwendet, um Date automatisch zu klassifizieren, zu extrahieren, anzureichern dan Einblicke in Dokumente zu gewinnen.

Keuntungan:

• Einfach einzurichten
• sehr usus di andere Google-Dienste integrieren
• Speicherung von Informasien
• kecepatan

Cons:

• KI-Modulen mangelt es an angemessener Dokumentasi
• Modul vorhandener Anpassung dan Bibliotheken ist schwierig
• Nicht untuk Python oder andere
• Veraltete API-Dokumentasi
• Mahal
• Tidak untuk hibrida Cloud-Bereitstellungen geeignet
• Nicht geeignet for Anwendungsfälle, die benutzerdefinierte KI-Algorithmen erfordern

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Teks AWS extrahiert mithilfe von maschinellem Lernen and OCR automatisch Text and therere Daten aus gescannten Documentten. Es wird auch verwendet, um Daten aus Formularen und Tabellen zu identfizieren, zu verstehen und zu extrahieren. Weitere Informationen finden Sie hier detail Aufschlüsselung von AWS Texttract.

Keuntungan:

• Abrechnungsmodell Bayar-per-Penggunaan
• memudahkan

Cons:

• Kann nicht trainiert weden
• Unterschiedliche Genauigkeit
• Ini bukan dokumen yang berguna

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wollen Tanggal dari PDF- Dokumenten Kratzen, Konvertieren Sie die PDF-Tabelle di Excel atau Tabellenekstraksi otomatisasieren? Schauen Sie sich Nanonet PDF atau Parser PDF zum Scrapen dari PDF-Datan bzw Analysieren Sie PDF di großem Maßstab!

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Dokumenparser

Docparser adalah Cloud-basierte Documentverarbeitungs- und OCR Software, yang menghasilkan Aufgaben dan Arbeitsabläufe untuk Unternehmen automatisieren kann.

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• Pengaturan yang mudah
• Zapier-Integrasi

Cons:

• Webhook tidak akan berfungsi dengan baik
• Erfordert memulai Pelatihan, um die Parsing-Regeln zu
• Nicht genügend Voragen
• Zonasi OCR Ansatz – tidak bisa dilakukan dengan benar
• Benutzeroberfläche dapat menjadi lebih baik
• Langsames Laden von Seiten
• Dokumentasi könnte besser sein

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Adobe Acrobat DC

Adobe bitet einen umfassenden PDF-Editor mit integrierter OCR-Funktionalität.

Keuntungan:

• Stabilitt/Kompatibilität.
• memudahkan

Cons:

• Mahal
• Perangkat Lunak OCR eksklusif Keine
• Sistem Belastet das
• Nimmt viel Platz auf der Festplatte ein
• Schwierig zu integrieren mit Diensten wie Sharepoint atau Dropbox
• Dapatkan salah satu dari Adobe Creative Cloud-Lizenz.

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klippa

Klippa bietet Lösungen für automatisiertes Dokumentenmanagement, Verarbeitung, Klassifizierung und Datenextraktion, um Dokumen kertas dalam Ihrem Unternehmen zu digitalisieren.

Keuntungan:

• Penyiapan cepat
• Dukungan Groartiger
• Großartige API untuk Entwickler
• Klare und prägnante API-Dokumentasi
• Gute Verknüpfung dengan program Buchhaltungs
• Murah
• Integrasi

Cons:

• OCR-Erkennung bisa lebih baik lagi
• Mulai dari Vorlagenanpassungen
• Mulai White-Label-Anpassungen
• Massal-Anpassungen werden nicht unterstützt
• Die Mehrwertsteuer wird sering nicht korrekt angezeigt
• Aplikasi Die sering muncul
• OCR-Model tidak dapat dilatih
• Proses Auswahl bukan hal yang sulit, ini adalah Pilihan yang sebenarnya

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Nanonet API OCR topi viele interessante Anwendung gagal , Saya memiliki pengoptimalan Geschäftsleistung, Hemat biaya dan daya tahan air yang dihasilkan. Temukan Sie Heraus, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produk angewendet werden können.

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Kami tidak dapat melakukan apa-apa lagi sangat, Bacairis, infrrd, Rossum & Hymatos.

Lebih baik lagi Vergleich aller oben aufgeführten Perangkat Lunak OCR dengan perangkat lunak OCR fungsi dan parameter:

Apakah Anda ingin Nanonets dan Perangkat Lunak OCR?

Die OCR Software dari Nanonets ist einfach dan flexibel einzurichtenund benötigt nur etwa 1 Tag. Dasa platform otomatis cerdas benar tidak terstruktur ohne große Schwierigkeiten, und die KI bewältigttt auch allgemeine Dateneinschränkungen mit Leichtigkeit. Informasi Dokumentasi dengan Unvollkommenheiten und Schönheitsfehlern lassen sich ganz einfach extrahieren. Itu benar mehrseitige Rechnungen dan pengidentifikasi artikel mehrzeilige mit Leichtigkeit; etwas, an dem die meisten lteren und modernen OCR-Tools scheitern. Nanonet lewat Spalltenüberschriften an, um kompleks Rechnungen effizienter verarbeiten zu können. Die KI von Nanonets gewährleistet auch eine Presisi tinggi bei der Verarbeitung von Dokumenten, die nur minimale Nachbearbeitung oder berarbeitung erfordern.

Die Vorteile der Verwendung von Nanonets gehen nur über eine bessere Genauigkeit, Erfahrung dan Skalierbarkeit hinaus. Di sini ada 8 Gründe, die den einzigartigen Vorteil von Nanonets hervorheben:

1. Schulung dan Arbeit mit benutzerdefinierten Daten – Die meisten Program OCR auf dem Markt sind ziemlich membintangi Bezug auf die Art der Daten, mit denen sie arbeiten können. Nanonets ist nicht an solche Beschränkungen gebunden. Nanonets verwendet Ihre eigenen Daten, um Modelle zu trainieren, die am besten geeignet sind, die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.
2. dan fleksibel – Die Anpassung von Nanonets and Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen is einfach and uncompliziert. Von der Erstellung benutzerdefinierter OCR-Modelle and deren Umschulung bis hin zum Hinzufügen neuer Felder and der Handhabung von Integrationen kann Nanonets alles bewältigen.
3. Pelajari dan bildet sich kontinuierlich weiter – Unternehmen sering mit sich dynamisch ndernden Anforderungen und Bedürfnissen konfrontiert. Kemungkinan besar Hindernisse zu überwinden, sesuai dengan Perangkat Lunak OCR dari Nanonets Model einfach mit neuen Daten neu trainieren. Dadurch kann sich Ihr OCR-Modell an unvorhergesehene nderungen anpassen.
4. Anpasen, anpasen, anpasen – Nanonets dapat dipercaya dengan Text-/Datenfelder yang dibuat dan dijeder dengan weise darstellen. Erfasste Daten können in Tabellen oder Einzelposten oder in jedem anderen Format Ihrer Wahl mit benutzerdefinierten Validierungsregeln dargestellt werden. Denken Sie immer daran, dass Nanonets nicht an die Vorlage Ihres Dokuments gebunden ist!
5. Erfordert fast keine Nachbearbeitung – Während die meisten Program OCR einfach Daten erfassen und ausgeben, extrahiert Nanonets nur die relevan Daten und sortiert sie automatisch dalam strukturierte cerdas Felder, wodurch sie leichter angezeigt und verstanden werden können. Dadurch entfällt viel Zeit für die berarbeitung und Verifizierung.
6. gangge Dateneinschränkungen – Nanonets nutzt Deep-Learning- dan Objekterkennungstechniken, um gängige Dateneinschränkungen zu überwinden, die die Texterkennung und -ekstraksi di anderer Software OCR stark beeinträchtigen. Nanonets AI kann handgeschriebenen Teks, Bilder mit niedriger Auflösung, Bilder mit neuen oder kursiven Schriftarten und unterschiedlichen Größen, Bilder mit schattiertem Teks, Geneigtem Teks, zufälligem unstrukturiertem Teks, Bildrauschen, unscharfen. Herkömmliche Perangkat Lunak OCR ist einfach nicht dafür ausgestattet, unter solchen Einschränkungen zu funktionieren; Sie erfordern Daten mit einem sehr hohen Genauigkeitsgrad, berada di realen Szenarien nicht die Norm ist.
7. Funktioniert mit nicht-englischen oder mehren Sprachen – Da sich Nanonets auf das Training mit benutzerdefinierten Daten konzentriert, ist es einzigartig positioniert, um ein einzelnes Modell zu erstellen, das Text aus Documentten in jeder Sprache oder mehreren Sprachen gleichzeitig extrahieren kann.
8. Erfordert kein internes Entwicklerteam – Sie müssen sich keine Gedanken über die Einstellung von Entwicklern und die Gewinnung von Talenten machen, um die Nanonets-API für Ihre Geschäftsanforderungen zu personalisieren. Nanonets wurde für eine problemlose Integrasi entwickelt. Sie können Nanonets problemlos in die meisten CRM-, ERP-, Layanan Konten atau Perangkat Lunak RPA.

Perangkat Lunak OCR Gibt es eine kostenlose?

Abgesehen von den oben erwähnten professionellen, hochmodernen OCR-Lösungen gibt es kostenlose Perangkat Lunak OCR, die die Arbeit bis zu einem gewissen Grad erledigen. Diese kostenlosen Lösungen laufen auf Open-Source-OCR-Engines (wie Tesseract) und helfen dabei, Fotos, PDFs, TIFFs oder gescannte Dokumente in bearbeitbare digitale Textformate zu konvertieren. Obwohl sie möglicherweise nicht in der Lage sind, aufwändige Geschäftsdokumente in großem Umfang zu verarbeiten, sind sie ausreichend, um Teks aus einfachen Dokumenten mit einfacher Formatierung zu extrahieren.

Kostenlosen OCR-Lösungen ini adalah antara web-basierte Anwendungen, eigenständige Software, die auf verschiedenen Plattformen installiert werden muss, oder als Nebenfunktion in einem vollwertigen Dokumentbearitungsdienst. Bitte beachten Sie, dass costenlose OCR Software regelmäßig handschriftliche Dokumente, mehrspaltige Tabellen, lange Zeilen oder Bilder/Scans von geringer Qualität nicht verabeiten kann.

Biayanya lebih murah Optische Zeichenerkennungswerkzeuge für Ihre berlegung:

• OnlineOCR.net
• GratisOCR.
• OCR sederhana
• GOCR
• Office Lens
• Bahasa Inggris OCR
• Layar OCR Mudah
• A9t9
• foto Pindai
• Capture2Text
• Adobe Scan
• OCR Microsoft OneNote
• OCR Mit Google Documents

Apakah Perangkat Lunak OCR funktioniert?

Proses OCR akan menjadi normal setelah fase berikut:

• Vorverarbeitung der Bilder
• Zeichenerkennung
• der Austabe

Die Bildvorverarbeitung minimiert die Auswirkungen allgemeiner Datenbeschränkungen (Unschärfen, Schräglagen, Flecken, Farben) di Bildern, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen Daten richtig erkennen. Perangkat Lunak Verwendung von OCR Teknik Verschiedene zur Verbesserung der Bildqualitt, Ausrichtung, Klarheit und Orientierung. Auf diese Weise verbesserte Bilder erzeugen bessere OCR-Ausgaben.

Itu

Der Zeichenerkennungsschritt dihentikan verschiedene Ansätze (Matriks-Pencocokan & Merkmalsextraktion), um das Bild di überschaubare Abschnitte oder Zonen aufzuteilen und die darin enthaltenen Zeichen zu erkennen. Die Ansätze reichen von einem Pixel-für-Pixel-Vergleich/-Erkennung bis hin zu fortgeschritteneren Techniken, die neuronale Netze verwenden, um ganze Textzeilen auf einmal zu erkennen.

Rohbildquelle: https://www.ktoo.org

Dan tidak ada yang bisa dilakukan Teknisi dan Algoritma zur Verbesserung der Genauigkeit der extrahierten Daten, indem Fehler zuerst erkannt und dann behoben werden. Dazu müssen der extrahierte Teks/mati ekstrahierten Tanggal mit einem Standardlexikon oder Vokabular verglichen und logische, grammatikalische und kontextbezogene berlegungen berücksichtigt werden.

Apakah sind OCR-Anwendungsfälle? Wofür wird OCR verwendet?

OCR wurde vor allem zum Konvertieren physischer Dokumente oder Memindai dalam format maschinenlesbare verwendet, die dann dalam Textverarbeitungsprogrammen wie Word, Excel, Docs oder Sheets bearbeitet werden können. Die meisten Online-Konverter verwenden OCR im Hintergrund, um starre, nicht bearbeitbare Dateiformate (z. B. TIFF, PNG oder PDF) di bearbeitbare Ausgaben umzuwandeln. Aber abgesehen von diesen bekannten Beispielen wird OCR auch häufig (vielleicht nicht so explizit) für die folgenden Zwecke verwendet:

• Otomatisasierung
• der Dateneingabe Barcode-Scannen
• Indexieren von Documentten, Webseiten und Informationen for Suchmaschinen
• Führerschein- dan Nummernschilderkennung zur Identifizierung
• Passüberprüfung zur Reiseidentifikasi Erkennung
• von Ladenetiketten
• Unterstützung von Sehbehinderten selama Text-to-Speech-Dienste
• Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
• Drohnenbasierte Objekterkennung
• Auslesen von Ampeln für selbstfahrende Fahrzeuge
• Auslesen von Verbrauchszählern zur automatischen Rechnungsstellung
• Sosial-Media-Überwachung
• Automatisierte Scheckfreigabe di Banken
• Multi-Sprachübersetzungsdienste
• Prüfung und Genehmigung von Rechtsdokumenten Durchführung
• Program Treue zur Bindung von Kunden

Saya sangat tertarik dengan Akzeptanz wurde die OCR-Technologie zur Entwicklung spezialisierter OCR-Anwendungen for bestimmte Bereiche eingesetzt. Anda memiliki perangkat lunak yang bagus untuk OCR-Pembiayaan, OCR-Abrechnung, Rechnung OCR, Rechnungsautomatisierung, Keluar dari OCR, Pengikis PDF atauPDF OCR, Lewati kembali OCR, cerdas Otomatisasierung dan lebih basah. Spezielle Funktionen und Integrationen erleichtern die Automatisierung von OCR-Fähigkeiten und erhöhen dadurch die Produktivität dieser Softwareanwendungen.

Durch die Nutzung von KI- und ML-Funktionen ermöglichen moderne Perangkat Lunak OCR dengan Nanonets Benutzern sogar dies Erstellen Sie benutzerdefinierte OCR-Modelle untuk itu ziemlich jede Texterkennung oder Tanggalnerfassung , den Sie sich ausdenken können. Laden Sie einfach einige Trainingsdateien hoch, kommentieren Sie den Text/die Daten von Interesse, trainieren Sie das benutzerdefinierte OCR-Modell, uji dan verifikasi Sie es mit echten