Optical Character Recognition
AI-trainingsgegevens voor OCR
Optimaliseer datadigitalisering met hoogwaardige OCR-trainingsgegevens (Optical Character Recognition) om intelligente ML-modellen te bouwen.
Verminder de leercurve van AI-modellen met betrouwbare OCR-trainingsdataset
Het ontcijferen en digitaliseren van gescande afbeeldingen van tekst is een uitdaging voor veel bedrijven die betrouwbare AI- en Deep Learning-modellen ontwikkelen. Met Optical Character Recognition, een gespecialiseerd proces, is het mogelijk om gegevens te zoeken, indexeren, extraheren en optimaliseren in een machineleesbaar formaat. Deze gescande document dataset wordt gebruikt om informatie te extraheren uit handgeschreven documenten, facturen, rekeningen, ontvangstbewijzen, reistickets, paspoorten, medische etiketten, straatnaamborden en meer. Om betrouwbare en geoptimaliseerde modellen te ontwikkelen, moet het worden getraind op OCR-datasets die gegevens hebben geëxtraheerd uit duizenden gescande documenten.
Hoe onze expertise in het ontwikkelen van nauwkeurige OCR-trainingsdatasets werkt in JOUW gunst?
• Wij leveren klantspecifiek OCR-trainingsgegevensset oplossingen die klanten helpen geoptimaliseerde AI-modellen te ontwikkelen.
• Onze mogelijkheden strekken zich uit tot het aanbieden gescande PDF-gegevenssets en bedekken verschillende lettergroottes, lettertypen en symbolen uit documenten.
• Wij combineren de precisie van technologie en menselijke ervaring om klanten een schaalbare, betrouwbare en betaalbare oplossing te bieden.
OCR-gebruiksscenario's
Freestyle handgeschreven tekstdatasets om krachtige ML-modellen te ontwikkelen.
Verzamel/bron duizenden hoogwaardige handgeschreven datasets in honderden talen en dialecten om modellen voor machine learning (ML) en deep learning (DL) te trainen. We kunnen ook helpen bij het extraheren van tekst in een afbeelding.
Handgeschreven formulieren dataset
Freestyle Handgeschreven tekst Alinea's Datasets
Ontvangst/Factuur
Datasets bestaande uit factuur/bon waar verschillende items zijn gekocht, bijv. coffeeshop, restaurantrekeningen, boodschappen, online winkelen, tolbonnen, luchthavengarderobe, lounge, brandstofrekening, barfactuur, internetrekeningen, winkelrekeningen, taxibonnen, restaurantrekeningen, enz. verzameld uit verschillende regio's en in verschillende talen zoals vereist voor het ML-model. Bespaar veel tijd en geld door belangrijke gegevens van facturen en ontvangstbewijzen effectief en nauwkeurig over te schrijven.
Ontvangstgegevens verzamelen: Gegevensextractie van bonnen met OCR
Factuurgegevens verzamelen: Betrouwbare gegevens transcriberen met gescande factuurgegevenssets
Tickets: Vliegtickets, Taxikaartjes, Parkeerkaartje, Treinkaartjes, Verwerking van bioscoopkaartjes met OCR
Transcriptie van gescande documenten met meerdere categorieën: Nieuwsbrieven, CV, Formulieren met checkbox, Meerdere documenten in één afbeelding, Gebruikershandleiding, Belastingformulieren etc.
Meertalig document
Meertalige handgeschreven gegevensverzamelingsservices voor patroonherkenning, computervisie en andere machine learning-oplossingen om modellen voor optische tekenherkenning te trainen.
OCR – Meertalig document 1
OCR – Meertalig document 2
Scènegegevensverzameling
Medicijnfles met etiketten, Engelse straat/wegscène met autokenteken, Engelse straat/wegscène met instructie/infobord etc.
Transcribeer medische labels of medicijnlabels met OCR
Nummerplaatherkenning met OCR
Straat/weg detecteren en informatie extraheren Straatbordgegevens met OCR
OCR-gegevenssets
Text & Image Optical Character Recognition (OCR) Datasets om u op weg te helpen bij het trainen van toepassingen in de echte wereld. Kunt u de gegevens die u nodig heeft niet vinden? Neem vandaag nog contact met ons op.
Videogegevensset voor het scannen van streepjescodes
5k video's van streepjescodes met een duur van 30-40 sec uit meerdere geografische gebieden
- Use case: Objectherkenningsmodel
- Formaat: Video's
- Volume: 5,000+
- annotatie: Nee
Facturen, PO, kwitanties Afbeeldingsgegevensset
15.9k afbeeldingen van bonnen, facturen, inkooporders in 5 talen, namelijk Engels, Frans, Spaans, Italiaans en Nederlands
- Use case: Doc. Erkenningsmodel
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 15,900+
- annotatie: Nee
Duitse en Britse factuurafbeeldingsgegevensset
45 afbeeldingen van Duitse en Britse facturen geleverd
- Use case: Factuur herkennen. Model
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 45,000+
- annotatie: Nee
Gegevensset kentekenplaat voertuig
3.5k afbeeldingen van kentekenplaten van voertuigen vanuit verschillende hoeken
- Use case: Nr. Plaatherkenning
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 3,500+
- annotatie: Nee
Handgeschreven document afbeeldingsgegevensset
Verzamelde en geannoteerde 90K-documenten in het Engels, Frans, Spaans, Duits, Italiaans, Portugees en Koreaans
- Use case: OCR-model
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 90,000+
- annotatie: Ja
Documentgegevensset voor OCR
23.5k documenten in het Japans, Russisch en Koreaans van borden, etalages, flessen, documenten, posters, flyers.
- Use case: Meertalig OCR-model
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 23,500+
- annotatie: Ja
Afbeeldingsgegevensset voor Europese ontvangsten
11.5k+ afbeeldingen van ontvangst uit grote Europese steden
- Use case: Objectdetectiemodel
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 11,500+
- annotatie: Nee
Factuur-/ontvangstgegevensset
75k+ bonnen in meerdere talen
- Use case: Ontvangst AI-modellen
- Formaat: Afbeeldingen
- Volume: 75,000+
- annotatie: Nee
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Onze mogelijkheid
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevensverzameling, etikettering en kwaliteitscontrole
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Aanbevolen bronnen
Infographics
OCR - Definitie, voordelen, uitdagingen en gebruiksscenario's
OCR is een technologie waarmee machines gedrukte tekst en afbeeldingen kunnen lezen. Het wordt vaak gebruikt in zakelijke toepassingen, zoals het digitaliseren van documenten voor opslag of verwerking, en in consumententoepassingen, zoals het scannen van een ontvangstbewijs voor onkostenvergoeding.
Blog
OCR in de gezondheidszorg: een uitgebreide gids voor use cases, voordelen
De gezondheidszorgsector staat voor een paradigmaverschuiving in haar workflows met de introductie van nieuwe en geavanceerde technologieën in AI. Door gebruik te maken van AI-tools en -technologieën kunnen verbeterde medische resultaten worden behaald met een hogere efficiëntie in de gezondheidszorg.
Kopergids
Kopersgids voor grote taalmodellen LLM
Ooit op je hoofd gekrabd, verbaasd over hoe Google of Alexa je leken te 'pakken'? Of heb je een door de computer gegenereerd essay gelezen dat griezelig menselijk klinkt? Je bent niet alleen. Het is tijd om het gordijn open te trekken en het geheim te onthullen: Large Language Models of LLM's.
Laten we vandaag uw behoeften aan OCR-trainingsgegevens bespreken
Veel gestelde vragen (FAQ)
OCR verwijst naar een technologie waarmee computers gedrukte of handgeschreven tekens in afbeeldingen of gescande documenten kunnen herkennen en omzetten in machinaal gecodeerde tekst. Machine learning-modellen worden vaak gebruikt om de nauwkeurigheid en het aanpassingsvermogen van OCR-systemen te verbeteren.
OCR werkt met behulp van gelabelde datasets die bestaan uit tekstafbeeldingen en de bijbehorende digitale transcripties. Het model is getraind om in deze afbeeldingen patronen te herkennen die overeenkomen met specifieke karakters of woorden. Na verloop van tijd verbetert het model, met voldoende gegevens en iteratieve training, de nauwkeurigheid van de tekenherkenning.
OCR is cruciaal bij de training van ML-modellen, omdat het het model in staat stelt te leren en te generaliseren van diverse tekstuele representaties, waardoor het kan worden aangepast aan verschillende lettertypen, handschriften en documenttypen. Een goed getraind OCR-model kan afwijkingen in tekst in de praktijk verwerken, wat resulteert in nauwkeurigere tekstherkenning in verschillende toepassingen.
Bedrijven kunnen gebruikmaken van OCR-technologie (Optical Character Recognition) om gegevensinvoer uit fysieke documenten te automatiseren, papieren archieven te digitaliseren en te doorzoeken, facturen en kwitanties efficiënt te verwerken, automatisch informatie uit formulieren te extraheren, gescande PDF's om te zetten in doorzoekbare formaten, te integreren met mobiele apps voor on- onderweg gegevens vastleggen en documenten verifiëren en authenticeren in sectoren zoals het bankwezen. Via deze toepassingen helpt OCR de activiteiten te stroomlijnen, handmatige fouten te verminderen en de digitale toegankelijkheid te verbeteren.