Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
Otimize a digitalização de dados com dados de treinamento de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) de alta qualidade para criar modelos de ML inteligentes.
Decifrar e digitalizar imagens de texto digitalizadas é um desafio para muitas empresas que desenvolvem modelos confiáveis de IA e Deep Learning. Com o Reconhecimento Óptico de Caracteres, um processo especializado, é possível pesquisar, indexar, extrair e otimizar dados em formato legível por máquina. Esse conjunto de dados de documentos digitalizados está sendo usado para extrair informações de documentos manuscritos, faturas, contas, recibos, bilhetes de viagem, passaportes, etiquetas médicas, placas de rua e muito mais. Para desenvolver modelos confiáveis e otimizados, ele deve ser treinado em conjuntos de dados de OCR que extraíram dados de milhares de documentos digitalizados.
Como nossa experiência no desenvolvimento de conjuntos de dados de treinamento de OCR precisos funciona em SUA Favor?
• Fornecemos serviços específicos para o cliente Conjunto de dados de treinamento de OCR soluções que ajudam os clientes a desenvolver modelos de IA otimizados.
• Nossas capacidades se estendem a oferecer conjuntos de dados PDF digitalizados e cobrindo diferentes tamanhos de letras, fontes e símbolos de documentos.
• Combinamos o precisão da tecnologia e experiência humana para fornecer uma solução escalável, confiável e acessível para os clientes.
Colete / obtenha milhares de conjuntos de dados manuscritos de alta qualidade em centenas de idiomas e dialetos para treinar modelos de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL). Também podemos ajudar na extração de texto dentro de uma imagem.
Conjuntos de dados que consistem em fatura/recibo onde vários itens foram comprados, por exemplo, cafeteria, contas de restaurante, mercearia, compras on-line, recibos de pedágio, bengaleiro do aeroporto, lounge, conta de combustível, fatura de bar, contas de internet, contas de compras, recibos de táxi, contas de restaurante, etc. coletados de diferentes regiões e em diferentes idiomas, conforme necessário para o modelo de ML. Economize tempo e dinheiro significativos transcrevendo dados importantes de faturas e recibos de forma eficaz e precisa.
Coleta de dados de recibo: Extração de Dados de Recibos com OCR
Coleta de dados de fatura: Transcreva dados confiáveis com conjuntos de dados de fatura digitalizada
Ingressos: Bilhetes de avião, Bilhetes de táxi, Bilhete de estacionamento, Bilhetes de comboio, Processamento de bilhetes de cinema com OCR
Transcrição de documentos digitalizados de várias categorias: Newsletters, Currículos, Formulários com checkbox, Multidocumento em uma única imagem, Manual do usuário, Formulários fiscais etc.
Serviços de coleta de dados manuscritos multilíngues para reconhecimento de padrões, visão computacional e outras soluções de aprendizado de máquina para treinar modelos de reconhecimento óptico de caracteres.
Frasco de remédio com rótulos, cena de rua/estrada inglesa com placa de carro, cena de rua/estrada inglesa com placa de instruções/informações etc.
Extraia tabelas de PDFs, documentos digitalizados e imagens sem esforço. Recupere dados essenciais organizados em formatos tabulares de qualquer tipo de documento. Nossa solução é pré-treinada para reconhecer uma ampla variedade de cabeçalhos e campos de tabela. Campos planos: Nome, Endereço, Total, Data e muito mais! e Itens de linha: Nome, código, quantidade, descrição, data e muito mais!
Conjuntos de dados de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) de texto e imagem para ajudá-lo a treinar aplicativos do mundo real. Não consegue encontrar os dados de que precisa? Fale Conosco Hoje.
Vídeos de 5k de códigos de barras com duração de 30 a 40 segundos de várias geografias
15.9 mil imagens de recibos, faturas, pedidos de compra em 5 idiomas, ou seja, inglês, francês, espanhol, italiano e holandês
Entregue 45 mil imagens de faturas alemãs e britânicas
3.5 mil imagens de placas de veículos de diferentes ângulos
Documentos coletados e anotados 90K em inglês, francês, espanhol, alemão, italiano, português e coreano
23.5 mil documentos em japonês, russo e coreano de letreiros, vitrines, garrafas, documentos, pôsteres, panfletos.
Mais de 11.5 mil imagens de recibos das principais cidades europeias
Mais de 75 mil recibos em vários idiomas
Equipes dedicadas e treinadas:
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
A plataforma patenteada oferece benefícios:
OCR é uma tecnologia que permite que as máquinas leiam textos e imagens impressos. Ele é frequentemente usado em aplicativos de negócios, como digitalização de documentos para armazenamento ou processamento, e em aplicativos de consumo, como a digitalização de um recibo para reembolso de despesas.
O setor de saúde enfrenta uma mudança de paradigma em seus fluxos de trabalho com o surgimento de tecnologias novas e avançadas em IA. Aproveitando as ferramentas e tecnologias de IA, resultados médicos aprimorados podem ser obtidos com maior eficiência na assistência médica.
Já coçou a cabeça, surpreso com a forma como o Google ou o Alexa pareciam 'pegar' você? Ou você se pegou lendo um ensaio gerado por computador que soa estranhamente humano? Você não está sozinho. É hora de abrir a cortina e revelar o segredo: Large Language Models, ou LLMs.
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
OCR, ou Reconhecimento Óptico de Caracteres, é uma tecnologia que converte texto impresso ou manuscrito em imagens ou documentos digitalizados em texto legível por máquina. Ela funciona treinando modelos de IA com conjuntos de dados rotulados para reconhecer padrões e caracteres em diversos formatos, como recibos, faturas e formulários.
O OCR é vital para automatizar tarefas como processamento de documentos, extração de dados e digitalização. Ele ajuda as empresas a economizar tempo, reduzir erros e aumentar a eficiência no manuseio de grandes volumes de documentos físicos ou digitalizados.
O aprendizado de máquina aprimora o OCR treinando modelos com diversos conjuntos de dados, permitindo que eles lidem com variações em fontes, estilos de caligrafia, layouts e idiomas. Com o tempo, os modelos aprendem a generalizar e melhorar as taxas de reconhecimento.
O OCR pode processar uma ampla variedade de documentos, como recibos, faturas, formulários manuscritos, passaportes, etiquetas médicas, tíquetes e até mesmo tabelas complexas em PDFs ou imagens digitalizadas.
O OCR de tabelas extrai dados estruturados de tabelas em documentos digitalizados, PDFs ou imagens. Ele converte linhas e colunas em formatos legíveis por máquina, como o Excel, tornando o processamento de dados mais rápido e preciso.
O OCR é amplamente utilizado em setores como saúde, finanças e comércio eletrônico. Ele automatiza a extração de dados de prontuários médicos, faturas, recibos e outros documentos, melhorando a eficiência operacional em todos os setores.
Modelos de OCR multilíngues são treinados com conjuntos de dados que abrangem diversos idiomas, dialetos e estilos de fonte. Isso permite que eles reconheçam e processem com precisão textos em diferentes escritas e tipografias.
O treinamento de modelos de OCR envolve lidar com caligrafia, fontes, layouts e idiomas diversos. Garantir a precisão no reconhecimento de documentos complexos, como recibos médicos ou conteúdo multilíngue, também é um desafio fundamental.
A Shaip oferece conjuntos de dados OCR de alta qualidade e personalizados para cada cliente, incluindo recibos, faturas, formulários manuscritos e documentos multilíngues. Esses conjuntos de dados são selecionados, anotados e validados para garantir a máxima precisão e confiabilidade.
As soluções de treinamento em OCR da Shaip são altamente escaláveis e projetadas para oferecer precisão excepcional. Seu processo combina ferramentas avançadas de IA com expertise humana, garantindo resultados confiáveis mesmo com grandes conjuntos de dados.
O custo depende do tipo, volume e complexidade do conjunto de dados necessário. Para preços personalizados, as empresas podem entrar em contato diretamente com a Shaip para discutir suas necessidades específicas.
