Recunoașterea scrierii de mână
Un procent semnificativ din documentele de afaceri și de birou conține textul scris de mână. Potrivit cercetării. aceste date joacă un rol cheie și intră în mod necesar în sistemele contabile prin introducerea manuală. Întreprinderile nu încearcă să automatizeze această activitate, prin urmare, introducerea datelor necesită o mulțime de resurse și timp. De ce? Textul scrise de mână, precum și cele tipărite, pot fi extrase din documente, în timp ce se obține acuratețea maximă. Soluția propusă este formularul Xtra Capture. cât mai bine posibil, potrivit pentru aceste sarcini. Recunoașterea textului, a cifrelor, a imaginilor este complet automatizată.
Multe programe cunoscute pentru recunoașterea textului sunt diferite de soluțiile de extragere a datelor. Și pentru asta există motive. Programele de contabilitate necesită date, forme care nu pot fi editate, cu diverse elemente grafice (tabele, cadre, linii, serifuri și logo-uri). Pentru a automatiza intrarea, aveți nevoie de o etapă pregătitoare - o setare în care utilizatorul specifică ce informații să extragă, cum să o proceseze, să o recunoască și să o exporte. Pentru cunoașterea mai detaliată a principalelor etape de lucru (inclusiv setările) sistemului, consultați schema de lucru. Ne vom concentra pe recunoașterea textului scris de mână în documente, evidențiind caracteristici importante:
- Utilizarea informațiilor contextuale
Sistemul nu poate construi întotdeauna o ipoteză încrezătoare a răspunsului. Iar motivele pentru aceasta sunt o mulțime: calitatea slabă a suportului de hârtie sau scanarea, culoarea instrumentului de scriere, scrisul de mână prea coerent și ilizibil. Utilizarea dicționarelor potrivite cu cuvintele și expresiile adoptate într-o anumită industrie poate îmbunătăți semnificativ recunoașterea textului scris. Dicționarele oferă o listă de răspunsuri posibile care sunt utilizate de sistem pentru a determina cea mai bună opțiune posibilă. A se vedea și articolul: recunoașterea scrierii de mână: dicționare și ICR
Expresiile regulate sunt un instrument foarte util care poate fi folosit pentru a recunoaște secvențe complexe de caractere.
Erori în proiectarea documentului pot duce la incertitudine la completarea documentului. Ca urmare, în loc de o variantă de scriere, apar multe opțiuni alternative, care sunt, de asemenea, corecte. De exemplu: Harkiv. mHarkiv (punctul este în celula cu litera "m"), m. Harkiv (punctul este într-o celulă separată). Mai mult decât atât, specificul diferitelor regiuni din Ucraina vă permite să presupuneți în siguranță că oamenii completează documentele în limba lor maternă, ignorând cerințele și limba principală a documentului. Exemplu: Harkov. gHarkov. Kharkov. Folosirea aliaselor vă permite să convertiți toate răspunsurile rezolvatorului la singurul răspuns corect.
Destul de frecvent, se impun cerințe mai mari pentru acuratețea recunoașterii în câmpul manuscris extras. În astfel de cazuri, este posibil să recunoaștem același câmp prin diferite metode sau motoare (ABBYY FineReader Engee, CuneiForm și alții) și apoi comparați răspunsurile pentru a găsi adevărul.
Soluțiile și serviciile pe care le oferim vă permit să procesați documente mult mai rapid și mai eficient. Eliminați afacerea dvs. dintr-o muncă complexă, de rutină și neinteresantă.
Știm cum să recunoaștem mai bine textul scris de mână decât alții!
