光学字符识别
OCR 的 AI 训练数据
使用高质量的光学字符识别 (OCR) 训练数据优化数据数字化，以构建智能 ML 模型。
使用可靠的 OCR 训练数据集降低 AI 模型的学习曲线
对于许多开发可靠的人工智能和深度学习模型的企业来说，解密和数字化扫描的文本图像是一项挑战。 借助光学字符识别，一种专门的过程，可以将数据搜索、索引、提取和优化为机器可读的格式。 这 扫描文档数据集 用于从手写文件、发票、账单、收据、旅行票、护照、医疗标签、路牌等中提取信息。 为了开发可靠和优化的模型，它应该在从数千个扫描文档中提取数据的 OCR 数据集上进行训练。
我们在开发准确的 OCR 训练数据集方面的专业知识如何发挥作用 你 青睐？
• 我们提供客户特定的 OCR 训练数据集 帮助客户开发优化的人工智能模型的解决方案。
• 我们的能力扩展到提供 扫描的 PDF 数据集 和覆盖 文档中不同的字母大小、字体和符号.
• 我们结合 技术和人类经验的精确性 为客户提供可扩展、可靠且负担得起的解决方案。
OCR用例
用于开发强大 ML 模型的自由式手写文本数据集。
收集/获取数百种语言和方言的数千个高质量手写数据集，以训练机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。 我们还可以帮助提取图像中的文本。
手写表单数据集
自由式手写文本段落数据集
收据/发票
由发票/收据组成的数据集，其中购买了几种物品，例如咖啡店、餐厅账单、杂货店、在线购物、收费收据、机场衣帽间、休息室、燃料账单、酒吧发票、互联网账单、购物账单、出租车收据、餐厅账单、根据 ML 模型的要求，从不同地区和不同语言收集的等。 通过有效、准确地转录发票和收据中的关键数据来节省大量时间和金钱。
收据数据收集： 使用 OCR 提取收据数据
发票数据收集： 使用扫描发票数据集转录可靠数据
门票： 机票、出租车票、停车票、火车票、OCR 电影票处理
多类别扫描文档的转录： 通讯、简历、带复选框的表格、单个图像中的多文档、用户手册、税表等。
多语言文件
用于模式识别、计算机视觉和其他机器学习解决方案的多语言手写数据收集服务，用于训练光学字符识别模型。
OCR – 多语言文档 1
OCR – 多语言文档 2
场景数据采集
带标签的药瓶、带车牌的英语街/路场景、带说明/信息板的英语街/路场景等。
使用 OCR 转录医疗标签或药物标签
使用 OCR 进行车牌识别
使用 OCR 检测街道/道路并提取信息街道板数据
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
我们的能力
员工
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据收集、标记和 QA 合作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
应用平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
推荐资源
信息图表
OCR – 定义、优势、挑战和用例
OCR 是一种允许机器读取打印文本和图像的技术。 它通常用于商业应用程序，例如用于存储或处理的数字化文档，以及用于消费者应用程序，例如扫描收据以报销费用。
买家指南
大型语言模型买家指南 LLM
您是否曾经挠过头，惊讶于 Google 或 Alexa 似乎能够“抓住”您？ 或者你是否发现自己正在阅读一篇听起来很像人类的计算机生成的文章？ 你不是一个人。 是时候拉开帷幕，揭开秘密了：大型语言模型（LLM）。
让我们今天讨论一下您的 OCR 训练数据需求
常见问题
OCR 是指一种使计算机能够识别图像或扫描文档中的打印或手写字符并将其转换为机器编码文本的技术。 机器学习模型通常用于提高 OCR 系统的准确性和适应性。
OCR 的工作原理是使用由文本图像及其相应的数字转录组成的标记数据集。 该模型经过训练可以识别这些图像中与特定字符或单词相对应的模式。 随着时间的推移，通过足够的数据和迭代训练，模型提高了字符识别的准确性。
OCR 在 ML 模型训练中至关重要，因为它允许模型从不同的文本表示中学习和泛化，使其适应各种字体、手写内容和文档类型。 训练有素的 OCR 模型可以处理现实世界中文本的差异，从而在各种应用程序中实现更准确的文本识别。
企业可以利用 OCR（光学字符识别）技术自动从物理文档输入数据、数字化和搜索纸质档案、高效处理发票和收据、自动从表单中提取信息、将扫描的 PDF 转换为可搜索格式、与移动应用程序集成以进行在线操作。银行等行业的移动数据采集、验证和认证文件。 通过这些应用程序，OCR 有助于简化操作、减少手动错误并增强数字可访问性。