Bei der optischen Zeichenerkennung (OCR) handelt es sich um den Prozess des Extrahierens und Konvertierens von handgeschriebenem oder getipptem Text aus Bildern, Videos oder gescannten Dokumenten (z. B. PDFs) in ein digital bearbeitbares Format (z. B. TXT oder DOCX). Diese Technologie ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der eng mit Computer Vision und Mustererkennung verbunden ist. OCR ermöglicht die Codierung von gedrucktem Text aus Bildern und ermöglicht so die elektronische Änderung, Suche und kompaktere Speicherung der Informationen. Es ermöglicht auch die Online-Präsentation dieser Informationen und die Nutzung in maschinellen Prozessen, einschließlich Cognitive Computing. Die Anwendungen von OCR umfassen ein breites Spektrum, vom persönlichen Gebrauch bis hin zur öffentlichen Sicherheit. Darüber hinaus hat die OCR-Technologie die Art und Weise revolutioniert, wie wir Dokumente digitalisieren und verwalten. Zu seinen Fähigkeiten gehören: * Erkennung gescannter Dokumente: Gedruckte Dokumente werden gescannt und von der OCR-Software in durchsuchbaren und bearbeitbaren Text umgewandelt. Dies ermöglicht es Benutzern, Informationen aus alten Dokumenten zu extrahieren und in moderne Arbeitsabläufe zu integrieren. Es wird häufig verwendet, um die Verarbeitung juristischer Dokumente zu automatisieren und Daten aus Kontoauszügen und Rechnungen zu extrahieren, wodurch Aufgaben wie die Rechnungsverarbeitung und die Führung von Finanzunterlagen rationalisiert werden. * Szenentexterkennung: OCR kann Text in natürlichen Szenen identifizieren, wie z. B. Straßenschildern, Schaufenstern oder Nummernschildern. Es funktioniert unter verschiedenen Bedingungen gut, einschließlich schlechten Lichtverhältnissen oder verschwommenen Bildern, was es nützlich macht, Text in Straßenkunst oder von Drohnen aufgenommenen Bildern zu erkennen. * Intelligente Zeichenerkennung (ICR): Mit dieser Funktion können OCR-Systeme handgeschriebenen oder kursiven Text aus gescannten Dokumenten erkennen und transkribieren und so die Digitalisierung handschriftlicher Notizen, Briefe und Formulare erleichtern. Der Schwerpunkt des ICR liegt auf der Transkription von Schreib- und Schreibschrift.
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