Optical Character Recognition

Optical Character Recognition (OCR) wird zur Texterkennung bzw. optischen Zeichenerkennung eingesetzt. OCR nutzt künstliche Intelligenz, um komplexe Texte und Symbole, die nicht direkt umgewandelt werden können, in Text zu konvertieren. Insbesondere im Input Management spielt OCR eine wesentliche Rolle, indem es Dokumente in verschiedene Formate umwandelt.

Wie funktioniert OCR?

Zuerst wird der Inhalt eines Dokuments strukturiert und der Seitenaufbau analysiert. Verschiedene Inhaltsformate werden voneinander getrennt. Anschließend zerlegt der Prozess die Zeilen in Wörter und die Wörter in Buchstaben (Layout-Analyse).

Zur tatsächlichen Zeichenerkennung gibt es zwei Verfahren:

1. Feature Matching: OCR identifiziert einzelne Buchstaben anhand bestimmter Eigenschaften eines Symbols. Beispielsweise besteht der Buchstabe A aus zwei schrägen Strichen, die sich oben an einem Punkt berühren, und einem horizontalen Strich. Mit diesem Verfahren erkennt OCR verschiedene Schriftarten und kursive Schriften.
2. Pattern Matching: OCR vergleicht die Buchstaben mit Mustern aus einer Datenbank. Wenn ein gescannter Buchstabe zu 99% einem Muster ähnelt, identifiziert der Algorithmus diesen als den zugehörigen Buchstaben. Anschließend kombiniert OCR die Buchstaben wieder zu Wörtern und speichert sie in einem Dokument, das zur weiteren Bearbeitung zur Verfügung steht.

Wichtige Aspekte bei der Datenerfassung mit OCR

• Papierdokumente: Sie sollten nicht zerknittert sein, einen starken Kontrast zwischen Inhalt und Hintergrund aufweisen und keine Flecken oder Markierungen haben.
• Fotografierte Dokumente: Bilder sollten in ordentlicher Qualität vorliegen. Achten Sie auf gute Lichtverhältnisse, eine hochwertige Kamera und eine ruhige Hand.

Vorteile der optischen Zeichenerkennung

• Schnelle Texterfassung: OCR ermöglicht eine schnellere Texterfassung im Vergleich zum manuellen Abtippen.
• Geringere Fehleranfälligkeit: OCR reduziert die Fehlerquote bei der Texterfassung.
• Zusätzliche Funktionen: OCR bietet Such- und Bearbeitungsfunktionen für größere Textmengen.

Weitere Anwendungsgebiete von OCR

• Verkehrsüberwachung: OCR erkennt Kfz-Kennzeichen.
• Bibliotheken: OCR digitalisiert Bestände zur Archivierung.
• Apps: OCR liest Kreditkarten ein.
• Übersetzungen: OCR übersetzt Begriffe innerhalb eines Bildes.
• Elektronische Scheckeinzahlung: OCR ermöglicht die elektronische Einzahlung von Schecks ohne Bankschalter.

Mit diesen Anwendungen und Vorteilen revolutioniert OCR die Art und Weise, wie wir Texte erfassen und verarbeiten, und steigert die Effizienz und Genauigkeit in vielen Bereichen.