Glossar

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Was ist Optische Zeichenerkennung (OCR)?

Optische Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) wandelt Text in Bildern, etwa in Scans, Fotos oder Faxen, in maschinenlesbaren Text um. Erst danach lassen sich Dokumente durchsuchen, kopieren oder automatisch weiterverarbeiten. Moderne OCR nutzt neuronale Netze und erkennt auch Tabellen, Layouts und teilweise Handschrift. Typische Einsätze sind Rechnungseingang, Archivdigitalisierung und das Auslesen von Formularen; die Qualität hängt stark von der Bildqualität ab.

So hilft KI.ordo

Der Wissen-Import von KI.ordo liest PDFs nur mit Textebene; gescannte Dokumente sollten daher vorher mit einer OCR-Software in durchsuchbare PDFs umgewandelt werden.

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Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing, IDP) liest Dokumente wie Rechnungen, Verträge oder Formulare automatisch aus, erkennt ihre Art und überführt relevante Angaben in strukturierte Daten. Dazu kombiniert sie Texterkennung bei Scans, Sprachverarbeitung und Prüfregeln. Unternehmen sparen so manuelle Erfassung und beschleunigen Abläufe wie den Rechnungs- oder Posteingang. Unsichere Felder sollten von Menschen kontrolliert werden.

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Datenextraktion
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Vorlage

Szenentexterkennung (STR)

Szenentexterkennung (Scene Text Recognition) liest Text, der in Fotos und Videos aus der realen Umgebung vorkommt, etwa auf Straßenschildern, Verpackungen oder Kennzeichen. Anders als die klassische OCR für gescannte Dokumente muss sie mit schrägen Perspektiven, wechselndem Licht, ungewöhnlichen Schriften und unruhigem Hintergrund zurechtkommen. Typisch ist ein zweistufiges Vorgehen: erst Textbereiche finden, dann die Zeichen erkennen.

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Computer Vision (maschinelles Sehen) ist ein Teilgebiet der KI, in dem Computer Bilder und Videos auswerten. Typische Aufgaben sind das Erkennen und Lokalisieren von Objekten, das Lesen von Text in Bildern oder das Vermessen von Bauteilen. Eingesetzt wird die Technik etwa in der Qualitätskontrolle in der Fertigung, in Fahrassistenzsystemen, in der Logistik oder in der medizinischen Bildgebung.

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Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten folgen keinem festen Tabellenschema: E-Mails, Verträge, Handbücher, Webseiten, Präsentationen, Bilder oder Audioaufnahmen. Sie machen einen großen Teil des Unternehmenswissens aus, ließen sich aber lange nur schwer automatisch auswerten. Sprachmodelle können solche Inhalte lesen, durchsuchen und in strukturierte Angaben überführen – etwa Fristen und Beträge aus einem Vertrag als Tabelle.

Daten
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