Wie funktioniert die automatische Texterkennung in der Captio App?
- Grundprinzip der Texterkennung
- Bildvorverarbeitung
- Texterkennung und -analyse
- Datenextraktion und Integration
- Laufende Optimierung durch maschinelles Lernen
- Fazit
Grundprinzip der Texterkennung
Die automatische Texterkennung in der Captio App basiert auf sogenannten OCR-Technologien (Optical Character Recognition). Diese ermöglichen es, gedruckten oder handschriftlichen Text auf Bildern digital zu erfassen und in maschinenlesbare Zeichen umzuwandeln. Sobald ein Beleg, eine Rechnung oder ein anderer Geschäftsbrief mit der Captio App fotografiert wird, startet der Erkennungsprozess, bei dem das Bild analysiert und die darauf enthaltenen Texte extrahiert werden.
Bildvorverarbeitung
Bevor die eigentliche Texterkennung erfolgt, findet ein wichtiger Schritt der Bildvorverarbeitung statt. Dabei wird das aufgenommene Bild optimiert, um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen. Dazu gehört die Korrektur von Schieflagen, die Anpassung von Helligkeit und Kontrast sowie das Entfernen von Bildrauschen. Zudem kann die App Bereiche des Bildes identifizieren, die besonders relevant sind, etwa Felder mit Beträgen oder Datum, und diese gezielt herausfiltern.
Texterkennung und -analyse
Nach der Vorverarbeitung nutzt Captio hinterlegte OCR-Algorithmen, um den Text auf dem Beleg Zeile für Zeile und Wort für Wort zu erkennen. Dabei werden nicht nur einzelne Buchstaben identifiziert, sondern auch der Kontext berücksichtigt, um Fehler besser zu vermeiden. Beispielsweise kann die App erkennen, ob es sich bei einer Zahlenfolge um ein Datum, eine Summe oder eine Rechnungsnummer handelt. Parallel dazu können Muster und Strukturinformationen, wie Tabellen oder Kopfzeilen, analysiert werden, um die erkannten Daten sinnvoll zuzuordnen.
Datenextraktion und Integration
Nach der Texterkennung werden die extrahierten Informationen strukturiert und in die App-Datenbank übertragen. Dabei können verschiedene Felder automatisch ausgefüllt werden, sodass der Nutzer nicht mehr alle Angaben manuell eingeben muss. Das betrifft beispielsweise den Rechnungsbetrag, das Ausstellungsdatum oder den Namen des Anbieters. Um die Datenqualität und Richtigkeit sicherzustellen, gibt es oftmals im Hintergrund noch Prüfmechanismen, die Unstimmigkeiten erkennen und gegebenenfalls Rückfragen beim Nutzer auslösen.
Laufende Optimierung durch maschinelles Lernen
Die Captio App verbessert ihre Texterkennung kontinuierlich durch den Einsatz von Machine-Learning-Methoden. Das bedeutet, dass die Algorithmen anhand von Beispieldaten immer besser darin werden, verschiedene Formate und Schriftarten zu erkennen, auch wenn Belege unterschiedlich gestaltet sind. Außerdem lernt das System aus Korrekturen des Nutzers, sodass zukünftige Erkennungsergebnisse präziser und effizienter werden.
Fazit
Zusammenfassend ermöglicht die automatische Texterkennung in der Captio App einen schnellen und komfortablen Weg, um Belege digital zu erfassen. Durch eine Kombination aus Bildvorverarbeitung, intelligenten OCR-Algorithmen, Kontextanalyse und maschinellem Lernen können relevante Daten zuverlässig ausgedruckter Texte extrahiert und weiterverarbeitet werden. Dadurch sparen Nutzer viel Zeit bei der Buchhaltung und minimieren Fehler, die bei manueller Eingabe häufig auftreten.