{"id":1407,"date":"2022-09-20T15:02:00","date_gmt":"2022-09-20T15:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/ocr-tools-benchmark"},"modified":"2025-03-11T16:20:46","modified_gmt":"2025-03-11T16:20:46","slug":"ocr-tools-benchmark","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/de\/ocr-tools-benchmark","title":{"rendered":"OCR Tools Benchmark"},"content":{"rendered":"\n<p>Laut <a href=\"https:\/\/www.alliedmarketresearch.com\/data-extraction-market-A06797\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\" class=\"broken_link\">dem Bericht der Agentur Allied Market Research<\/a> wurde der weltweite Markt f\u00fcr Datenextraktion im Jahr 2019 auf 2,14 Milliarden Dollar gesch\u00e4tzt und wird bis 2027 voraussichtlich 4,90 Milliarden Dollar erreichen.<\/p>\n\n\n\n<p>Heutzutage ist das Problem der Datenextraktion und des Dokumentenverst\u00e4ndnisses f\u00fcr viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, unter anderem im <a href=\"https:\/\/graip.ai\/de\/fintech-bankwesen\">Bank-, Finanzdienstleistungs-<\/a> und <a href=\"https:\/\/graip.ai\/de\/versicherung\">Versicherungssektor<\/a>. Die manuelle Verarbeitung von Dokumenten ist aus verschiedenen Gr\u00fcnden mit hohen Prozesskosten verbunden.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Inhalt<\/h2><ul><li><a href=\"#h-menschliche-kosten-der-dokumentenverfolgung-und-fehler\" data-level=\"2\">Menschliche Kosten der Dokumentenverfolgung und Fehler<\/a><\/li><li><a href=\"#h-verzogerungen-bei-der-zahlung-oder-beschaffung\" data-level=\"2\">Verz\u00f6gerungen bei der Zahlung oder Beschaffung<\/a><\/li><li><a href=\"#h-fehler-bei-der-inventarisierung\" data-level=\"2\">Fehler bei der Inventarisierung<\/a><\/li><li><a href=\"#h-tesseract-ocr\" data-level=\"2\">Tesseract OCR<\/a><\/li><li><a href=\"#h-amazon-textract\" data-level=\"2\">Amazon Textract<\/a><\/li><li><a href=\"#h-azure-computer-vision\" data-level=\"2\">Azure Computer Vision<\/a><\/li><li><a href=\"#h-google-document-ai\" data-level=\"2\">Google Document AI<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-menschliche-kosten-der-dokumentenverfolgung-und-fehler\">Menschliche Kosten der Dokumentenverfolgung und Fehler<\/h2>\n\n\n\n<p>1. Es kann schwierig sein, die korrekte Version eines Dokuments beizubehalten, insbesondere wenn es mehrfach \u00fcberarbeitet wurde. Wenn die Nachverfolgung von Dokumenten nicht korrekt durchgef\u00fchrt wird, kann es zu doppelten Zahlungen, der Lieferung von zus\u00e4tzlichen Artikeln usw. kommen.<\/p>\n\n\n\n<p>2. Es gibt viele \u00e4hnliche Dokumente und Transaktionen zwischen einem h\u00e4ufigen Lieferanten und K\u00e4ufer.<\/p>\n\n\n\n<p>3. Der Prozess ist nicht skalierbar. Die Aufrechterhaltung einer optimalen Anzahl von Mitarbeitern ist schwierig, wenn sich das Verarbeitungsvolumen schnell \u00e4ndert. Die meisten Unternehmen haben diese Abteilungen \u00fcberbesetzt, um Volumenspitzen zu kompensieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-verzogerungen-bei-der-zahlung-oder-beschaffung\">Verz\u00f6gerungen bei der Zahlung oder Beschaffung<\/h2>\n\n\n\n<p>4. Die Daten aus den Dokumenten werden manuell in die Systeme eingegeben. Dieser Prozess wird zu einem Engpass, wenn das Volumen der verarbeiteten Dokumente zunimmt.<\/p>\n\n\n\n<p>5. Verz\u00f6gerungen im Arbeitsablauf k\u00f6nnen zu Liefer-, Zahlungs- oder Beschaffungsverz\u00f6gerungen f\u00fchren. Infolgedessen sehen sich Unternehmen mit hohen Kosten f\u00fcr Betriebskapital oder mit Umsatzeinbu\u00dfen aufgrund von Verz\u00f6gerungen bei der Beschaffung von Rohstoffen usw. konfrontiert.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-fehler-bei-der-inventarisierung\">Fehler bei der Inventarisierung<\/h2>\n\n\n\n<p>6. Wenn Inventarsysteme nicht korrekt in die Dokumentenverarbeitung integriert sind, kann es zu hohen Kosten kommen, wenn der Bestand falsch berechnet wird. Dies f\u00fchrt zu \u00dcberbest\u00e4nden, Doppelbestellungen, Unterbest\u00e4nden und Umsatzeinbu\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei der automatischen OCR handelt es sich um eine Reihe von Computer-Vision-Aufgaben, die gescannte Dokumente und Bilder in maschinenlesbaren Text umwandeln. Dieses Programm nimmt Bilder von Dokumenten, Rechnungen und Quittungen auf, findet den Text darin und wandelt ihn in ein Format um, das Maschinen besser verarbeiten k\u00f6nnen. Wenn Sie die Informationen auf Personalausweisen oder die Zahlen auf einem Bankscheck lesen m\u00f6chten, wird Ihre Software von OCR gesteuert.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"354\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr1_21dab7baf8.webp\" alt=\"OCR-Funktion, Graip. AI\" class=\"wp-image-405 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/354;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>In unserem Fall war eine OCR-Funktion erforderlich, um strukturierte Informationen aus Rechnungen, Quittungen und anderen Kundendokumenten zu extrahieren. Um diese Aufgabe zu l\u00f6sen, haben wir eine KI-L\u00f6sung (K\u00fcnstliche Intelligenz) entwickelt, die auf der Idee von LayoutLMv3 basiert. Um den Anforderungen der Modelleingabe gerecht zu werden, wird unsere Forschung den Ansatz beschreiben, der die Erkennung von Textzeilen, einschlie\u00dflich der Bounding Boxen der W\u00f6rter innerhalb der Zeile, impliziert.<\/p>\n\n\n\n<p>Der f\u00fcr den Benchmark verwendete Datensatz besteht aus etwa 200 englischsprachigen Dokumenten der oben genannten Typen. Sie wurden von unserem Team manuell kommentiert.<\/p>\n\n\n\n<p>Unsere Benchmark-Untersuchung konzentriert sich auf die drei folgenden OCR-Tools.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tesseract-ocr\">Tesseract OCR<\/h2>\n\n\n\n<p>Tesseract ist eine Open-Source-Texterkennungs-Engine, die unter der Apache 2.0-Lizenz verf\u00fcgbar ist. Es kann direkt oder \u00fcber eine API verwendet werden, um gedruckten Text aus Bildern zu extrahieren. Es unterst\u00fctzt eine Vielzahl von Sprachen. Tesseract hat keine eingebaute GUI, aber es gibt mehrere, die auf der 3rdParty-Seite verf\u00fcgbar sind. Tesseract ist \u00fcber Wrapper, die Sie hier finden, mit vielen Programmiersprachen und Frameworks kompatibel. Sie kann zusammen mit der vorhandenen Layout-Analyse verwendet werden, um Text in einem gro\u00dfen Dokument zu erkennen. Au\u00dferdem kann es in Verbindung mit einem externen Textdetektor verwendet werden, um Text aus einem Bild einer einzelnen Textzeile zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"168\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc2_06565dae5e.webp\" alt=\"Tesseract ist eine Open-Source-Texterkennungs-Engine\" class=\"wp-image-406 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/168;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-amazon-textract\">Amazon Textract<\/h2>\n\n\n\n<p>Amazon Textract ist ein Service f\u00fcr maschinelles Lernen (ML), der automatisch Text, Handschrift und Daten aus gescannten Dokumenten extrahiert. Textract verwendet ML, um jede Art von Dokument zu lesen und zu verarbeiten, indem es Text, Handschrift und Tabellen genau extrahiert. Amazon Textract kann gedruckten Text und Handschrift anhand des englischen Standardalphabets und der ASCII-Symbole erkennen. Amazon Textract kann gedruckten Text, Formulare und Tabellen in Englisch, Deutsch, Franz\u00f6sisch, Spanisch, Italienisch und Portugiesisch extrahieren.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"250\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc3_84e9026292.webp\" alt=\"Textract verwendet ML\" class=\"wp-image-407 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/250;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-azure-computer-vision\">Azure Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n<p>Azure Computer Vision ist ein KI-Dienst, der den Inhalt von Bildern und Videos analysiert. Die OCR-Funktionalit\u00e4t extrahiert gedruckten und handgeschriebenen Text aus Bildern und Dokumenten mit unterschiedlichen Sprachen und Schreibstilen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"407\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr4_a46a61eae3.webp\" alt=\"Azure Computer Vision ist ein KI-Dienst\" class=\"wp-image-409 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/407;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-google-document-ai\">Google Document AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Document AI ist eine L\u00f6sung zum Verstehen von Dokumenten, die unstrukturierte Daten (z. B. E-Mails, Rechnungen, Formulare und andere Dokumente) aufnimmt und die Daten leichter verst\u00e4ndlich, analysierbar und nutzbar macht. Es bietet auch OCR-Funktionen f\u00fcr diese Art von Dokumenten, die ML-Modelle verwenden.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"641\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr5_b4a3015829.webp\" alt=\"Document AI ist eine L\u00f6sung zum Verstehen von Dokumenten\" class=\"wp-image-410 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/641;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Der Benchmark wurde anhand der folgenden Metriken durchgef\u00fchrt. Erstens berechnen wir den durchschnittlichen Prozentsatz der Zeilen, die vollst\u00e4ndig mit dem Text der manuellen Anmerkung \u00fcbereinstimmen:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"186\" height=\"108\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr6_859fe892ff.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-411 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 186px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 186\/108;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>wobei N die Anzahl der korrekt erkannten Zeilen in einem Dokument, M die vollst\u00e4ndige Anzahl der Zeilen und n die Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes ist. Zweitens berechnen wir die gleiche Metrik f\u00fcr die Zeilen ohne Interpunktion (die von verschiedenen OCR-Tools unterschiedlich behandelt werden k\u00f6nnen) und die gleiche Metrik f\u00fcr die Zeilen mit normalisiertem Levenstein-Abstand, der nicht gr\u00f6\u00dfer als der Schwellenwert von 0,7 ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Die n\u00e4chste betrachtete Metrik war die durchschnittliche \u00dcberschneidung \u00fcber die Vereinigung (IoU) zwischen den Bounding Boxes der W\u00f6rter. IoU wird berechnet, indem die \u00dcberschneidung zwischen der vorhergesagten und der tats\u00e4chlichen Annotation durch die Vereinigung dieser Annotationen geteilt und dann der Durchschnitt gebildet wird:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"390\" height=\"89\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr7_49bb538b60.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-412 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 390px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 390\/89;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Die Ergebnisse, die wir erhalten haben, sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"285\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr8_85d134f706.webp\" alt=\"Verschiedenen OCR-Tools\" class=\"wp-image-413 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/285;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Obwohl AWS Textract und Azure Computer Vision vergleichbare Ergebnisse f\u00fcr die englische Sprache zeigten, haben wir uns f\u00fcr die OCR-Funktion von Azure Computer Vision entschieden. Es unterst\u00fctzt mehr Sprachen, was f\u00fcr unsere mehrsprachigen L\u00f6sungen entscheidend ist, und verwendet modernste <a href=\"https:\/\/graip.ai\/de\">KI-L\u00f6sungen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Laut dem Bericht der Agentur Allied Market Research wurde der weltweite Markt f\u00fcr Datenextraktion im Jahr 2019 auf 2,14 Milliarden Dollar gesch\u00e4tzt und wird bis 2027 voraussichtlich 4,90 Milliarden Dollar erreichen. Heutzutage ist das Problem der Datenextraktion und des Dokumentenverst\u00e4ndnisses f\u00fcr viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung, unter anderem im Bank-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor. 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