Распознавание текста документов с помощью Smart Document Engine | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 30 ноября, печатный экземпляр отправим 4 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Рубрика: Информационные материалы

Опубликовано в Молодой учёный №20 (124) октябрь-2 2016 г.

Статья просмотрена: 1462 раза

Библиографическое описание:

Распознавание текста документов с помощью Smart Document Engine. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 20 (124). — URL: https://moluch.ru/archive/124/111645/ (дата обращения: 16.11.2024).

Smart Document Engine – передовая система распознавания текста документов, представляющая интеллектуальное решение для автоматизации и оптимизации процессов обработки информации в бизнесе. Эта технология основана на передовых алгоритмах машинного обучения и искусственного интеллекта, что делает ее универсальным инструментом для организаций в различных отраслях. Рассмотрим, как Smart Document Engine обеспечивает эффективное распознавание текста документов и преимущества, которые он приносит бизнесу.

Одним из ключевых аспектов Smart Document Engine является его способность обрабатывать разнообразные типы документов – от бумажных договоров до счетов и квитанций.

Технология оптического распознавания символов (OCR), встроенная в Smart Document Engine, обеспечивает высокую точность и скорость обработки текста. Это важно для компаний, где быстрая и надежная обработка документов имеет критическое значение. Система выполняет распознавание текста и способна автоматически извлекать текстовую информацию, что значительно ускоряет процессы анализа и классификации документов.

Уникальной особенностью Smart Document Engine является его способность к автоматически определять тип документа и распознавать необходимые реквизиты. Система не только распознает слова и цифры, распознает таблицы, штрихкоды, проверять наличие подписей и печатей.

Система Smart Document Engine обеспечивает высший уровень безопасности при обработке конфиденциальных данных. Все вычисления в процессе распознавания внутри информационного контура организации и ни в каком виде н передается на обработку на внешние ресурсы. Это предотвращает утечку информации и обеспечивают соблюдение требований по конфиденциальности.

Интеграция Smart Document Engine в рабочие процессы компаний – это инвестиция в повышение эффективности и снижение операционных затрат. Благодаря автоматизации процессов обработки документов, сотрудники освобождаются от рутинных задач, что позволяет им сосредотачиваться на более стратегически важных заданиях.

В итоге, Smart Document Engine представляет собой важное решение для современных компаний, стремящихся оптимизировать процессы обработки документов. Сочетание передовых технологий, высокой точности и скорости распознавания текста делает эту систему неотъемлемым компонентом для повышения эффективности и конкурентоспособности в условиях цифровой экономики.

Основные термины (генерируются автоматически): OCR, высокая точность, повышение эффективности.


Ключевые слова

распознавание текста, Smart Document Engine

Похожие статьи

Автоматизированное добавление печатных штампов при помощи Adobe Acrobat 6.0 благодаря использованию Visual Basic (VBA) и JavaScript

В статье рассматривается наиболее простой способ добавления печатных штампов в документ MS Word, а именно при помощи макроса, описанного на языке программирования Visual Basic for Application с использованием Adobe Acrobat 6.0 и элементов программиро...

Разработка алгоритма валидации форм на клиентской стороне для передачи данных

В данной статье рассмотрены методы и алгоритмы функционирования систем клиент-серверной архитектуры для передачи данных с помощью технологий программных инструментов: HTML, CSS, Javascript.

Разработка программы для оптического распознавания символов с помощью Tesseract

В данной статье наглядно и подробно рассмотрен пример работы с библиотекой Tesseract ORC, создана программа для распознавания текста с фото.

Использование виртуальной онлайн-доски на уроке математики

Применение библиотеки AForge.NET и ее расширения Accord.NET Framework при распознавании лиц в режиме реального времени

В статье приводится описание библиотек Accord.NET Framework, AForge.NET, а также показаны возможности их компонентов. Представлены способы использования данных компонент для решения задачи распознавания лиц в режиме реального времени.

Моделирование данных телеметрии в Apache Cassandra

В статье авторы исследуют возможную структуру хранения данных датчиков в нереляционной распределенной базе данных Apache Cassandra.

Электронное обучение с помощью PowerPoint

Автоматическая поддержка документации Asp.Net Core и Angular веб-приложений

В данной статье рассматривается автоматизация генерации и сопровождения документации Asp.Net Core и Angular приложения, с автоматической публикацией в GitLab.

PlantUML: создание диаграмм с использованием текстового синтаксиса

В статье автор рассматривает PlantUML как эффективный инструмент для создания диаграмм в разработке программного обеспечения, преимущества использования текстового синтаксиса, разнообразие поддерживаемых диаграмм.

Абстрактные и динамически сгенерированные контроллеры в ASP.NET

В данной статье будет рассмотрен подход автоматически сгенерированных контроллеров в одной из самых популярных технологий для написания веб-сайтов — ASP.NET Core MVC.

Похожие статьи

Автоматизированное добавление печатных штампов при помощи Adobe Acrobat 6.0 благодаря использованию Visual Basic (VBA) и JavaScript

В статье рассматривается наиболее простой способ добавления печатных штампов в документ MS Word, а именно при помощи макроса, описанного на языке программирования Visual Basic for Application с использованием Adobe Acrobat 6.0 и элементов программиро...

Разработка алгоритма валидации форм на клиентской стороне для передачи данных

В данной статье рассмотрены методы и алгоритмы функционирования систем клиент-серверной архитектуры для передачи данных с помощью технологий программных инструментов: HTML, CSS, Javascript.

Разработка программы для оптического распознавания символов с помощью Tesseract

В данной статье наглядно и подробно рассмотрен пример работы с библиотекой Tesseract ORC, создана программа для распознавания текста с фото.

Использование виртуальной онлайн-доски на уроке математики

Применение библиотеки AForge.NET и ее расширения Accord.NET Framework при распознавании лиц в режиме реального времени

В статье приводится описание библиотек Accord.NET Framework, AForge.NET, а также показаны возможности их компонентов. Представлены способы использования данных компонент для решения задачи распознавания лиц в режиме реального времени.

Моделирование данных телеметрии в Apache Cassandra

В статье авторы исследуют возможную структуру хранения данных датчиков в нереляционной распределенной базе данных Apache Cassandra.

Электронное обучение с помощью PowerPoint

Автоматическая поддержка документации Asp.Net Core и Angular веб-приложений

В данной статье рассматривается автоматизация генерации и сопровождения документации Asp.Net Core и Angular приложения, с автоматической публикацией в GitLab.

PlantUML: создание диаграмм с использованием текстового синтаксиса

В статье автор рассматривает PlantUML как эффективный инструмент для создания диаграмм в разработке программного обеспечения, преимущества использования текстового синтаксиса, разнообразие поддерживаемых диаграмм.

Абстрактные и динамически сгенерированные контроллеры в ASP.NET

В данной статье будет рассмотрен подход автоматически сгенерированных контроллеров в одной из самых популярных технологий для написания веб-сайтов — ASP.NET Core MVC.

Задать вопрос