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OCR: So funktioniert´s 

Für die Digitalisierung Ihrer Dokumente setzt mb Support OCR-Software ein. OCR (engl. für optical character recognition) ermöglicht es, Texte aus Bildern inhaltlich zu erfassen. Ihre Dokumente können durch dieses Verfahren nicht nur automatisch in openVIVA c2 verknüpft, sondern auch durchsuchbar gemacht werden. D.h., dass tausende Dokumente gleichzeitig in eine Suchanfrage nach beliebigen Schlüsselwörtern einbezogen werden können.


Analog
vs.
digital
 


OCR (engl. für optical character recognition) bezeichnet die automatisierte Texterkennung innerhalb von Bildern. OCR ist notwendig, da optische Eingabegeräte wie Scanner als Ergebnis lediglich Rastergrafiken liefern, also eine Menge schwarzer und weißer Bildpunkte (Pixel). Erst durch die automatisierte Texterkennung wird es möglich, die dargestellten Buchstaben als solche auch zu identifizieren. OCR-Software erkennt einzelne Buchstaben und setzt diese zu Wörtern und logischen Sätzen zusammen. Dadurch entsteht eine durchsuchbare Datei, die weiter bearbeitet oder für die automatisierte Datenextraktion genutzt werden kann. 

Schnell und effektiv suchen

Ihre digitalisierten Dokumente werden mit entsprechenden Suchkriterien gespeichert (Verschlagwortung/Indexierung). Es ist möglich, mehrere Indizes zu bilden, sodass eine spätere Recherche nach unterschiedlichsten Schlagworten (z.B. Datum, Kd.-Nr., PLZ) möglich ist. Das Indizieren der Dateien erfolgt sowohl automatisch als auch manuell anhand von OCR Technologie. 

Klassifikation der Dokumente


Eine Sonderform der Texterkennung ist die automatisierte Verarbeitung des Posteingangs. Dafür muss nicht der gesamte Inhalt des Dokuments analysiert werden. Ziel ist es stattdessen, charakteristische Merkmale wie Firmenlogos oder Layouts von Formularen zu erkennen, um das Dokument zum Beispiel als Rechnung oder Schadenmeldung zu klassifizieren. Die Klassifikation erfolgt wie bei der Texterkennung über eine Mustererkennung, die sich auf das gesamte Dokument oder definierte Stellen bezieht. 

mb Support verwendet Text- und Mustererkennung, um aus Schriftstücken relevante Merkmale (z.B. Schaden- oder Vertragsnummer) zu ziehen, sodass diese sich digital in openVIVA c2 einsortieren und verknüpfen lassen.