Motivation
Herkömmliche Software zur Texterkennung hat zwar bereits Fehlerquoten von unter 1% der Zeichen, für die Verarbeitung wichtiger Geschäftsdokumente sind aber noch geringere Fehlerquoten wünschenswert. Hochgerechnet auf mindestens 1.000 Zeichen pro Seite einer Rechnung oder eines Antrags, führt der aktuelle Stand der Technik zu einem erheblichen manuellen Nachbearbeitungsaufwand. Geringere Fehlerquoten tragen daher unmittelbar zu einer höheren Wirtschaftlichkeit der entsprechenden Prozesse beim Anwender bei. Im Rahmen des Projektes DeepER entwickelt die CIB software GmbH in München, zusammen mit dem Forschungspartner Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, eine neuartige Texterkennungs-Software für mobile Anwendungen. Insbesondere der Trend zu mobilen Anwendungen und die Verbreitung von Smartphones, versetzen den Menschen mit der im Projekt zu entwickelnden Texterkennung in die Lage, auch unterwegs Informationen digital zu erfassen und weiter zu verarbeiten. Neuartige Ansätze auf Basis tief verketteter neuronaler Netze (Deep Learning) haben bei Spracherkennungen, etwa von Google oder Microsoft, schon den Sprung von der Wissenschaft in die Praxis geschafft.
Ziele und Vorgehen
Im Projekt DeepER der CIB wird Deep Learning auf die Texterkennung eingescannter Quellen angewendet. Die damit angestrebte hohe Qualität soll eine Nachbearbeitung in den meisten Fällen überflüssig machen. Bei der Kooperation der CIB mit dem Forschungspartner Fraunhofer-Institut IAIS wird auf die aktuellen Erkenntnisse in Computertechnik und Wissenschaft der Künstlichen Intelligenz zurückgegriffen. Es werden geeignete Werkzeuge entwickelt und die Erkennung auf speziellen Hochleistungsrechnern trainiert, um sie dann im Ergebnis auch auf Mobilgeräten nutzen zu können. Ein zusätzliches individuelles anwendungsspezifisches Training erfolgt durch die Korrekturen des Anwenders auf dem Smartphone.
Innovationen und Perspektiven
CIB hat bereits eine ganze Palette an Produkten, Onlineplattformen und Apps, die von Privatnutzern und großen Unternehmen, sowie in der öffentlichen Verwaltung erfolgreich eingesetzt werden. Eine Integration der neuen Texterkennung in diese Produkte ist vorgesehen. Das Lizenzmodell sieht eine kostenlose Nutzung bis zu einer gewissen Anzahl von Dokumentenscans pro Jahr vor.