核心原理
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)
基于多任务 Multitask深度学习技术开发的识别算法,采用一种全新的 DeepOCR 识别流程,将自然场景下图片的数据信息进行
智能检测,该流程将识别步骤简化到只有3个主要步骤:检测、识别、后处理。
基于CNN、FCN、CRF等深度学习技术和CNN、RNN、Attention等序列学习技术,通过语言模型完成结果分析
对低质量图像进行优化处理,提升图像中要素抽取准确率
清晰度是图像细节边缘变化的敏锐程度。在图像细节的边缘处,光学密度或亮度随位置的变化越敏锐(变化快)、越剧烈(反差大),则细节的边缘就越清晰,可辨程度越高。
图像扫描输入过程中,由于扫描仪的扫描光孔是有一定大小的,经扫描后的图像轮廓边缘的清晰度会受到很大的影响。为了保证图像细节及其清晰度的再现,有必要进行图像清晰度增强处理,使尚未丢失的细节得到良好的再现。
依托深度学习技术及海量图像样本,可精准检测出不同场景图片中的文字内容,实现快速定位识别并进行结构化存档
快速解析文件中的表格,可识别虚线、隐形框线,跨页表格自动合并,智能识别表格标题和内容,还原版式。
快速比对电子版合同与最终签署合同文档或不同版本件的差异,并高亮展示合同文档差异内容,实现合同文本要素的识别校验和预警
比对结果留痕
某银行——合同智能管理系统
某银行——合同智能管理系统
某银行——合同智能管理系统
旭易通(成都)智能科技有限公司专注于文本智能分析领域,以文本智能化审查为起点,秉承“创新是主题,实践出真知,建设国内领先的文本分析
中心”的理念。围绕建设各行业风险防控体系,提高运营效率,降低运营成本,实现各领域数据资源的资产化。
公司经过持续投入和实践,运用知识图谱技术、导向知识获取技术、深度数据挖掘、态势感知模式、通过自然语言语义识别、大数据驱动主动机
器学习、人机协同增强型智能模式等技术手段,在文本分析处理、文本审查审计等领域开发出了一系列成果并沉淀出一系列的模型算法。