Anerkennung bayern
Il processore di riconoscimento di Capture fornisce il riconoscimento automatico dei codici a barre, la separazione dei documenti e l’indicizzazione dei documenti immagine in un’area di lavoro di Capture. Questo capitolo descrive come configurare e gestire i lavori di riconoscimento e la loro elaborazione.
Per eseguire l’organizzazione dei documenti, il processore di riconoscimento si aspetta che un batch contenga un singolo documento in formato immagine, anche se in realtà questo singolo documento potrebbe essere composto da più documenti. Durante l’elaborazione batch, il processore di riconoscimento organizza il batch in documenti logici in base al metodo di organizzazione dei documenti scelto dall’utente. Ad esempio, è possibile specificare che ogni documento contiene un numero fisso di pagine o che i documenti includono pagine di separazione tra loro.
Sebbene il processore di riconoscimento preveda che i batch contengano un singolo documento formattato con immagini, è possibile configurare il processo di riconoscimento in modo da saltare l’organizzazione dei documenti. Ad esempio, è possibile saltare l’organizzazione dei documenti con un lavoro che elabora batch contenenti documenti già separati che richiedono solo il riconoscimento dei codici a barre.
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Questo lavoro esamina il riconoscimento e l’estrazione automatica di tabelle da un’ampia raccolta di documenti eterogenei. I documenti eterogenei vengono inizialmente pre-elaborati e convertiti in codici HTML, dopodiché un algoritmo riconosce la parte tabellare dei documenti. Il modello HMM (Hidden Markov Model) viene quindi applicato al codice HTML per estrarre le tabelle. Il modello è stato addestrato e testato con cinquecentoventisei tabelle autogenerate (trecentoventuno (321) tabelle per l’addestramento e duecentocinque (205) tabelle per il test). Per la parte di test è stato implementato l’algoritmo di Viterbi. Il sistema è stato valutato in termini di accuratezza, precisione, richiamo e misura f. I risultati complessivi della valutazione mostrano un’accuratezza dell’88,8%, una precisione del 96,8%, un richiamo del 91,7% e una misura F dell’88,8%, rivelando che il metodo è in grado di risolvere il problema dell’estrazione delle tabelle.
Una tabella è costituita da una serie di righe e colonne. È una cella che ospita informazioni su una tabella, le quali possono essere alfabetiche, numeriche o alfanumeriche; una tabella può anche ospitare immagini, a seconda dell’uso che l’utente vuole farne. Nelle scienze, le tabelle sono utilizzate per riassumere un argomento o un’affermazione; inoltre, nella contabilità, le tabelle sono utilizzate per conoscere il denaro speso, il denaro a disposizione e il denaro da spendere. Quindi, una tabella può essere definita come un insieme di fatti o cifre disposti in righe o colonne.
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Se l’autorità competente richiede documenti “originali”, è necessario presentare copie certificate ufficialmente. Nella maggior parte dei casi i documenti devono essere preventivamente tradotti in tedesco da traduttori pubblici o autorizzati.
I documenti sempre necessari sono indicati nel seguente elenco. L’autorità competente sa quali documenti devono essere presentati anche nei singoli casi. È possibile trovare le autorità competenti nel Trova Riconoscimento.
Se il documento di identità è redatto in un alfabeto diverso, ad esempio in cirillico, è necessaria la trascrizione in caratteri latini. In caso di cambio di nome per matrimonio, è necessaria anche la prova del cambio di nome, ad esempio il certificato di matrimonio.
Questa prova è talvolta necessaria. Questo vale per le professioni regolamentate nell’ambito della salute o della sicurezza pubblica e, in particolare, per la creazione di un’impresa in Germania. L’autorità competente può richiedere un’assicurazione di responsabilità professionale con una determinata somma assicurata.
Questa prova può essere fornita anche dopo l’avvio della procedura di riconoscimento. A volte è necessario un livello linguistico specifico per l’autorizzazione all’esercizio della professione. In questo caso è necessario il riconoscimento completo e la prova delle competenze linguistiche. Questo vale, ad esempio, per l’approvazione (licenza di esercitare la professione medica in Germania) come medico.
Tabella della documentazione necessaria per il riconoscimento on line
Le tabelle sono un mezzo prevalente per rappresentare e comunicare dati strutturati, ampiamente utilizzati in diversi tipi di documenti, tra cui bilanci, documenti scientifici, fatture, ordini di acquisto, ecc. Con la crescita esplosiva del numero di documenti, le tecniche di rilevamento automatico delle tabelle e di riconoscimento della struttura sono molto richieste per ricostruire le tabelle dalle immagini dei documenti, il che può facilitare molte applicazioni a valle, come il recupero delle informazioni (1) e la risposta alle domande (2). Lo scopo del rilevamento delle tabelle è quello di individuare i confini delle tabelle, mentre lo scopo del riconoscimento della struttura delle tabelle (TSR) è quello di ricostruire la struttura cellulare di una tabella, cioè di identificare le coordinate di ogni casella di delimitazione delle celle e le informazioni sulla distanza tra le righe e le colonne. Sia il rilevamento delle tabelle che il riconoscimento della struttura sono problemi irrisolti a causa delle seguenti sfide.
In terzo luogo, alcuni oggetti di sfondo nei documenti, come figure, grafici, diagrammi di flusso e testi strutturati, possono avere texture simili a quelle delle tabelle, il che rappresenta un’altra sfida per la riduzione dei falsi allarmi. In secondo luogo, alcune tabelle possono essere incorporate in altri oggetti tabellari più complessi (ad esempio, tabelle annidate), il che rende ambigui i confini delle tabelle.
