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云南手写文字ocr哪个软件好用
辨认手写笔迹对于我们来说是一件十分困难的事情，而对于软件机器人来说，更是如此。
如今，明信片、银行支票、汽车保险理赔、新冠肺炎疫苗接种记录等各类手写文件对于企业而言仍是不可或缺的文件。不论是邮局或税务部门等公共部门机构，还是银行、保险公司等组织，各个企业都有相应的手写文件需要处理。
根据信息和图像管理协会(AIMM)的研究, 目前49%的数据均源自于纸张。在日常生活中，还有大量人们在平板电脑上输入的手写信息。因此，提取和理解笔迹的能力对文档工作流程的自动化和加速企业的数字化转型至关重要。
无论是手写在纸上的信息，还是手写到平板电脑上的信息，手写文本从识别的角度来说都不是标准化的，就像人们用笔在纸张或电子屏幕上写字一样，笔迹识别通常都具有较大的难度。
一般而言，手写文档的数字化都会涉及到人工处理流程。不仅耗时，且不够准确，经常会带来客户体验差和效率延迟等问题。同时，人工识别的重复性、繁杂性可能会影响员工的工作效率及工作兴致，致使员工无法去完成更高附加值的工作。
此外，大多数笔迹识别的解决方案都无法充分满足本地部署、云部署以及混合部署等笔迹处理场景的需求。
笔迹识别引擎，深度解析文本
为了帮助我们的客户解决这些难题，UiPath在UiPath Document Understanding中内嵌了一个笔迹识别引擎.
UiPath笔迹识别使用了在大量数据集基础上训练的深度学习模型, 这些数据集包含各种分辨率和手写样式的图像。与处理手写体的传统方法不同，使用深度学习的优势在于，我们的模型可以将初始手写样本作为基础进行归纳，然后使用该模型继续对每个数据样本进行学习。
同时，这种方法的另一个优势在于，深度学习模型可以从围绕手写文本的文档元素中学习上下文，对手写文本进行有理推断。例如，如果在显示为常用表单区块的栏目中手写输入 (例如街道地址或医保编号)，那模型就可以更快地解析笔迹。
多环境部署，灵活修正错误字段
Intelligent Form Extractor的一部分涉及笔迹识别解决方案,它依赖于为数据提取创建的文档模板。
Intelligent Form Extractor可以查找和提取信息，如复选标记、机器文本、大写和小写、潦草字迹、删除线，以及签名检测，让用户在可预测的字段和位置中提供手写信息的结构化表单。
在下面的屏幕截图中，我们可以看到W-9,即“请求纳税人标识号和认证”的表单，这是一个企业所有者和独立承包商常用的美国IRS表单。如图所示，它其中有一些笔迹字段和签名。
面对这样的笔迹文档，用户可以借助于UiPath精准的笔迹引擎进行处理。并且，UiPath还可以持续地训练和优化该引擎。在根据文档和业务需求对笔迹信息进行进一步检查时，笔迹信息将会被发送到人工验证站点进行进一步审查。此时，如果机器人不能确定提取字段的准确性，员工便可以对提取的字段进行确认或修正。
如下图，我们可以看到我们的用例是如何在Validation Station中处理、显示的，该W-9表单，业务用户使用该表单手动评估，即可自动捕获难以辨别的文档区域。
更重要的是，UiPath支持多环境部署，包括云部署、本地部署和混合部署。这为笔迹识别应用场景提供了巨大的灵活性，各企业可根据其特定的业务场景实施强大的手写识别解决方案。金融机构、医疗保健公司或公共部门等企业为遵守隐私要求需要完全避免手写识别流程，因而支持多环境部署对这些企业尤其重要。
在UiPath的服务客户中，有一家美国的大型医疗保健公司就有场景部署问题。这家医疗保健公司希望简化处方药和服务的事先授权流程，该企业每年都要手工处理几百万份的手写表格，时常会出现授权延误、人工抄送笔迹错误等业务问题，并且，此类文件的扫描和低分辨率让这些问题更加严重。
但出于数据隐私和敏感性方面的严格要求，以及1996年《医疗保险便携性和责任法案》(HIPAA)，这家医疗保健公司无法使用云解决方案优化业务。所以，这家医疗保健公司在内部部署了Document Understanding，以此来解决笔迹难题。
UiPath Document Understanding可以读取格式文本和手写文本的混合表单，任何需要人工验证的提取信息都会被发送到人工验证站进行人工重点识别。UiPath的这一技术在提高表单处理效率的同时，还遵守了用户数据的隐私合法性。
通过Document Understanding，该企业实现了事先授权流程自动化，极大减少人工识别笔迹的错误率。
总结
现在，手写信息的自动化处理仍然是一个不小的技术挑战。UiPath笔迹识别引擎正在稳步应对该挑战，积极且有效的解决更多笔迹识别的问题。
