Dokument Intelligenz-Visitenkartenmodell

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Wichtig

Ab Dokument Intelligenz v4.0 (Vorschau) und zukünftig ist das Modell für Visitenkarten (prebuilt-businessCard) veraltet. Um Daten aus Visitenkartenformaten zu extrahieren, verwenden Sie Folgendes:

Feature version Modell-ID
Modell für Visitenkarten • v3.1:2023-07-31 (allgemein verfügbar)
• v3.0:2022-08-31 (allgemein verfügbar)
• v2.1 (allgemein verfügbar)		 prebuilt-businessCard

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Das Visitenkartenmodell von Dokument Intelligenz kombiniert leistungsstarke OCR (Optical Character Recognition)-Funktionen mit Deep Learning-Modellen, um Daten aus Visitenkartenbildern zu analysieren und zu extrahieren. Die API analysiert gedruckte Visitenkarten, extrahiert Schlüsselinformationen wie Vorname, Nachname, Firmenname, E-Mail-Adresse und Telefonnummer und gibt eine strukturierte JSON-Datendarstellung zurück.

Datenextraktion aus Visitenkarten

Visitenkarten stellen sowohl für ein Unternehmen als auch für seine Mitarbeiter eine hervorragende Präsentationsmöglichkeit dar. Das Firmenlogo, die Schriftarten und die Hintergrundbilder auf den Visitenkarten stärken das Branding des Unternehmens und heben es von anderen ab. Die Anwendung von OCR und auf maschinellem Lernen basierenden Techniken zur Automatisierung des Scannens von Visitenkarten ist ein gängiges Bildverarbeitungsszenario. Unternehmenssysteme, die von Vertriebs- und Marketingteams genutzt werden, verfügen in der Regel über eine integrierte Funktion zur Extraktion von Visitenkartendaten, die den Benutzern zugute kommt.

Beispielvisitenkarte verarbeitet mit Dokument Intelligenz Studio

Screenshot: In Dokument Intelligenz Studio analysierte Visitenkarte

Beispielvisitenkarte, die mit dem Tool zur Beschriftung von Beispielen in Dokument Intelligenz verarbeitet wurde

Screenshot: Beispielvisitenkarte, die mit dem Dokument Intelligenz-Tool zum Beschriften von Beispielen analysiert wurde

Entwicklungsoptionen

Dokument Intelligenz v3.1:2023-07-31 (allgemein verfügbar) unterstützt die folgenden Tools, Anwendungen und Bibliotheken:

Feature Ressourcen Modell-ID
Modell für Visitenkarten • Dokument Intelligenz Studio
• REST-API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-businessCard

Dokument Intelligenz v3.0:2022-08-31 (allgemein verfügbar) unterstützt die folgenden Tools, Anwendungen und Bibliotheken:

Feature Ressourcen Modell-ID
Modell für Visitenkarten • Dokument Intelligenz Studio
• REST-API
• C# SDK
• Python SDK
• Java SDK
• JavaScript SDK		 prebuilt-businessCard

Dokument Intelligenz v2.1 (allgemein verfügbar) unterstützt die folgenden Tools, Anwendungen und Bibliotheken:

Feature Ressourcen
Modell für Visitenkarten • Beschriftungstool von Dokument Intelligenz
• REST-API
• Clientbibliothek/SDK
• Docker-Container für Dokument Intelligenz

Testen der Datenextraktion aus Visitenkarten

Erfahren Sie, wie Daten, einschließlich Name, Position, Adresse, E-Mail und Firmenname, aus Visitenkarten extrahiert werden. Sie benötigen die folgenden Ressourcen:

  • Azure-Abonnement – Sie können ein kostenloses Abonnement erstellen

  • Eine Dokument Intelligenz-Instanz im Azure-Portal. Sie können den kostenlosen Tarif (F0) verwenden, um den Dienst auszuprobieren. Wählen Sie nach der Bereitstellung Ihrer Ressource Zu Ressource wechseln aus, um Ihren Schlüssel und Endpunkt abzurufen.

Screenshot: Schlüssel und Endpunkt im Azure-Portal

Dokument Intelligenz Studio

Hinweis

Dokument Intelligenz Studio ist mit den APIs der Version 3.1 und 3.0 verfügbar.

  1. Wählen Sie auf der Startseite von Dokument Intelligenz Studio die Option Visitenkarten aus.

  2. Sie können die Mustervisitenkarte analysieren oder Ihre eigenen Dateien hochladen.

  3. Wählen Sie die Schaltfläche Analyse ausführen aus, und konfigurieren Sie bei Bedarf die Analyseoptionen:

    Screenshot der Schaltflächen „Analyse ausführen“ und „Analyseoptionen“ im Document Intelligence Studio.

    Dokument Intelligenz Studio testen

Beispielbeschriftungstool von Dokument Intelligenz

  1. Navigieren Sie zum Dokument Intelligenz-Beispieltool.

  2. Wählen Sie auf der Startseite des Beispieltools die Kachel Use prebuilt model to get data (Vordefiniertes Modell zum Abrufen von Daten verwenden) aus.

    Screenshot des Vorgangs zur Ergebnisanalyse des Layoutmodells.

  3. Wählen Sie im Dropdownfenster den zu analysierenden Formulartyp aus.

  4. Wählen Sie aus den folgenden Optionen eine URL zu der Datei aus, die Sie analysieren möchten:

  5. Wählen Sie im Feld Quelle die URL aus dem Dropdownmenü aus, fügen Sie die ausgewählte URL ein, und wählen Sie die Schaltfläche Abrufen aus.

    Screenshot des Dropdown-Menüs für den Quellort.

  6. Fügen Sie im Feld Dokument Intelligenz-Dienstendpunkt den Endpunkt ein, den Sie mit Ihrem Dokument Intelligenz-Abonnement erhalten haben.

  7. Fügen Sie im Feld Schlüssel den Schlüssel ein, den Sie von Ihrer Dokument Intelligenz-Ressource erhalten haben.

    Screenshot: Dropdownmenü zum Auswählen des Formulartyps.

  8. Wählen Sie Run Analysis (Analyse ausführen) aus. Das Dokument Intelligenz-Tool für die Beschriftung von Beispielen ruft die „Analyze Prebuilt“-API auf und analysiert das Dokument.

  9. Zeigen Sie die Ergebnisse an. Sehen Sie sich die extrahierten Schlüssel-Wert-Paare, die Positionen, den extrahierten markierten Text und die erkannten Tabellen an.

    Screenshot des Vorgangs zur Ergebnisanalyse des Visitenkartenmodells.

Hinweis

Das Tool für die Beschriftung von Beispielen unterstützt nicht das BMP-Dateiformat. Dies ist eine Einschränkung des Tools, nicht des Dokument Intelligenz-Diensts.

Eingabeanforderungen

  • Die besten Ergebnisse erzielen Sie, wenn Sie pro Dokument ein deutliches Foto oder einen hochwertigen Scan bereitstellen.

  • Unterstützte Dateiformate:

    Modell PDF Bild:
    JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF    		 Microsoft Office:
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX) und HTML
    Lesen ✔ ✔ ✔
    Layout ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview)
    Allgemeines Dokument ✔ ✔
    Vordefiniert ✔ ✔
    Benutzerdefinierte Extraktion ✔ ✔
    Benutzerdefinierte Klassifizierung ✔ ✔ ✔ (2024-02-29-preview)

  • In den Formaten PDF und TIFF können bis zu 2.000 Seiten verarbeitet werden (bei einem kostenlosen Abonnement werden nur die ersten beiden Seiten verarbeitet).

  • Die Dateigröße für die Analyse von Dokumenten beträgt 500 MB für die kostenpflichtige (S0) und 4 MB für die kostenlose (F0) Stufe.

  • Die Bildgrößen müssen im Bereich zwischen 50 × 50 Pixel und 10.000 × 10.000 Pixel liegen.

  • Wenn Ihre PDFs kennwortgeschützt sind, müssen Sie die Sperre vor dem Senden entfernen.

  • Die Mindesthöhe des zu extrahierenden Texts beträgt 12 Pixel für ein Bild von 1024 × 768 Pixel. Diese Abmessung entspricht etwa einem 8-Punkt-Text bei 150 Punkten pro Zoll (Dots per Inch, DPI).

  • Die maximale Anzahl Seiten für Trainingsdaten beträgt beim benutzerdefinierten Modelltraining 500 für das benutzerdefinierte Vorlagenmodell und 50.000 für das benutzerdefinierte neuronale Modell.

    • Für das Training des benutzerdefinierten Extraktionsmodells beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 50 MB für das Vorlagenmodell und 1G-MB für das neuronale Modell.

    • Für das Training des benutzerdefinierten Klassifizierungsmodells beträgt die Gesamtgröße der Trainingsdaten 1GB mit einem Maximum von 10 000 Seiten.

  • Unterstützte Dateiformate: JPEG, PNG, PDF und TIFF
  • In den Formaten PDF und TIFF werden bis zu 2.000 Seiten verarbeitet. Bei Abonnements im Free-Tarif werden nur die ersten beiden Seiten verarbeitet.
  • Die Dateigröße muss weniger als 50 MB betragen, und die Abmessungen müssen mindestens 50 × 50 Pixel und höchstens 10.000 × 10.000 Pixel betragen.

Unterstützte Sprachen und Regionen

Eine vollständige Liste der unterstützten Sprachen finden Sie unter Sprachunterstützung – Benutzerdefinierte Modelle.

Feldextraktionen

Name Typ BESCHREIBUNG Standardisierte Ausgabe
ContactNames Array von Objekten Kontaktname
FirstName String Vorname des Kontakts
LastName String Nachname des Kontakts
CompanyNames Array von Zeichenfolgen Name(n) des Unternehmens
Departments Array von Zeichenfolgen Abteilung(en) oder Kontaktorganisation(en)
JobTitles Array von Zeichenfolgen Aufgeführte Position(en) des Kontakts
E-Mails Array von Zeichenfolgen E-Mail-Adresse(n) des Kontakts
Websites Array von Zeichenfolgen Website(s) des Unternehmens
Adressen Array von Zeichenfolgen Aus der Visitenkarte extrahierte Adresse(n)
MobilePhones Array aus Telefonnummern Mobiltelefonnummer(n) von der Visitenkarte +1 xxx xxx xxxx
Faxnummern Array aus Telefonnummern Faxnummer(n) von der Visitenkarte +1 xxx xxx xxxx
WorkPhones Array aus Telefonnummern Telefonnummer(n) (geschäftlich) von der Visitenkarte +1 xxx xxx xxxx
OtherPhones Array aus Telefonnummern Andere Telefonnummer(n) von der Visitenkarte +1 xxx xxx xxxx

Extrahierte Felder

Name Typ BESCHREIBUNG Text
ContactNames Array von Objekten Aus der Visitenkarte extrahierter Name des Kontakts [{ "FirstName": "John", "LastName": "Doe" }]
FirstName Zeichenfolge Vorname des Kontakts „John“
LastName Zeichenfolge Nachname des Kontakts „Doe“
CompanyNames array of strings Aus der Visitenkarte extrahierter Unternehmensname ["Contoso"]
Departments array of strings Abteilung oder Organisation des Kontakts ["R&D"]
JobTitles array of strings Aufgeführte Position des Kontakts ["Software Engineer"]
E-Mails array of strings Aus der Visitenkarte extrahierte E-Mail-Adresse des Kontakts ["johndoe@contoso.com"]
Websites array of strings Aus der Visitenkarte extrahierte Website ["https://www.contoso.com"]
Adressen array of strings Aus der Visitenkarte extrahierte Adresse ["123 Main Street, Redmond, WA 98052"]
MobilePhones Array aus Telefonnummern Aus der Visitenkarte extrahierte Mobiltelefonnummer ["+19876543210"]
Faxnummern Array aus Telefonnummern Aus der Visitenkarte extrahierte Faxnummer ["+19876543211"]
WorkPhones Array aus Telefonnummern Aus der Visitenkarte extrahierte geschäftliche Telefonnummer ["+19876543231"]
OtherPhones Array aus Telefonnummern Aus der Visitenkarte extrahierte weitere Telefonnummern ["+19876543233"]

Unterstützte Gebietsschemas

Vordefinierte Visitenkarten v2.1 unterstützt die folgenden Gebietsschemas:

  • de-de
  • en-au
  • en-ca
  • en-gb
  • .en-in

Migrationsleitfaden und REST-API v3.1

Nächste Schritte