Modelo de comprobación bancaria de Inteligencia de documentos
El modelo de cheque bancario de Documento de inteligencia combina eficaces funcionalidades de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con modelos de aprendizaje profundo para analizar y extraer datos de los estados bancarios estadounidenses. La API analiza los cheques impresos; extrae información clave y devuelve una representación de datos JSON estructurada.
Característica | version | Id. de modelo |
---|---|---|
Modelo de cheques | • v4.0:2024-07-31 (versión preliminar) | prebuilt-check.us |
Un cheque es una manera segura de transferir el importe de la cuenta del pagador a la cuenta del receptor. Las empresas usan cheque para pagar a sus proveedores como un documento firmado para indicar al banco el pago. Vea cómo se extraen los datos, incluidos los detalles del cheque, los detalles de la cuenta, la cantidad, el memo, del extracto bancario de EE. UU. Tendrá que supervisar los recursos siguientes:
Una suscripción a Azure: puede crear una cuenta gratuita
Una instancia de Document Intelligence en el Azure Portal. Puede usar el plan de tarifa gratuito (
F0
) para probar el servicio. Después de implementar el recurso, seleccione Ir al recurso para obtener la clave y el punto de conexión.
Oharra
Studio de Documento de inteligencia está disponible con las API v3.1 y v3.0.
En la página principal de Estudio del documento de inteligencia, seleccione cheque.
Puede analizar el cheque de ejemplo o cargar archivos propios.
Seleccione el botón Ejecutar análisis y, si es necesario, configure las opciones de Análisis :
Formatos de archivos admitidos:
Modelo PDF Imagen: JPEG/JPG
,PNG
,BMP
,TIFF
,HEIF
Microsoft Office:
Word (DOCX
), Excel (XLSX
), PowerPoint (PPTX
), HTMLLeer ✔ ✔ ✔ Layout ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview, 2023-10-31-preview) Documento general ✔ ✔ Creada previamente ✔ ✔ Extracción personalizada ✔ ✔ Clasificación personalizada ✔ ✔ ✔ (2024-07-31-preview, 2024-02-29-preview) Para obtener unos resultados óptimos, proporcione una foto clara o una digitalización de alta calidad por documento.
Para PDF y TIFF, se pueden procesar hasta 2000 páginas (con una suscripción de nivel gratis, solo se procesan las dos primeras páginas).
El tamaño de archivo para analizar documentos es de 500 MB para el nivel de pago (S0) y de
4
MB para el nivel gratuito (F0).Las imágenes deben tener unas dimensiones entre 50 x 50 píxeles y 10 000 x 10 000 píxeles.
Si los archivos PDF están bloqueados con contraseña, debe desbloquearlos antes de enviarlos.
La altura mínima del texto que se va a extraer es de 12 píxeles para una imagen de 1024 x 768 píxeles. Esta dimensión corresponde aproximadamente a
8
puntos de texto a 150 puntos por pulgada (PPP).Para el entrenamiento de modelos personalizados, el número máximo de páginas para los datos de entrenamiento es 500 para el modelo de plantilla personalizada y 50 000 para el modelo neuronal personalizado.
Para el entrenamiento de modelos de extracción personalizados, el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 50 MB para el modelo de plantilla y
1
GB para el modelo neuronal.Para el entrenamiento del modelo de clasificación personalizada, el tamaño total de los datos de entrenamiento es de
1
GB con un máximo de 10 000 páginas. Para 2024-07-31-preview y versiones posteriores, el tamaño total de los datos de entrenamiento es2
GB con un máximo de 10 000 páginas.
Para obtener una lista completa de los idiomas admitidos, consulte nuestra página sobre compatibilidad con lenguajes de modelos precompilados.
Para ver los campos de extracción de documentos admitidos, consulte la página sobre el esquema del modelo de cheque de banco en nuestro repositorio de ejemplo de GitHub.
La versión 2024-07-31-preview de prebuilt-check.us
admite la configuración regional en-us.
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