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Modelo de comprobación bancaria de Inteligencia de documentos

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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 cheques bancarios estadounidenses. La API analiza los cheques impresos; extrae información clave y devuelve una representación de datos JSON estructurada. La última versión 4.0 para cheque bancario admite la detección de firmas en cheques bancarios.

Característica version Id. de modelo
Modelo de cheques v4.0: 2024-11-30 (GA) prebuilt-check.us

Extracción de datos de cheque

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, de cheques bancarios de EE. UU. Tendrá que supervisar los recursos siguientes:

Captura de pantalla de ubicación de las claves y el punto de conexión en Azure Portal.

Estudio del documento de inteligencia

Nota:

Studio de Documento de inteligencia está disponible con las API v3.1 y v3.0.

  1. En la página principal de Estudio del documento de inteligencia, seleccione cheque.

  2. Puede analizar el cheque de ejemplo o cargar archivos propios.

  3. Seleccione el botón Ejecutar análisis y, si es necesario, configure las opciones de Análisis :

    Captura de pantalla de los botones Ejecutar análisis y Analizar opciones en Document Intelligence Studio.

    Probar Studio de Documento de inteligencia

Requisitos de entrada

  • Formatos de archivos admitidos:

    Modelo PDF Imagen:
    JPEG/JPG, PNG, BMP, TIFF, HEIF    		 Microsoft Office:
    Word (DOCX), Excel (XLSX), PowerPoint (PPTX), HTML
    Leer ✔ ✔ ✔
    Layout ✔ ✔ ✔
    Documento general ✔ ✔
    Creada previamente ✔ ✔
    Extracción personalizada ✔ ✔
    Clasificación personalizada ✔ ✔ ✔

  • 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 2024-11-30 (GA), el tamaño total de los datos de entrenamiento es 2 GB con un máximo de 10 000 páginas.

Idiomas y configuraciones regionales compatibles

Para obtener una lista completa de los idiomas admitidos, consulte nuestra página sobre compatibilidad con lenguajes de modelos precompilados.

Extracciones de campos

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.

Configuraciones regionales admitidas

La versión 2024-11-30 (GA) prebuilt-check.us admite la configuración regional en-us.

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