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文档智能银行支票模型

  • 项目

文档智能银行支票模型将强大的光学字符识别 (OCR) 功能与深度学习模型相结合，可从美国银行支票中分析和提取数据。 该 API 分析打印支票，提取重要信息，并返回结构化 JSON 数据表示形式。 适用于银行支票的最新 4.0 版支持对银行支票进行签名检测。

功能 版本 模型 ID
支票模型 v4.0: 2024-11-30 (GA) prebuilt-check.us

支票数据提取

支票是将付款人帐户金额转帐到接收方帐户的一种安全方法。 企业使用支票作为签名文档向其供应商付款，以指示银行付款。 了解如何从美国银行支票中提取数据（包括支票详细信息、帐户详细信息、金额、备忘录）。 需要以下资源：

  • Azure 订阅，可以免费创建一个

  • Azure 门户中的文档智能实例。 可以使用免费定价层 (F0) 来试用该服务。 在部署资源后，选择“转到资源”以获取密钥和终结点。

该屏幕截图显示了 Azure 门户中密钥和终结点的位置。

文档智能工作室

注意

文档智能工作室与 v3.1 和 v3.0 API 一起提供。

  1. 在文档智能工作室主页上，选择“支票”。

  2. 可以分析示例支票或上传自己的文件。

  3. 选择“运行分析”按钮，并根据需要配置“分析选项”：

    文档智能工作室中“运行分析”和“分析选项”按钮的屏幕截图。

    试用 Document Intelligence Studio

输入要求

  • 支持的文件格式：

    型号 PDF 图像：
    JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF    		 Microsoft Office：
    Word (DOCX)、Excel (XLSX)、PowerPoint (PPTX)、HTML
    读取 ✔ ✔ ✔
    布局 ✔ ✔ ✔
    常规文档 ✔ ✔
    预生成 ✔ ✔
    自定义提取 ✔ ✔
    自定义分类 ✔ ✔ ✔

  • 为获得最佳结果，请针对每个文档提供一张清晰的照片或高质量的扫描件。

  • 对于 PDF 和 TIFF，最多可处理 2,000 页（对于免费层订阅，仅处理前两页）。

  • 用于分析文档的文件大小对于付费 (S0) 层为 500 MB，对于免费 (F0) 层为 4 MB。

  • 图像尺寸必须介于 50 像素 x 50 像素与 10,000 像素 x 10,000 像素之间。

  • 如果 PDF 是密码锁定的文件，则必须先删除锁，然后才能提交它们。

  • 对于 1024 x 768 像素的图像，要提取的文本的最小高度为 12 像素。 此尺寸对应于 150 点/英寸 (DPI) 的大约 8 号字文本。

  • 对于自定义模型训练，自定义模板模型的训练数据最大页数为 500，自定义神经模型的训练数据最大页数为 50,000。

    • 对于自定义提取模型训练，模板模型的训练数据总大小为 50 MB，神经网络模型的训练数据总大小为 1 GB。

    • 对于自定义分类模型训练，训练数据总大小为 1 GB，上限为 10,000 页。 2024-11-30 (GA) 的训练数据总大小为 2 GB，最大为 10,000 页。

支持的语言和区域设置

有关受支持语言的完整列表，请参阅我们的预生成模型语言支持页。

字段提取

有关受支持的文档提取字段，请参阅 GitHub 示例存储库中的银行支票模型架构页。

支持的区域设置

prebuilt-check.us 版本 2024-11-30 (GA) 支持 en-us 区域设置。

后续步骤