OCR на устройстве

Распознаватель работает на телефоне и обрабатывает изображения страниц локально. Это может работать без задержек в сети, исключить рутинное сканирование из удаленного конвейера OCR и избежать создания учетной записи облачного документа.

Результаты по-прежнему зависят от устройства, структуры операционной системы, языковой поддержки и качества изображения. Локальный не значит идеальный.

Облачное распознавание текста

Приложение отправляет данные страницы на сервер, на котором работает распознаватель. Облачная служба может использовать более крупные или специализированные модели, но изображения страниц или документы проходят по сети и могут регистрироваться или сохраняться в соответствии с политикой провайдера.

Проверьте шифрование при передаче, назначение, хранение, подпроцессоры, региональную обработку и удаление, а не только слово «безопасный».

Гибридная модель

Некоторые приложения распознают текст локально, а затем предлагают дополнительный искусственный интеллект для документов, используя только распознанный текст. Это исключает возможность использования исходных изображений страниц в этом запросе AI, но при этом требует сетевой обработки для выбранной текстовой операции.

DocSnap следует этой модели: Apple Vision OCR находится на устройстве; DocSnap AI является необязательным и получает текст, полученный с помощью OCR, после явного действия. Он не получает исходные отсканированные изображения или исходный PDF-файл.

  • Спросите, что происходит во время обычного сканирования
  • Спросите, что меняется при вызове ИИ
  • Различение изображений страниц, файлов PDF, текста OCR, подсказок и результатов.
  • Проверьте, работает ли приложение без сети

Выбирайте по документу и задаче

Для повседневных записей и частных архивов оптическое распознавание текста на устройстве предлагает надежный вариант по умолчанию. Специализированный облачный рабочий процесс может быть оправдан для сложного документа, если его модель конфиденциальности и хранения соответствует вашим потребностям.

Независимо от модели, сравните критически важные результаты распознавания с исходной страницей.