Signaturvergleich

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Dieses Vorschaumodell ist ein proprietäres Modell, das entwickelt wurde, um die Ähnlichkeit zwischen einem Signaturpaar zu bestimmen. Die Eingabe ist ein Signaturpaar zum Vergleich, und die Ausgabe ist eine Ähnlichkeitsbewertung (zwischen 0 und 1) und eine vorläufige Bestimmung, ob die Signaturen von demselben Autor oder von verschiedenen Autoren stammen, basierend auf einem definierten Schwellenwert. Der Schwellenwert kann angepasst werden.

Wichtig: Beachten Sie, dass die Signaturerkennung und Extraktion nicht Teil dieses Angebots sind.

Nutzen Sie bei strukturierten Dokumenten, bei denen Signaturen immer an derselben Position erscheinen (z. B. Formulare, Schecks), die vorhandene Signaturerkennungsfunktion mit der Funktion Intelligent Form Extractor in Document Understanding^TM.

Für komplexere Anwendungsfälle, in denen die Signaturen nicht leicht erkannt werden können (z. B. ein mehrseitiger Vertrag, in dem die Signatur überall erscheinen kann), erkunden Sie andere Ansätze, z. B. das Trainieren eines Objekterkennungsmodells, um zuerst Signaturen zu erkennen, bevor der Signaturvergleich verwendet wird. Modell.

Anforderungen

Um das Paket zu verwenden, müssen Sie Zugriff auf das UiPath® AI Center haben und das sofort einsetzbare Paket in Ihrem Mandanten bereitstellen.

Wichtig: Die aktuelle Version für 22.2 ist nur Cloud.

Jeder Benutzer kann dieses Paket mit einer gültigen AI Center-Lizenz verwenden, entweder Enterprise oder Enterprise-Testversion.

Modelldetails

Eingabetyp

File

Eingabebeschreibung

Ein Paar von Signaturbildern in einer Liste.

Akzeptierte Dateiformate sind PNG und JPEG.

Ausgabebeschreibung

Ähnlichkeitsbewertung (zwischen 0 und 1) und eine vorläufige Bestimmung, ob die Signaturen vom gleichen Autor oder von verschiedenen Autoren stammen, basierend auf einem Schwellenwert im JSON-Format.

Wie wird das Signaturvergleichs-ML-Paket verwendet?

Nachfolgend finden Sie die spezifischen Schritte zum Bereitstellen des Modells und zur Nutzung des Modells mit der ML-Skill-Aktivität. Stellen Sie sicher, dass Sie die Dateien vorverarbeitet haben, um ein Paar von Signaturbildern bereitzustellen, bevor Sie das Modell verwenden.

1. Melden Sie sich bei Ihrem Automation Cloud^TM- Konto an und wechseln Sie zur Registerkarte AI Center . Wechseln Sie zu ML -Pakete > Sofort einsetzbare Pakete > UiPath Bildanalyse > SignaturVergleich.
2. Klicken Sie auf und stellen Sie das Signaturvergleichs-ML-Paket bereit.
3. Rufen Sie die Registerkarte ML-Fähigkeiten auf und erstellen Sie eine neue ML-Fähigkeit. Wählen Sie das Paket aus, das Sie bereitgestellt haben, und stellen Sie die ML-Fähigkeit bereit. Für diese ML-Fähigkeit muss weder die GPU aktiviert werden noch die automatische Aktualisierung erfolgen.

   Weitere Informationen zu ML-Fähigkeiten finden Sie auf der Seite Verwalten von ML-Fähigkeiten.

4. Sie haben die Möglichkeit, die ML-Fähigkeit öffentlich zu machen, wenn das Modell von einem Roboter verbraucht werden soll, der nicht mit diesem Orchestrator-Mandanten verbunden ist. Klicken Sie einfach auf Aktuelle Bereitstellung ändern und aktivieren Sie den Schalter ML-Fähigkeit öffentlich machen, um die ML-Fähigkeit öffentlich zu machen.
5. Um die bereitgestellte ML-Fähigkeit in UiPath Studio zu verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie das Paket UiPath.MLServices.Activities über die Schaltfläche Pakete verwalten im Menüband installiert haben.
6. Öffnen Sie Studio, ziehen Sie die Aktivität ML Skill in den RPA-Workflow, und wählen Sie die Option „ML-Fähigkeiten aktualisieren“ aus. Diese Aktion füllt die Dropdownliste mit allen erfolgreich bereitgestellten ML-Fähigkeiten aus dem Orchestrator aus, der mit diesem Roboter verbunden ist. Wählen Sie die ML-Fähigkeit zum Signaturvergleich aus, die Sie in den vorherigen Schritten bereitgestellt haben.
   
   

   

   
   
7. Wenn Sie sich für die Verwendung der öffentlichen ML-Fähigkeitsoption entscheiden, wählen Sie die Option Endpunkt aus dem Dropdownmenü Verbindungsmodus aus, kopieren und fügen Sie die URL und den Endpunkt ein, die im AI Center angezeigt werden, nachdem Sie die ML-Fähigkeit öffentlich gemacht haben.
   
   

   

   
   
8. Führen Sie den Workflow aus. Sie haben die Möglichkeit, eine beliebige Nachbearbeitung der JSON-Ausgabe hinzuzufügen. Sie können auch Action Center hinzufügen, um den Menschen in die Schleifenvalidierung einzubeziehen.