Recunoaștere optică a caracterelor ar putea suna intens și străin pentru majoritatea dintre noi, dar am folosit această tehnologie avansată mai des. Folosim această tehnologie destul de extins, de la traducerea textului străin într-o limbă de preferință până la digitizarea documentelor tipărite pe hârtie. Inca, OCR tehnologia a avansat în continuare și a devenit o parte integrantă a ecosistemului nostru tehnologic.
Cu toate acestea, există prea puține informații despre această tehnologie inovatoare și este timpul să punem lumina asupra ei.
Ce este recunoașterea optică a caracterelor (OCR)?
O parte a familiei de inteligență artificială, recunoașterea optică a caracterelor este conversia electronică a textului din note scrise de mână, text tipărit din Videoclipuri, imaginiși documente scanate în format digital și care poate fi citit de mașină.
Este posibil să codificați text dintr-un document tipărit și să îl modificați electronic, să îl stocați sau să îl modificați pentru a fi stocat, recuperat și utilizat pentru construirea de modele ML folosind tehnologia OCR.
Există două tipuri de bază de OCR - cel tradițional și cel scris de mână. Deși ambele lucrează spre același rezultat, diferă în modul în care extrag informațiile.
În OCR tradițional, textul este extras pe baza stilurilor de font disponibile pe care sisteme OCR poate fi antrenat cu. Pe de altă parte, într-un OCR scris de mână, în care fiecare stil de scriere este unic, este o provocare să citiți și să codificați. Spre deosebire de textul dactilografiat, în care textul apare la fel pe toate planurile, textul scris de mână este unic pentru fiecare persoană. OCR scris de mână are nevoie de mai multă pregătire pentru a fi precis recunoasterea formelor.
Cum funcționează tehnologia OCR?
Există trei elemente hardware și software semnificative implicate în funcționarea tehnologiei OCR.
Pasul 1: Convertirea documentului fizic în imagine digitală
În această fază, este nevoie de a avea o componentă de scaner optic pentru a converti documentul într-un imagine digitală. Dacă documentul este într-o hârtie fizică, este esențial să definiți zona de interes astfel încât doar acele zone să fie supuse decodării. Zonele cu text sunt considerate pentru conversie, în timp ce restul rămân nule. Imaginile de pe document sunt convertite în culori de fundal, în timp ce textul rămâne întunecat - acest lucru ajută la separarea caracterelor de fundal.
Pasul 2: Faza de recunoaștere a caracterelor
Acest pas kick începe procesul de recunoaștere a anumitor caractere din text. Sistemul nu procedează la analiza întregului text – cifre și litere – dintr-o dată. Alege segmente mai mici, cel mai probabil cuvinte unice, dacă sistemul AI poate recunoaște limba cu acuratețe.
Recunoașterea caracteristicilor: Este folosit pentru a identifica personajul mai nou cu ajutorul unor reguli care determină caracteristicile specifice ale textului. De exemplu, litera „T” ne poate părea foarte simplă, dar este o combinație relativ complicată de linii verticale și orizontale pentru un AI.
Recunoasterea formelor: AI este antrenat folosind o colecție de texte și numere pentru a identifica și recunoaște automat potrivirile dintre documente și depozitul său învățat.
Pasul 3: Procesarea și scoaterea textului
Toate caracterele identificate sunt convertite în cod ASCII pentru a fi stocate pentru viitor. Este esențial să existe post-procesare, astfel încât prima ieșire să poată fi verificată de două ori. De exemplu, literele „I” și „1” ar putea arăta puțin asemănătoare, ceea ce face dificilă recunoașterea de către sistem, mai ales când este implicată scrisul de mână.
Avantajele OCR
Recunoaștere optică a caracterelor – tehnologie OCR – aduce o serie de beneficii, dintre care unele sunt:
Creșteți viteza procesului:
Prin conversia rapidă a datelor nestructurate în informații care pot fi citite de mașină și care pot fi căutate, tehnologia ajută la creșterea vitezei proceselor de afaceri.
Îmbunătățește precizia:
Riscul erorilor umane este eliminat, ceea ce îmbunătățește acuratețea generală a recunoașterii caracterelor.
Reduce costurile de procesare:
Software-ul de recunoaștere optică a caracterelor nu depinde în totalitate de alte tehnologii, reducând costurile de procesare.
Îmbunătățește productivitatea:
Deoarece informațiile sunt ușor disponibile și pot fi căutate, angajații au mai mult timp pentru a face sarcini productive și pentru a atinge obiectivele.
Îmbunătățește satisfacția clienților:
Disponibilitatea informațiilor într-un format ușor de căutat asigură niveluri de satisfacție mai ridicate și o experiență mai bună a clienților.
Cazuri de utilizare și aplicații
Conservarea documentelor / Digitalizarea documentelor
Documentele istorice vechi de valoare pot fi păstrate, stocate și făcute indestructibile prin conversia lor în format digitizat. Tehnologia OCR este folosită pentru digitizarea cărților antice și rare, astfel încât aceste manuscrise cu fonturi neregulate pot fi modificate digital și pot fi căutate în viitor.
Banci si finante
Sectorul bancar și financiar folosește tehnologia OCT la maxim. Această tehnologie ajută la îmbunătățirea prevenirii fraudelor de securitate, la reducerea riscurilor și la o procesare mai rapidă. Băncile și aplicațiile bancare folosesc OCR pentru a extrage date esențiale din cecuri, cum ar fi numărul de cont, suma și semnătura de mână. OCR ajută la procesarea mai rapidă a cererilor de împrumut și credit ipotecar, a facturilor și a fișelor de plată.
Înainte ca OCR să devină mai comună, toate documentele bancare, cum ar fi înregistrările, chitanțele, extrasele și cecurile erau fizice. Cu digitizarea OCR, băncile și instituțiile financiare pot eficientiza procesele, pot elimina erorile manuale și pot îmbunătăți eficiența procesului prin accesarea rapidă a datelor.
Recunoașterea plăcuței de identificare
Tehnologia OCR este utilizată pe scară largă în identificarea numerelor și a textului de pe plăcuțele de înmatriculare. Această tehnologie este utilizată pentru identificarea mașinilor pierdute, calculul taxelor de parcare și prevenirea infracțiunilor vehiculelor.
Tehnologia OCR ajută la implementarea regulilor de siguranță rutieră pentru a evita frauda și infracțiunile. Deoarece plăcuțele de înmatriculare de pe un vehicul sunt legate de acreditările șoferului, identificarea este mai ușoară.
Mai mult, plăcuțele de înmatriculare constau dintr-o mulțime de numere și text bine scrise, care nu este greu de citit pentru modelul AI, ceea ce îl face mai ușor și mai precis.
Transpunerea textului în vorbire
Aplicarea text-to-speech a tehnologiei OCR este un ajutor excelent pentru persoanele cu probleme vizuale pentru a funcționa cu mai multă ușurință. Tehnologia OCR ajută la scanarea textelor fizice și digitale și la utilizarea dispozitivelor vocale. Conținutul este apoi citit cu voce tare. Deși aspectul text-to-speech al tehnologiei OCR a fost una dintre primele aplicații, acum este evoluat și avansat pentru a răspunde nevoilor unice ale persoanelor cu dificultăți vizuale prin sprijinirea mai multor dialecte și limbi.
Transcrierea cu mai multe categorii Documente de hârtie scanate Datasets
Folosind tehnologia OCR, facturile, chitanțele, facturile și alte documente de diferite categorii sunt de asemenea transcrise eficient. Buletinele informative, lucrările cu numere în cercuri, formularele de casete de selectare și documentele cu mai multe categorii, cum ar fi formularele fiscale și manualele pot fi, de asemenea, digitalizate.
Transcrie etichetele medicale cu OCR
Ajutând la scanarea etichetelor medicale pe bază de rețetă folosind OCR, acum este posibilă capturarea automată a datelor medicale. Cel medical datele sunt capturate de la rețete scrise de mână, informații despre medicamente și cantitate pentru a evita erorile manuale, duplicarea și neglijența.
Cu OCR, industria medicală poate scana, stoca și căuta rapid istoricul medical al unui pacient. OCR face posibilă digitizarea și stocarea rapoartelor de scanare, istoricului tratamentului, înregistrărilor spitalicești, înregistrărilor de asigurări, radiografii și alte documente. Prin digitizarea, transcrierea și stocarea etichetelor medicale, OCR facilitează simplificarea fluxului procesului și accelerarea asistenței medicale.
Detectarea străzilor/drumului și extragerea informațiilor Street Board cu OCR
Detectarea, identificarea și clasificarea automată a indicatoarelor rutiere/strazile sunt realizate cu OCR. Prin detectarea indicatoarelor rutiere, OCR direcționează șoferii către o călătorie mai sigură. Tehnologia OCR funcționează la fel de bine în condiții de lumină scăzută, detectează semnele rutiere în mai multe limbi și panouri cu forme diferite și clasifică aceleași pentru viitor.
Pentru a dezvolta o recunoașterea inteligentă a caracterelor instrument, trebuie să îl antrenați cu setul de date specific proiectului.
La Shaip, oferim un set de date de documente complet personalizat pentru a le dezvolta înalt funcțional OCR pentru modele AI și ML. Specialistul nostru proces de OCR ajută la dezvoltarea de soluții optimizate pentru clienți.
Oferim seturi de date extinse și de încredere care conțin mii de date diverse extrase din documente scanate. Luați legătura cu noștri Soluții OCR experții să știe cum oferim seturi de date scalabile, accesibile și specifice clientului.
