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 de la videoclipuri, imagini și 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.
De ce este important OCR?
Pe măsură ce transformarea digitală capătă o poziție proeminentă în lume, asistăm la sfârșitul sistemelor și proceselor învechite, vechi. Deși această tranziție este incredibilă, vine cu propriul set de provocări preliminare. Acestea ar putea fi fluxuri de lucru de afaceri care implică copierea de rezervă a suporturilor tipărite ca modalitate de procedură de introducere a datelor.
Atunci când elementele de imprimare sunt digitizate, acestea sunt adesea într-un format de imagine, în care textul nu poate fi modificat, manipulat sau introdus în modele AI pentru instruire și procesare. Pentru a le transforma în active digitale pregătite pentru mașină, ele trebuie identificate și procesate.
Tehnologia OCR are grijă de acest lucru prin scanarea și conversia textului în imagini, videoclipuri și alte formate în date care pot fi alimentate pe platforme, limbaje de programare și baze de date.
Acest aspect deosebit de inevitabil în transformarea digitală alimentează creșterea pieței OCR, unde se estimează că va crește la un CAGR de 14.32%, care va fi evaluat la 40 de miliarde de dolari până în 2032. În plus, odată cu creșterea viziunii computerizate și a multitudinii sale de cazuri de utilizare , tehnologia OCR a devenit punctul de sprijin în jurul căruia se pot dezvolta inovații și soluții.
Aceasta ar putea fi digitalizarea prescripțiilor medicilor din domeniul sănătății pentru a permite citirea panourilor în mașinile autonome, OCR este tehnologia de bază care conduce schimbarea.
Cum funcționează tehnologia OCR
Traducerea electronică a textului offline în biți digitali este una foarte interesantă și meticuloasă. Pentru a vă face o scurtă idee despre cum funcționează, iată o detaliere completă:
Scanarea
Primul pas al procesului implică utilizarea scanerelor optice pentru a scana documentele și a izola caracterele și datele de orice altceva. Fișierul scanat este stocat ca imagine.
Rafinare
Deoarece nu toate documentele și foile vin cu aceeași calitate, toate imaginile sunt rafinate pentru optimizarea calității. Aceasta implică alinierea textului, netezirea pixelilor, clarificarea textului și multe altele. Acest proces face textul lizibil.
Clasificarea
Odată ce imaginea este rafinată, textul este clasificat și separat în grupuri. Aceasta implică utilizarea tehnicilor de segmentare a imaginilor pentru a clasifica textul în categorii.
Recunoașterea personajelor
Cu textul clasificat, modelele și algoritmii OCR, cum ar fi recunoașterea modelelor și caracteristicilor, intră în acțiune pentru a identifica textul și literele. În timp ce recunoașterea modelelor caută scrisul de mână, fonturile, formatele de text și alte aspecte, recunoașterea caracteristicilor identifică modele precum curbe, direcția liniilor, liniile și multe altele.
Post procesare
După ce textele sunt identificate, este generată rezultatul, care este de obicei într-un fișier digital. Este vital să rețineți că rezultatele nu sunt 100% precise, deoarece calitatea ieșirii depinde de calitatea hârtiei, scrisul de mână, modelele de text ciudate, algoritmi și multe altele.
[Citește și: OCR în asistența medicală: cazuri de utilizare, beneficii și dezavantaje]
Tipuri de OCR
OCR nu implică doar digitizarea textului pe hârtie, ci și a textului în orice alt format decât documentele. Deoarece tipurile și aplicațiile sale sunt diverse, tehnicile și abordările implementate sunt și ele distincte.
Recunoaștere inteligentă a cuvintelor Aceasta captează scrisul de mână și textul cursiv, făcându-l ideal pentru digitizarea oricărui jurnal sau document scris de mână.
| Tip OCR | Ce implică |
| Recunoaștere inteligentă a caracterelor | Aceasta este foarte similară cu recunoașterea cuvintelor, dar în loc să scaneze întregul text, caută anumite caractere. |
| Recunoaștere optică a caracterelor | Acesta detectează textul tastat, dar, așa cum sugerează și numele, identifică doar un caracter deodată. |
| Recunoaștere optică a cuvintelor | Similar cu recunoașterea caracterelor, aceasta identifică cuvintele și textul în loc de doar caracterele din imaginile cu texte tastate. |
| Recunoaștere optică a mărcilor | Datele marcate de om, cum ar fi răspunsurile OMR, notele de pe buletinele de vot, semnele de bifare în foile de răspuns și multe altele sunt identificate cu această tehnică. |
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
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 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
Transcrie etichetele medicale cu OCR
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
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 document complet personalizat pentru a dezvolta OCR foarte funcțional pentru modele AI și ML. Specialistul nostru proces de OCR ajută la dezvoltarea de soluții optimizate pentru clienți.
[Citește și: Infografică OCR – Definiție, beneficii, provocări și cazuri de utilizare]
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.
