Что такое OCR?
OCR — это технология, позволяющая машинам считывать печатный текст и изображения. Он часто используется в бизнес-приложениях, таких как оцифровка документов для хранения или обработки, и в потребительских приложениях, таких как сканирование квитанции для возмещения расходов.
OCR расшифровывается как оптическое распознавание символов.. Термин «символ» относится как к буквам, так и к цифрам. Программное обеспечение OCR может распознавать, содержит ли данное изображение символы или нет, а затем идентифицировать символы внутри него.
Область распознавания
Ожидается, что в ближайшие годы мировой рынок оптического распознавания символов будет быстро расти. Размер рынка OCR был оценен в 8.93 млрд долларов США в 2021 году. Ожидается, что он будет расти на CAGR 15.4% в период с 2022 по 2030 год. Этот рост обусловлен растущим спросом на OCR в различных отраслях конечного использования, таких как здравоохранение, автомобилестроение и другие.
Процесс оптического распознавания символов
Оптическое распознавание символов — это подробный процесс, который помогает извлекать текст из изображений с помощью НЛП.
- Первым шагом в OCR является обработка входного изображения. Это включает в себя очистку изображения и делает его пригодным для дальнейшей обработки.
- Затем механизм OCR ищет области, содержащие текст на изображении. Механизм сегментирует эти области на отдельные символы или слова, чтобы впоследствии их можно было идентифицировать при распознавании текста.
- Используя результаты обнаружения текста, механизм OCR идентифицирует каждый символ по его форме и размеру. Вы часто будете видеть сверточные и рекуррентные нейронные сети, иногда в комбинации, используемые для этой задачи.
- После того, как программное обеспечение OCR закончит распознавание текста в файле изображения, его необходимо проверить на точность, прежде чем его можно будет использовать.
Преимущества автоматизированных рабочих процессов OCR
Ключевые преимущества автоматизированных рабочих процессов оптического распознавания символов включают в себя:
- Более быстрые и точные автоматические результаты при исключении человеческого фактора.
- Более низкая стоимость входа для малого бизнеса благодаря более быстрой обработке данных и эффективному использованию данных.
- Более стабильные результаты для нескольких пользователей и проектов.
- Улучшенное хранение данных и безопасность данных.
- Огромные возможности для масштабирования.
Проблемы оптического распознавания символов
Основная проблема OCR заключается в том, что она не идеальна. Если вы представите, что читаете текст на этой странице с помощью камеры, а затем преобразуете эти изображения в слова, вы поймете, почему OCR может быть проблематичным. Некоторые из проблем OCR включают в себя:
- Размытый текст искажен тенями.
- Цвет фона и текста имеют схожие цвета.
- Части изображения обрезаются или полностью обрезаются (например, нижняя часть «этого»).
- Слабые знаки поверх некоторых букв (например, «i») могут сбить с толку программное обеспечение OCR, думая, что они являются частью буквы, а не знаками сверху.
- Различие типов и размеров шрифтов может быть затруднено при идентификации.
- Условия освещения при фотографировании или сканировании документа.
Примеры использования OCR
- Автоматизация ввода данных: OCR можно использовать для автоматизации процесса ввода данных в базу данных.
- Сканирование штрих-кода: OCR позволяет компьютеру сканировать штрих-коды на продуктах и извлекать информацию о них из баз данных.
- Распознавание номерных знаков: OCR анализирует номерные знаки и извлекает из них такую информацию, как регистрационные номера и названия штатов.
- Проверка паспорта: OCR можно использовать для проверки подлинности паспортов, виз и других проездных документов.
- Распознавание этикеток магазинов: Магазины могут использовать OCR для автоматического считывания этикеток своих продуктов и сравнения их со своими каталогами продуктов, чтобы определить, какие продукты в настоящее время находятся на полках магазинов, какие товары отсутствуют на складе или есть ошибки на складе.
- Обработка страховых случаев: Программное обеспечение OCR может сканировать документы и проверять подписи, даты, адреса и другую информацию в формах, отправленных клиентами, которые подали иски о возмещении ущерба, причиненного стихийными бедствиями, пожарами или кражами.
- Чтение сигналов светофора: Систему OCR можно использовать для считывания цветов светофоров и определения того, являются ли они красными или зелеными.
- Считывание коммунальных счетчиков: Коммунальные предприятия используют OCR для считывания счетчиков электроэнергии, газа и воды, чтобы выставлять клиентам счета за правильные суммы.
- Мониторинг социальных сетей – Компании используют OCR для идентификации и классификации упоминаний компании или бренда в сообщениях социальных сетей, твитах и даже обновлениях Facebook.
- Проверка правоустанавливающих документов: Адвокатское бюро может сканировать такие документы, как контракты, договоры аренды и соглашения, чтобы убедиться, что они разборчивы и точны, прежде чем отправлять их клиентам.
- Многоязычные документы: Компании, которая продает товары в других странах, может потребоваться перевести свои маркетинговые материалы на несколько языков, а затем использовать их в качестве шаблонов для будущих проектов.
- Маркировка медицинских препаратов: OCR широко используется для извлечения значимой информации из этикеток лекарств, чтобы компьютерные системы могли анализировать и обрабатывать ее.
Промышленный дизайн
- Розничная: В розничной торговле используется OCR для сканирования штрих-кодов, информации о кредитных картах, квитанций и т. д.
- БФИ: Банки используют OCR для чтения чеков, депозитных ордеров и банковских выписок для проверки подписей и добавления транзакций к счетам. Они также могут анализировать большие объемы данных, чтобы принимать решения о счетах клиентов, инвестициях, кредитах и многом другом с помощью OCR.
- Правительство: OCR можно использовать для сканирования и оцифровки юридических документов, таких как свидетельства о рождении, водительские права и другие официальные записи.
- Образование: Учителя могут использовать OCR для создания цифровых копий книг и других студенческих документов. Учителя также могут сканировать документы на свои компьютеры и использовать технологию OCR для создания электронной копии, к которой учащиеся могут получить доступ в любое время.
- Здравоохранение: Врачам часто необходимо быстро ввести информацию о пациенте в компьютерную систему. Отрасль здравоохранения может использовать OCR для бизнес-процессов, таких как выставление счетов и обработка претензий.
- Производство – Производственным предприятиям часто требуется сканировать такие документы, как счета-фактуры или заказы на поставку. OCR можно использовать для «считывания» серийных номеров на компонентах продукта, когда они проходят по конвейерной ленте или по сборочной линии.
- Наши технологии: Программное обеспечение OCR используется во многих параметрах, связанных с ИТ, включая интеллектуальный анализ данных, анализ изображений, распознавание речи и многое другое. В разработке программного обеспечения OCR используется для преобразования отсканированных документов обратно в цифровые файлы.
- Транспорт и логистика: OCR можно использовать для чтения отгрузочных этикеток или контроля складских запасов. Он также может обнаруживать мошенничество, когда поставщики выставляют счета на оплату.
Вердикт
Процесс OCR относительно прост, требуется всего несколько шагов для преобразования изображения в текст. Есть некоторые ошибки и нестыковки, но технология бесспорно впечатляет, учитывая то, как все это работает.
