Оптическое распознавание символов большинству из нас это может показаться сложным и чуждым, но мы чаще используем эту передовую технологию. Мы используем эту технологию достаточно широко, от перевода иностранного текста на предпочитаемый нами язык до оцифровки печатных бумажных документов. Все же, OCR технологии продвинулись дальше и стали неотъемлемой частью нашей технологической экосистемы.
Однако информации об этой инновационной технологии слишком мало, и пришло время пролить на нее свет.
Что такое оптическое распознавание символов (OCR)?
Часть семейства искусственного интеллекта, оптическое распознавание символов — это электронное преобразование текста из рукописных заметок, печатный текст от видео, изображений, и отсканированные документы в машиночитаемый и цифровой формат.
Можно закодировать текст из печатного документа и изменить, сохранить или изменить его в электронном виде для сохранения, восстановления и использования для построения моделей ML с использованием технологии OCR.
Существует два основных типа OCR — традиционный и рукописный. Хотя оба они работают для достижения одного и того же результата, они различаются тем, как они извлекают информацию.
В традиционном OCR текст извлекается на основе доступных стилей шрифта, которые OCR-системы можно тренироваться с. С другой стороны, в рукописном OCR, где каждый стиль письма уникален, читать и кодировать сложно. В отличие от печатного текста, где текст одинаков для всех, рукописный текст уникален для каждого человека. Рукописное распознавание текста требует дополнительной подготовки для точного распознавание образов.
Как работает технология OCR?
В работе технологии OCR задействованы три важных аппаратных и программных элемента.
Шаг 1: Преобразование физического документа в цифровое изображение
На этом этапе необходимо иметь компонент оптического сканера для преобразования документа в цифровое изображение. Если документ находится на бумажном носителе, важно определить интересующую область, чтобы декодированию подлежали только эти области. Области с текстом учитываются для преобразования, а остальные остаются нулевыми. Изображения в документе преобразуются в фоновые цвета, а текст остается темным — это помогает отделить символы от фона.
Шаг 2: Фаза распознавания персонажей
Этот пошаговый удар запускает процесс распознавания определенных символов в тексте. Система не анализирует весь текст — цифры и буквы — за один раз. Он выбирает меньшие сегменты, скорее всего, отдельные слова, если система ИИ может точно распознавать язык.
Распознавание функций: Он используется для идентификации нового персонажа с помощью правил, определяющих специфические характеристики текста. Например, буква «Т» может показаться нам очень простой, но для ИИ это относительно сложная комбинация вертикальных и горизонтальных линий.
Распознавание образов: ИИ обучается с использованием набора текстов и чисел, чтобы автоматически идентифицировать и распознавать совпадения в документах с его изученным хранилищем.
Шаг 3: Обработка и вывод текста
Все идентифицированные символы преобразуются в код ASCII для сохранения на будущее. Очень важно иметь постобработку, чтобы можно было перепроверить первый вывод. Например, буквы «I» и «1» могут выглядеть немного похожими, что затрудняет их распознавание системой, особенно когда речь идет о почерке.
Преимущества оптического распознавания символов
Оптическое распознавание символов — технология OCR – дает ряд преимуществ, некоторые из которых:
Увеличьте скорость процесса:
Благодаря быстрому преобразованию неструктурированных данных в машиночитаемую и доступную для поиска информацию эта технология помогает увеличить скорость бизнес-процессов.
Повышает точность:
Исключается риск человеческих ошибок, что повышает общую точность распознавания символов.
Снижает затраты на обработку:
Программное обеспечение оптического распознавания символов не полностью зависит от других технологий, что снижает затраты на обработку.
Повышает производительность:
Поскольку информация легкодоступна и доступна для поиска, у сотрудников появляется больше времени для продуктивных задач и достижения целей.
Повышает удовлетворенность клиентов:
Доступность информации в удобном для поиска формате обеспечивает более высокий уровень удовлетворенности и лучшее качество обслуживания клиентов.
Варианты использования и приложения
Сохранение документов / Оцифровка документов
Старые ценные исторические документы можно сохранить, сохранить и сделать неуничтожимыми, преобразовав их в цифровой формат. Технология OCR используется для оцифровки старинных и редких книг, поэтому эти рукописи с неправильным шрифтом можно изменить в цифровом виде и сделать доступными для поиска в будущем.
Банковское дело и финансы
Банковский и финансовый сектор активно использует технологию OCT. Эта технология помогает улучшить предотвращение мошенничества с безопасностью, снизить риск и ускорить обработку. Банки и банковские приложения используют OCR для извлечения важных данных из чеков, таких как номер счета, сумма и подпись от руки. OCR помогает ускорить обработку кредитных и ипотечных заявок, счетов и платежных ведомостей.
До того, как OCR стало более распространенным, все банковские документы, такие как отчеты, квитанции, выписки и чеки, были физическими. Благодаря оцифровке оптического распознавания символов банки и финансовые учреждения могут оптимизировать процессы, устранить ручные ошибки и повысить эффективность процессов за счет быстрого доступа к данным.
Распознавание номерных знаков
Технология OCR широко используется для идентификации цифр и текста на номерных знаках. Эта технология используется для выявления потерянных автомобилей, расчета платы за парковку и предотвращения транспортных преступлений.
Технология OCR помогает внедрять правила безопасности дорожного движения, чтобы избежать мошенничества и преступлений. Поскольку номерные знаки на транспортном средстве связаны с учетными данными водителя, идентификация упрощается.
Более того, номерные знаки состоят из хорошо написанной связки цифр и текста, который несложно прочитать модели ИИ, что делает его более легким и точным.
Преобразование текста в речь
Применение технологии OCR для преобразования текста в речь — отличный помощник для людей с нарушениями зрения, чтобы они могли работать с большей легкостью. Технология OCR помогает сканировать физические и цифровые тексты и использовать голосовые устройства. Затем содержание зачитывается вслух. Хотя технология преобразования текста в речь была одним из первых приложений, в настоящее время она развивается и совершенствуется, чтобы удовлетворить уникальные потребности людей с нарушениями зрения, поддерживая несколько диалектов и языков.
Транскрипция нескольких категорий Отсканированные бумажные документы Datasets
С помощью технологии OCR также эффективно расшифровываются счета-фактуры, квитанции, счета и другие документы различных категорий. Информационные бюллетени, документы с номерами в кружках, формы с флажками и документы с несколькими категориями, такие как налоговые формы и руководства, также могут быть оцифрованы.
Расшифровка медицинских этикеток с помощью OCR
Помогая сканировать рецептурные медицинские этикетки с помощью OCR, теперь можно автоматически собирать медицинские данные. Медицинский данные захвачены из рукописных рецептов, информации о лекарствах и количестве, чтобы избежать ручных ошибок, дублирования и небрежности.
С OCR индустрия здравоохранения может быстро сканировать, хранить и искать историю болезни пациента. OCR позволяет оцифровывать и хранить отчеты о сканировании, историю лечения, больничные записи, страховые записи, рентгеновские снимки и другие документы. Оцифровывая, транскрибируя и сохраняя медицинские этикетки, OCR упрощает процесс и ускоряет оказание медицинской помощи.
Обнаружение улицы/дороги и извлечение данных Street Board с OCR
Автоматическое обнаружение, идентификация и классификация дорожных / уличных знаков выполняются с помощью OCR. Обнаружив дорожные знаки, OCR направляет водителей к более безопасному путешествию. Технология OCR одинаково хорошо работает в условиях низкой освещенности, распознает дорожные знаки на нескольких языках и вывески разной формы и классифицирует их на будущее.
разработать интеллектуальное распознавание символов инструмент, вы должны обучить его набору данных для конкретного проекта.
В Shaip мы предоставляем полностью настраиваемый набор данных документов для разработки высокофункциональных OCR для моделей AI и ML. Наш специализированный процесс оптического распознавания символов помогает в разработке оптимизированных решений для клиентов.
Мы предоставляем обширные и надежные наборы данных, которые содержат тысячи разнообразных данных, извлеченных из отсканированных документов. Свяжитесь с нашим OCR-решения экспертов, чтобы узнать, как мы предоставляем масштабируемые, доступные и ориентированные на клиента наборы данных.
