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 из видео, изображений и отсканированных документов 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.
Почему важно распознавание текста?
Поскольку цифровая трансформация занимает видное место в мире, мы являемся свидетелями конца устаревших, унаследованных систем и процессов. Хотя этот переход невероятен, он сопряжен с рядом предварительных проблем. Это могут быть бизнес-процессы, включающие резервное копирование печатных СМИ в качестве способа ввода данных.
Когда печатные ресурсы оцифровываются, они часто имеют формат изображения, где текст нельзя изменять, манипулировать или вводить в модели искусственного интеллекта для обучения и обработки. Чтобы превратить их в готовые к использованию цифровые активы, их необходимо идентифицировать и обработать.
Технология OCR заботится об этом, сканируя и преобразуя текст в изображениях, видео и других форматах в данные, которые можно передавать на платформы, языки программирования и базы данных.
Этот особенно неизбежный аспект цифровой трансформации способствует росту рынка оптического распознавания символов, где, по оценкам, его среднегодовой темп роста составит 14.32%, а к 40 году его стоимость составит 2032 миллиардов долларов. Кроме того, с развитием компьютерного зрения и множества вариантов его использования Технология оптического распознавания символов стала основой для разработки инноваций и решений.
Это может быть оцифровка рецептов врачей в сфере здравоохранения или возможность считывания вывесок в беспилотных автомобилях. Оптическое распознавание символов (OCR) — это основная технология, которая способствует переменам.
Как работает технология OCR
Электронный перевод офлайн-текста в цифровые биты — очень интересный и кропотливый процесс. Чтобы дать вам краткое представление о том, как это работает, вот полная разбивка:
Сканирование
Первый шаг в этом процессе включает использование оптических сканеров для сканирования документов и изоляции символов и данных от всего остального. Отсканированный файл сохраняется в виде изображения.
рафинирование
Поскольку не все документы и листы имеют одинаковое качество, все изображения подвергаются оптимизации качества. Это включает в себя выравнивание текста, сглаживание пикселей, повышение четкости текста и многое другое. Этот процесс делает текст читаемым.
сортировка
После обработки изображения текст классифицируется и разделяется на кластеры. Это предполагает использование методов сегментации изображений для классификации текста по категориям.
Распознавание персонажей
После классификации текста в действие вступают модели и алгоритмы оптического распознавания символов, такие как распознавание образов и функций, для идентификации текста и букв. В то время как распознавание образов ищет рукописный текст, шрифты, текстовые форматы и другие аспекты, распознавание функций определяет такие шаблоны, как кривые, направление линий, линии и т. д.
Постобработка
После идентификации текстов генерируется вывод, который обычно находится в цифровом файле. Важно отметить, что результаты не являются на 100% точными, поскольку качество вывода зависит от качества бумаги, почерка, странных текстовых шаблонов, алгоритмов и многого другого.
[Также Читайте: OCR в здравоохранении: примеры использования, преимущества и недостатки]
Типы оптического распознавания символов
OCR предполагает не только оцифровку текста на бумаге, но и текст в любом другом формате, кроме документов. Поскольку его типы и приложения разнообразны, используемые методы и подходы также различны.
Интеллектуальное распознавание слов. Устройство распознает рукописный и рукописный текст, что делает его идеальным для оцифровки любого рукописного журнала или документа.
| Тип оптического распознавания символов | Что это включает в себя |
| Интеллектуальное распознавание символов | Это очень похоже на распознавание слов, но вместо сканирования всего текста оно ищет определенные символы. |
| Оптическое распознавание символов | Он обнаруживает напечатанный текст, но, как следует из названия, идентифицирует одновременно только один символ. |
| Оптическое распознавание слов | Подобно распознаванию символов, он идентифицирует слова и текст, а не только символы на изображениях с напечатанным текстом. |
| Оптическое распознавание меток | С помощью этого метода идентифицируются данные, отмеченные человеком, такие как ответы OMR, отметки в избирательных бюллетенях, галочки в листах ответов и многое другое. |
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 высокофункционального OCR для моделей AI и ML. Наши специализированные процесс оптического распознавания символов помогает в разработке оптимизированных решений для клиентов.
[Также Читайте: Инфографика OCR – определение, преимущества, проблемы и варианты использования]
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.
