Optyczne rozpoznawanie znaków dla większości z nas może brzmieć intensywnie i obco, ale częściej korzystamy z tej zaawansowanej technologii. Korzystamy z tej technologii dość intensywnie, od tłumaczenia obcego tekstu na preferowany przez nas język po digitalizację drukowanych dokumentów papierowych. Już, OCR technologia rozwinęła się dalej i stała się integralną częścią naszego ekosystemu technologicznego.
Jednak informacji o tej innowacyjnej technologii jest zbyt mało i nadszedł czas, abyśmy rzucili na nią światło.
Co to jest optyczne rozpoznawanie znaków (OCR)?
Optyczne rozpoznawanie znaków, będące częścią rodziny Sztucznej Inteligencji, to elektroniczna konwersja tekstu z odręcznych notatek, drukowany tekst z filmów, zdjęć i zeskanowanych dokumentów do formatu nadającego się do odczytu maszynowego i cyfrowego.
Możliwe jest kodowanie tekstu z drukowanego dokumentu i elektroniczne modyfikowanie, przechowywanie lub zmienianie go w celu przechowywania, odzyskiwania i wykorzystania do budowania modeli ML przy użyciu technologii OCR.
Istnieją dwa podstawowe rodzaje OCR – tradycyjny i odręczny. Chociaż obaj dążą do tego samego wyniku, różnią się sposobem wyodrębniania informacji.
W tradycyjnym OCR tekst jest wyodrębniany na podstawie dostępnych stylów czcionek, które Systemy OCR można trenować. Z drugiej strony, w odręcznym OCR, gdzie każdy styl pisania jest wyjątkowy, czytanie i kodowanie jest wyzwaniem. W przeciwieństwie do tekstu pisanego, gdzie tekst jest taki sam na całej tablicy, tekst pisany ręcznie jest unikalny dla danej osoby. Odręczne OCR wymaga więcej szkoleń, aby uzyskać dokładność rozpoznawanie wzorców.
Dlaczego OCR jest ważny?
W miarę jak transformacja cyfrowa zyskuje na znaczeniu na świecie, jesteśmy świadkami końca przestarzałych, zastanych systemów i procesów. Chociaż to przejście jest niesamowite, wiąże się z pewnym zestawem wstępnych wyzwań. Mogą to być procesy biznesowe obejmujące tworzenie kopii zapasowych nośników druku w ramach procedury wprowadzania danych.
Gdy zasoby drukowane są digitalizowane, często mają one format obrazu, którego tekstu nie można modyfikować, manipulować ani wprowadzać do modeli sztucznej inteligencji w celu szkolenia i przetwarzania. Aby przekształcić je w zasoby cyfrowe gotowe do użycia maszynowego, należy je zidentyfikować i przetworzyć.
Technologia OCR zajmuje się tym poprzez skanowanie i konwertowanie tekstu zawartego w obrazach, filmach i innych formatach na dane, które można wprowadzać na platformy, języki programowania i bazy danych.
Ten szczególnie nieunikniony aspekt transformacji cyfrowej napędza rozwój rynku OCR, którego szacunkowy CAGR będzie rósł na poziomie 14.32% i do 40 r. będzie wyceniany na 2032 miliardów dolarów. Poza tym wraz z rozwojem widzenia komputerowego i niezliczonymi jego zastosowaniami , technologia OCR stała się podstawą, wokół której można opracowywać innowacje i rozwiązania.
Może to obejmować digitalizację recept wystawianych przez lekarzy w służbie zdrowia po umożliwienie odczytu szyldów w samochodach autonomicznych. OCR to podstawowa technologia napędzająca zmiany.
Jak działa technologia OCR
Elektroniczne tłumaczenie tekstu offline na bity cyfrowe jest bardzo interesujące i skrupulatne. Aby dać Ci krótkie wyobrażenie o tym, jak to działa, oto pełne zestawienie:
Skanowanie
Pierwszy krok w tym procesie polega na użyciu skanerów optycznych do skanowania dokumentów i izolowania znaków i danych od wszystkiego innego. Zeskanowany plik jest zapisywany jako obraz.
Rafinacja
Ponieważ nie wszystkie dokumenty i arkusze mają tę samą jakość, wszystkie obrazy są udoskonalane w celu optymalizacji jakości. Obejmuje to wyrównywanie tekstu, wygładzanie pikseli, czynienie tekstu wyraźniejszym i nie tylko. Ten proces sprawia, że tekst jest czytelny.
Klasyfikacja
Po dopracowaniu obrazu tekst jest klasyfikowany i segregowany w grupy. Wiąże się to z wykorzystaniem technik segmentacji obrazu w celu klasyfikacji tekstu na kategorie.
Rozpoznawanie postaci
Po sklasyfikowaniu tekstu modele i algorytmy OCR, takie jak rozpoznawanie wzorców i cech, zaczynają działać, aby zidentyfikować tekst i litery. Podczas gdy rozpoznawanie wzorów szuka pisma odręcznego, czcionek, formatów tekstu i innych aspektów, rozpoznawanie cech identyfikuje wzorce, takie jak krzywe, kierunek linii, linie i inne.
Przetwarzanie końcowe
Po zidentyfikowaniu tekstów generowany jest wynik, który zwykle znajduje się w pliku cyfrowym. Należy pamiętać, że wyniki nie są w 100% dokładne, ponieważ jakość wydruku zależy od jakości papieru, pisma ręcznego, dziwnych wzorów tekstu, algorytmów i innych czynników.
[Przeczytaj także: OCR w opiece zdrowotnej: przypadki użycia, korzyści i wady]
Rodzaje OCR
OCR nie obejmuje jedynie digitalizacji tekstu na papierze, ale tekstu w dowolnym innym formacie innym niż dokumenty. Ponieważ jego typy i zastosowania są różnorodne, stosowane techniki i podejścia również są różne.
Inteligentne rozpoznawanie słów Funkcja ta przechwytuje pismo odręczne i tekst kursywą, dzięki czemu idealnie nadaje się do digitalizacji dowolnego odręcznego dziennika lub dokumentu.
| Typ OCR | Na czym to polega |
| Inteligentne rozpoznawanie znaków | Jest to bardzo podobne do rozpoznawania słów, ale zamiast skanować cały tekst, wyszukuje określone znaki. |
| Optyczne rozpoznawanie znaków | Wykrywa wpisany tekst, ale jak sama nazwa wskazuje, identyfikuje tylko jeden znak na raz. |
| Optyczne rozpoznawanie słów | Podobnie jak w przypadku rozpoznawania znaków, funkcja ta identyfikuje słowa i tekst, a nie tylko znaki na obrazach z wpisanym tekstem. |
| Rozpoznawanie znaków optycznych | Dane oznaczone przez człowieka, takie jak odpowiedzi OMR, znaczniki na kartach do głosowania, znaczniki na arkuszach odpowiedzi i inne, są identyfikowane za pomocą tej techniki. |
Zalety OCR
Optyczne rozpoznawanie znaków – technologia OCR – przynosi szereg korzyści, z których niektóre to:
Zwiększ szybkość procesu:
Dzięki szybkiemu przekształcaniu nieustrukturyzowanych danych w informacje możliwe do odczytu maszynowego i wyszukiwania, technologia ta pomaga zwiększyć szybkość procesów biznesowych.
Zwiększa celność:
Wyeliminowane zostaje ryzyko błędów ludzkich, co poprawia ogólną dokładność rozpoznawania znaków.
Zmniejsza koszty przetwarzania:
Oprogramowanie do optycznego rozpoznawania znaków nie jest całkowicie zależne od innych technologii, co zmniejsza koszty przetwarzania.
Zwiększa produktywność:
Ponieważ informacje są łatwo dostępne i możliwe do przeszukiwania, pracownicy mają więcej czasu na wykonywanie produktywnych zadań i osiąganie celów.
Poprawia satysfakcję klienta:
Dostępność informacji w łatwo przeszukiwalnym formacie zapewnia wyższy poziom satysfakcji i lepszą obsługę klienta.
Przypadki użycia i aplikacje
Ochrona dokumentów / Digitalizacja dokumentów
Stare, wartościowe dokumenty historyczne można zachować, przechowywać i uczynić niezniszczalnymi, przekształcając je na format cyfrowy. Technologia OCR jest wykorzystywana do digitalizacji starych i rzadkich książek, więc te rękopisy z nieregularną czcionką można cyfrowo zmieniać i udostępniać do wyszukiwania w przyszłości.
Bankowość i finanse
Sektor bankowo-finansowy w pełni wykorzystuje technologię OCT. Ta technologia pomaga poprawić zapobieganie oszustwom bezpieczeństwa, zmniejszać ryzyko i przyspieszać przetwarzanie. Banki i aplikacje bankowe wykorzystują OCR do wyodrębniania kluczowych danych z czeków, takich jak numer konta, kwota i podpis odręczny. OCR pomaga w szybszym przetwarzaniu wniosków kredytowych i hipotecznych, faktur i odcinków wypłaty.
Zanim OCR stał się bardziej powszechny, wszystkie dokumenty bankowe, takie jak akta, pokwitowania, wyciągi i czeki, były fizyczne. Dzięki cyfryzacji OCR banki i instytucje finansowe mogą usprawnić procesy, wyeliminować ręczne błędy i poprawić wydajność procesów dzięki szybkiemu dostępowi do danych.
Rozpoznawanie numerów rejestracyjnych
Technologia OCR jest szeroko stosowana do identyfikacji numerów i tekstu na tablicach rejestracyjnych. Technologia ta jest wykorzystywana do identyfikacji zagubionych samochodów, naliczania opłat parkingowych i zapobiegania przestępstwom samochodowym.
Technologia OCR pomaga we wdrażaniu przepisów bezpieczeństwa ruchu drogowego, aby uniknąć oszustw i przestępstw. Ponieważ tablice rejestracyjne na pojeździe są powiązane z danymi uwierzytelniającymi kierowcy, identyfikacja jest łatwiejsza.
Co więcej, tablice rejestracyjne składają się z dobrze napisanego zestawu liczb i tekstu, który nie jest trudny do odczytania przez model AI, dzięki czemu jest łatwiejszy i dokładniejszy.
Tekst na mowę
Zastosowanie technologii OCR do zamiany tekstu na mowę jest doskonałym ułatwieniem dla osób z problemami wzroku w funkcjonowaniu z większą łatwością. Technologia OCR pomaga w skanowaniu tekstów fizycznych i cyfrowych oraz przy użyciu urządzeń głosowych. Treść jest następnie odczytywana na głos. Chociaż aspekt zamiany tekstu na mowę w technologii OCR był jedną z pierwszych aplikacji, obecnie jest rozwijany i zaawansowany, aby zaspokoić wyjątkowe potrzeby osób niepełnosprawnych wzrokowo, obsługując kilka dialektów i języków.
Transkrypcja wielu kategorii Zeskanowane dokumenty papierowe Zbiory danych
Za pomocą technologii OCR skutecznie transkrybowane są również faktury, paragony, rachunki i inne dokumenty różnych kategorii. Biuletyny, dokumenty z numerami w kółkach, formularze z polami wyboru oraz dokumenty z kilkoma kategoriami, takie jak formularze podatkowe i podręczniki, również mogą być digitalizowane.
Transkrybuj etykiety medyczne za pomocą OCR
Pomagając w skanowaniu etykiet medycznych na receptę za pomocą OCR, możliwe jest teraz automatyczne przechwytywanie danych medycznych. Medycyna dane są przechwytywane od odręcznych recept, informacji o lekach i ilości, aby uniknąć błędów ręcznych, powielania i zaniedbań.
Dzięki OCR branża opieki zdrowotnej może szybko skanować, przechowywać i wyszukiwać historię medyczną pacjenta. OCR umożliwia digitalizację i przechowywanie raportów ze skanów, historii leczenia, dokumentacji szpitalnej, dokumentacji ubezpieczeniowej, zdjęć rentgenowskich i innych dokumentów. Dzięki digitalizacji, transkrypcji i przechowywaniu etykiet medycznych, OCR ułatwia usprawnienie przepływu procesów i przyspieszenie opieki zdrowotnej.
Wykrywanie ulic/dróg i wyciąganie informacji z tablicy ulic za pomocą OCR
Automatyczne wykrywanie, identyfikacja i klasyfikacja znaków drogowych/ulicowych odbywa się za pomocą OCR. Wykrywając znaki drogowe, OCR kieruje kierowców w stronę bezpieczniejszej podróży. Technologia OCR działa równie dobrze w warunkach słabego oświetlenia, wykrywa znaki drogowe w kilku językach i szyldy o różnych kształtach i klasyfikuje je na przyszłość.
Rozwijać się inteligentne rozpoznawanie znaków narzędzia, musisz go przeszkolić za pomocą zestawu danych specyficznego dla projektu.
W Shaip dostarczamy w pełni dostosowany zestaw danych dokumentów, aby rozwijać wysoce funkcjonalne OCR dla modeli AI i ML. Nasze specjalistyczne proces OCR pomaga w tworzeniu zoptymalizowanych rozwiązań dla klientów.
[Przeczytaj także: Infografika OCR – Definicja, korzyści, wyzwania i przypadki użycia]
Dostarczamy obszerne i niezawodne zbiory danych, które zawierają tysiące różnorodnych danych wyodrębnionych z zeskanowanych dokumentów. Skontaktuj się z naszym Rozwiązania OCR ekspertów, aby wiedzieć, w jaki sposób dostarczamy skalowalne, niedrogie i dostosowane do potrzeb klienta zestawy danych.
