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 od filmy, zdjęcia, oraz zeskanowane dokumenty do formatu 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.
Jak działa technologia OCR?
W działanie technologii OCR zaangażowane są trzy istotne elementy sprzętowe i programowe.
Krok 1: Konwersja fizycznego dokumentu na obraz cyfrowy
W tej fazie istnieje potrzeba posiadania komponentu skanera optycznego, aby przekonwertować dokument na obraz cyfrowy. Jeśli dokument jest na papierze fizycznym, konieczne jest zdefiniowanie obszaru zainteresowania tak, aby tylko te obszary podlegały dekodowaniu. Obszary z tekstem są brane pod uwagę do konwersji, podczas gdy pozostałe pozostają puste. Obrazy na dokumencie są konwertowane na kolory tła, podczas gdy tekst pozostaje ciemny – pomaga to w oddzieleniu znaków od tła.
Krok 2: Faza rozpoznawania postaci
To kopnięcie krokowe rozpoczyna proces rozpoznawania określonych znaków w tekście. System nie przystępuje do analizy całego tekstu – cyfr i liter – za jednym razem. Wybiera mniejsze segmenty, najprawdopodobniej pojedyncze słowa, jeśli system AI potrafi dokładnie rozpoznać język.
Rozpoznawanie funkcji: Służy do identyfikacji nowszej postaci za pomocą reguł określających specyficzne cechy tekstu. Na przykład litera „T” może wydawać się nam bardzo prosta, ale jest to stosunkowo skomplikowana kombinacja pionowych i poziomych linii dla sztucznej inteligencji.
Rozpoznawanie wzorców: Sztuczna inteligencja jest szkolona przy użyciu zbioru tekstów i liczb, aby automatycznie identyfikować i rozpoznawać dopasowania z dokumentów do wyuczonego repozytorium.
Krok 3: Przetwarzanie i wysyłanie tekstu
Wszystkie zidentyfikowane znaki są konwertowane na kod ASCII, który ma być przechowywany na przyszłość. Niezbędne jest przetwarzanie końcowe, aby można było dwukrotnie sprawdzić pierwsze wyjście. Na przykład litery „I” i „1” mogą wyglądać trochę podobnie, co utrudnia rozpoznanie przez system, zwłaszcza w przypadku pisma ręcznego.
Wysokiej jakości zestaw danych faktur/paragonów/dokumentów do trenowania modelu AI
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 zapewniamy całkowicie spersonalizowany zestaw danych dokumentów, aby opracować wysoce funkcjonalny OCR dla modeli AI i ML. Nasz wyspecjalizowany proces OCR pomaga w tworzeniu zoptymalizowanych rozwiązań dla klientów.
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.
