Ako ste ikada proveli sate pregledavajući hrpu dokumenata u potrazi za sadržajem, riječima ili drugim informacijama, OCR može biti vaš novi najbolji prijatelj. Mogućnost korištenja PDF čitača ili drugog alata za upravljanje dokumentima može vam uštedjeti puno vremena. Većina nas u poslu neprestano traži načine za poboljšanje efikasnosti i pojednostavljenje poslovanja.
U ovom nastojanju, OCR može biti koristan alat. U ovom članku ćemo detaljnije pogledati optičko prepoznavanje znakova (OCR), uključujući šta je to, kako funkcionira i još mnogo toga.
Dakle, šta je zapravo (OCR) optičko prepoznavanje znakova?
Prepoznavanje teksta je drugo ime za optičko prepoznavanje znakova (OCR).
Podaci se izdvajaju i prenamjenjuju iz skeniranih papira, fotografija kamere i pdf-a samo sa slikama pomoću OCR alata. OCR softver izdvaja slova iz slika, pretvara ih u riječi, a zatim sastavlja rečenice, omogućavajući pristup i izmjenu originalnog teksta.
Takođe uklanja potrebu za ručnim unosom podataka. OCR sistemi pretvaraju fizičke, štampane dokumente u mašinski čitljiv tekst koristeći mešavinu hardvera i softvera. Tekst se kopira ili čita pomoću hardvera (kao što je optički skener ili namjenska ploča), a dodatnom obradom obično upravlja softver.
Umjetna inteligencija (AI) se može koristiti u OCR softveru za postizanje složenijih tehnika inteligentnog prepoznavanja karaktera (ICR), kao što je razlikovanje jezika ili stilova rukopisa. OCR se najčešće koristi za pretvaranje štampanih pravnih ili istorijskih dokumenata u pdf dokumente, koji se zatim mogu uređivati, formatirati i pretraživati kao da su napisani pomoću procesora teksta.
Kada skenirate obrazac ili račun, na primjer, vaš računar ga pohranjuje kao datoteku slike. Ne možete mijenjati, pretraživati ili brojati riječi u datoteci sa slikom pomoću uređivača teksta. Međutim, možete koristiti OCR da transformišete sliku u tekstualni dokument i sačuvate sadržaj kao tekstualne podatke.
Kako funkcioniše?
Kao što je ranije rečeno, OCR sistem se sastoji od hardvera i softvera. Cilj usluge je procijeniti sadržaj fizičkog dokumenta i transformirati dijelove u skriptu koja se zatim može koristiti za obradu podataka.
Uzmite u obzir poštanske usluge i usluge sortiranja pošte, na primjer. OCR je od suštinskog značaja za njihovu sposobnost da brzo obrađuju izvorne i povratne adrese kako bi efikasnije kategorizirali poštu. Sljedeća tri pristupa su ključna za uspjeh programa:
1. Predobrada slike
Tehnika mijenja stvarni oblik dokumenta u sliku, kao što je snimljena slika, u prvom koraku. Cilj ovog koraka je da se predstavljanje mašine učini što preciznijim, a istovremeno eliminiše sva neželjena odstupanja.
Nakon toga, koncept se pretvara u crno-bijelo i procjenjuje se za svijetla naspram tamnih područja (likova). Koristeći OCR tehnologiju, slika se zatim dijeli na diskretne dijelove, kao što su tabele, tekst ili umetnuta grafika.
2. AI prepoznavanje karaktera
Da bi razlikovao slova i cifre, AI ispituje tamna područja slike. Da bi ciljao jednu po jednu riječ, frazu ili pasus, AI obično koristi jednu od sljedećih metoda:
- Prepoznavanje uzoraka: Za obuku AI sistema, tehnologije koriste različite jezike, tekstualne formate i rukopis. Da bi identificirao podudaranja, algoritam uspoređuje slova na detektovanoj slici slova sa bilješkama koje je već naučio.
- Prepoznavanje karakteristika: Da bi prepoznao nove znakove, sistem koristi pravila zasnovana na određenim atributima karaktera. Jedna osobina je broj ugaonih, ukrštenih ili zakrivljenih linija u slovu.
Algoritam koristi kriterijume zasnovane na određenim svojstvima karaktera za otkrivanje jedinstvenih znakova. Količina linija pod uglom, ukrštanja ili savijanja u znaku, na primjer, je jedna karakteristika.
3. Post-preprocesiranje
Tokom naknadne obrade, AI ispravlja greške u konačnoj datoteci. Jedna strategija je educirati AI o rječniku terminologije koji će se koristiti u radu. Zatim, kako biste osigurali da nijedno tumačenje nije izvan vokabulara AI, ograničite izlaz AI na te riječi/formate.
Prednosti OCR-a
- Glavne prednosti OCR tehnologije su ušteda vremena i smanjenje broja grešaka. Takođe omogućava komprimovanje podataka u zip fajlove, nešto što prava štampana stranica ne može da postigne.
- Podaci se mogu pretraživati pomoću optičkog prepoznavanja znakova. Skenirane datoteke koje su konvertovane u mašinski čitljive datoteke mogu se pohraniti u bilo kojem formatu koji se može pretraživati na internom serveru organizacije ili učiniti dostupnim globalno na Internetu.
- OCR se često koristi u kombinaciji sa drugim sistemima veštačke inteligencije. Na primjer, samovozeći automobili skeniraju i čitaju registarske tablice i putokaze, prepoznaju logotipe brendova u objavama na društvenim mrežama i prepoznaju ambalažu proizvoda na reklamnim fotografijama. Tehnologija umjetne inteligencije poput ove pomaže firmama u donošenju boljih marketinških i operativnih odluka koje štede novac i povećavaju zadovoljstvo kupaca.
- Postojeće i nove informacije mogu se pretvoriti u arhivu znanja koja se može u potpunosti pretraživati. Oni također mogu koristiti alate za analizu podataka za automatsku obradu tekstualne baze podataka za dodatnu obradu znanja.
- Optičko prepoznavanje znakova (OCR) je moćan alat koji može prepoznati bilo koju jezičku skriptu. Ova sposobnost OCR-a, kada je uparena sa standardom Unicode i softverom za prevođenje kao što je Google Translate, omogućava da se svaki skenirani i digitalizovani dokument prevede na bilo koji drugi jezik. Prednost koja eliminira potrebu za ljudskim prevodiocima i njihove dugotrajne napore.
Slučajevi upotrebe OCR-a
Najpoznatija upotreba optičkog prepoznavanja znakova je pretvaranje štampanih papirnih dokumenata u mašinski čitljive tekstualne dokumente (OCR). Nakon OCR obrade skeniranog papirnog dokumenta, tekst se može uređivati pomoću procesora teksta kao što je Microsoft Word ili Google Docs.
Mnogi dobro poznati sistemi i usluge u našem svakodnevnom životu oslanjaju se na OCR, koji se obično koristi kao nevidljiva tehnologija.
Automatizacija unosa podataka, pomoć slijepim i slabovidnim osobama i indeksiranje dokumenata za pretraživače, kao što su pasoši, registarske tablice, fakture, bankovni izvodi, vizit karte i automatsko prepoznavanje registarskih tablica, sve su to bitne, ali manje poznate upotrebe OCR tehnologije. .
Transformacijom papirnih i skeniranih slikovnih dokumenata u strojno čitljive PDF datoteke koje se mogu pretraživati, OCR omogućava optimizaciju modeliranja velikih podataka. Bez početne primjene OCR-a na dokumente koji već nemaju tekstualne slojeve, obrada i izdvajanje važnih informacija ne može se automatizirati.
Skenirani papiri sada se mogu ugraditi u sistem velikih podataka koji može čitati podatke o klijentima iz bankovnih izvoda, ugovora i drugih bitnih štampanih dokumenata zahvaljujući OCR prepoznavanju teksta.
Organizacije mogu koristiti OCR za automatizaciju faze unosa rudarenja podataka, umjesto da osoblje analizira nebrojene slikovne dokumente i ručno unose unose u automatizirani cevovod za obradu velikih podataka.
OCR softver može prepoznati tekst na slikama, izdvojiti tekst iz fotografija i spremiti tekstualne datoteke u sljedećim formatima: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF i drugi.
Pravni posao, koji stvara najviše papirologije, koristi optičko prepoznavanje znakova na razne načine. Svi štampani dokumenti – izjave pod zakletvom, presude, dosijei, izjave, testamenti i tako dalje – mogu se digitalizirati, pohraniti i pretraživati pomoću najjednostavnijih OCR skenera.
Ove metode se mogu koristiti za pravne zapise u drugim lingvističkim pismima, kao što su japanski i hindi, jer se OCR tehnologija širi na jezike koji ne koriste latinski karakter. OCR tehnologija može omogućiti nesmetan pristup brojnim primjerima iz prošlosti za poslovanje koje se značajno oslanja na prošlost.
Primjena OCR-a
- Prepoznavanje saobraćajnih znakova.
- Pomoću kamere možete prepoznati registarske tablice.
- Unos, ekstrakcija i obrada podataka su automatizirani.
- Na aerodromima se priznaju pasoši i izvlače podaci.
- Kreiranje liste kontakata koristeći informacije na vizit kartama.
- Dešifrovanje radova za slijepe i slabovide osobe koje će im se čitati naglas.
- Omogućavanje pretraživanja putem elektronskih slika štampanih materijala.
- Kreiranje arhiva istorijske građe kao što su časopisi i novine koje se mogu pretraživati.
- Unos podataka za komercijalne dokumente kao što su čekovi, pasoši, fakture, bankovni izvodi, priznanice i predračuni, između ostalog.
zaključak
OCR (Optical Character Recognition) je tehnika za skeniranje i digitalizaciju papirnih dokumenata. Kreira digitalne datoteke koje se potpuno mogu pretraživati od fotografija, rukom pisanog materijala i štampanih dokumenata.
Kako ove tehnologije postaju ekonomičnije i dostupnije, OCR je savršena ilustracija kako rješenja umjetne inteligencije pokreću modernizaciju baze podataka.
Da rezimiramo, OCR je fantastična tehnologija sa ogromnim potencijalom. Takvi instrumenti su već prilično sofisticirani u današnjem svijetu. Optičko prepoznavanje znakova će se, s druge strane, poboljšati u budućnosti.
Umjetna inteligencija (AI) je spremna da postane jedan od najutjecajnijih trendova u narednim godinama, mijenjajući način na koji razmišljamo o informacijama.
Ostavite odgovor