Hvis du nogensinde har brugt timer på at gennemsøge en stak dokumenter efter indhold, ord eller anden information, kan OCR blive din nye bedste ven. At have muligheden for at bruge en PDF-læser eller andet dokumenthåndteringsværktøj kan spare dig for en masse tid. De fleste af os i erhvervslivet søger konstant efter måder at forbedre effektiviteten og strømline driften på.
I denne bestræbelse kan OCR være et nyttigt værktøj. Vi vil se nærmere på Optical Character Recognition (OCR) i dette stykke, herunder hvad det er, hvordan det virker og mere.
Så hvad er (OCR) optisk tegngenkendelse?
Tekstgenkendelse er et andet navn for optisk tegngenkendelse (OCR).
Data udtrækkes og genbruges fra scannede papirer, kamerafotos og kun billed-pdf ved hjælp af et OCR-værktøj. OCR-software udtrækker bogstaver fra billeder, konverterer dem til ord og samler derefter sætninger, hvilket giver adgang til og ændring af den originale tekst.
Det fjerner også nødvendigheden af at indtaste data manuelt. OCR-systemer gør fysiske, trykte dokumenter til maskinlæsbar tekst ved hjælp af en blanding af hardware og software. Tekst kopieres eller læses af hardware (såsom en optisk scanner eller dedikeret printkort), og yderligere behandling håndteres normalt af software.
Kunstig intelligens (AI) kan bruges i OCR-software til at opnå mere komplekse teknikker til intelligent karaktergenkendelse (ICR), såsom at skelne sprog eller håndskriftsstile. OCR bruges mest til at konvertere papirkopier af juridiske eller historiske dokumenter til pdf-dokumenter, som derefter kan redigeres, formateres og søges, som om de var skrevet ved hjælp af et tekstbehandlingsprogram.
Når du for eksempel scanner en formular eller en kvittering, gemmer din computer den som en billedfil. Du kan ikke ændre, søge i eller tælle ordene i billedfilen med en teksteditor. Du kan dog bruge OCR til at omdanne billedet til et tekstdokument og gemme indholdet som tekstdata.
Hvordan virker det?
Som tidligere nævnt består et OCR-system af både hardware og software. Tjenestens mål er at evaluere indholdet af et fysisk dokument og omdanne brikkerne til et script, der derefter kan bruges til at behandle data.
Overvej f.eks. post- og postsorteringstjenester. OCR er afgørende for deres evne til hurtigt at behandle kilde- og returadresser for at kategorisere post mere effektivt. Følgende tre tilgange er afgørende for programmets succes:
1. Billedforbehandling
Teknikken ændrer dokumentets faktiske form til et billede, såsom et optagelsesbillede, i det første trin. Målet med dette trin er at gøre maskinens repræsentation så nøjagtig som muligt og samtidig eliminere eventuelle uønskede afvigelser.
Derefter konverteres konceptet til sort/hvid og vurderes for lyse vs. mørke områder (tegn). Ved hjælp af OCR-teknologi opdeles billedet derefter i diskrete dele, såsom regneark, tekst eller indsat grafik.
2. AI-karaktergenkendelse
For at skelne bogstaver og cifre undersøger AI billedets mørke områder. For at målrette mod ét ord, en sætning eller et afsnit ad gangen bruger AI typisk en af følgende metoder:
- Mønstergenkendelse: For at træne AI-systemet bruger teknologier en række forskellige sprog, tekstformater og håndskrift. For at identificere matches sammenligner algoritmen bogstaverne på det detekterede bogstavbillede med de noter, den allerede har lært.
- Funktionsgenkendelse: For at genkende nye tegn anvender systemet regler baseret på bestemte karakterattributter. Et træk er antallet af vinklede, krydsede eller buede linjer i et bogstav.
Algoritmen bruger kriterier baseret på bestemte karakteregenskaber til at detektere unikke tegn. Mængden af vinklede, krydsende eller bøjede linjer i et tegn er f.eks. én funktion.
3. Efterforbehandling
Under efterbehandling retter AI fejl i den endelige fil. En strategi er at uddanne AI i en terminologiordbog, som vil blive brugt i papiret. For at sikre, at ingen fortolkninger er ud over AI'ens ordforråd, skal du begrænse AI'ens output til disse ord/formater.
Fordele ved OCR
- De største fordele ved OCR-teknologi er tidsbesparelser og færre fejl. Det giver også mulighed for at komprimere data til zip-filer, noget en rigtig udskrevet side ikke kan udrette.
- Data kan søges ved hjælp af optisk tegngenkendelse. Scannede filer, der er blevet konverteret til maskinlæsbare filer, kan gemmes i ethvert format, der kan søges på en organisations interne server eller gøres tilgængelige globalt på internettet.
- OCR bruges ofte sammen med andre kunstige intelligenssystemer. For eksempel scanner og læser selvkørende biler nummerplader og vejskilte, genkender mærkelogoer i opslag på sociale medier og genkender produktemballage i reklamebilleder. Kunstig intelligens-teknologi som denne hjælper virksomheder med at træffe bedre markedsførings- og driftsbeslutninger, der sparer penge og øger kundetilfredsheden.
- Eksisterende og ny information kan konverteres til et fuldt søgbart vidensarkiv. De kan også bruge dataanalyseværktøjer til automatisk at behandle tekstdatabasen til yderligere vidensbehandling.
- Optical Character Recognition (OCR) er et kraftfuldt værktøj, der kan genkende ethvert sprogscript. Denne evne til OCR, når den er parret med Unicode-standarden og oversættelsessoftware såsom Google Translate, gør det muligt at oversætte ethvert scannet og digitaliseret dokument til ethvert andet sprog. En fordel, der eliminerer behovet for menneskelige oversættere og deres tidskrævende indsats.
Brug tilfælde af OCR
Den mest kendte brug af optisk tegngenkendelse er at konvertere trykte papirdokumenter til maskinlæsbare tekstdokumenter (OCR). Efter OCR-behandling af et scannet papirdokument, kan teksten redigeres ved hjælp af et tekstbehandlingsprogram som Microsoft Word eller Google Docs.
Mange velkendte systemer og tjenester i vores hverdag er afhængige af OCR, som typisk bruges som en uset teknologi.
Automatisering af datainput, hjælp til blinde og synshandicappede og indeksering af dokumenter til søgemaskiner, såsom pas, nummerplader, fakturaer, kontoudtog, visitkort og automatisk nummerpladegenkendelse, er alle væsentlige, men mindre kendte anvendelser af OCR-teknologi .
Ved at transformere papir- og scannede billeddokumenter til maskinlæsbare, søgbare PDF-filer giver OCR mulighed for optimering af big-data-modellering. Uden først at anvende OCR på dokumenter, der ikke allerede har tekstlag, kan behandling og udtrækning af vigtig information ikke automatiseres.
Scannede papirer kan nu inkorporeres i et big-data-system, der kan læse kundedata fra kontoudtog, kontrakter og andre vigtige trykte dokumenter takket være OCR-tekstgenkendelse.
Organisationer kan bruge OCR til at automatisere data mining-inputstadiet i stedet for at få personale til at analysere utallige billeddokumenter og manuelt føre input ind i en automatiseret big-databehandlingspipeline.
OCR-software kan genkende tekst i billeder, udtrække tekst fra fotografier og gemme tekstfiler i følgende formater: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF og andre.
Den juridiske virksomhed, som skaber mest papirarbejde, bruger optisk tegngenkendelse på en række forskellige måder. Alle trykte dokumenter – erklæringer, domme, filer, erklæringer, testamenter og så videre – kan digitaliseres, opbevares og søges ved hjælp af de enkleste OCR-scannere.
Disse metoder kan bruges til juridiske optegnelser i andre sproglige skrifter, såsom japansk og hindi, da OCR-teknologi udvides til sprog, der ikke bruger det romerske tegn. OCR-teknologi kan give nem adgang til adskillige eksempler fra fortiden for en virksomhed, der i høj grad stoler på fortiden.
Anvendelser af OCR
- Genkende trafikskilte.
- Med et kamera kan du genkende nummerplader.
- Indtastning, udtræk og behandling af data er alt sammen automatiseret.
- I lufthavne genkendes pas, og data udtrækkes.
- Oprettelse af en kontaktliste ved hjælp af oplysningerne på visitkort.
- Dechifrering af papirer til blinde og svagtseende, der skal læses højt for dem.
- Gør det muligt at søge via elektroniske billeder af trykt materiale.
- Oprettelse af søgbare arkiver af historisk materiale såsom tidsskrifter og aviser.
- Dataindtastning af kommercielle dokumenter såsom checks, pas, fakturaer, kontoudtog, kvitteringer og proforma fakturaer, blandt andre.
Konklusion
OCR (Optical Character Recognition) er en teknik til scanning og digitalisering af papirdokumenter. Det skaber fuldstændig søgbare digitale filer fra fotos, håndskrevet materiale og udskrevne dokumenter.
Efterhånden som disse teknologier bliver mere økonomiske og tilgængelige, er OCR en perfekt illustration af, hvordan AI-løsninger driver databasemodernisering.
For at opsummere er OCR en fantastisk teknologi med et enormt potentiale. Sådanne instrumenter er allerede temmelig sofistikerede i dagens verden. Optisk tegngenkendelse vil på den anden side forbedres i fremtiden.
Kunstig intelligens (AI) er klar til at blive en af de mest virkningsfulde trends i de næste år, og ændre den måde, vi tænker om information på.
Giv en kommentar