Wenn Sie jemals Stunden damit verbracht haben, einen Stapel Dokumente nach Inhalten, Wörtern oder anderen Informationen zu durchsuchen, kann OCR Ihr neuer bester Freund sein. Wenn Sie die Möglichkeit haben, einen PDF-Reader oder ein anderes Dokumentverwaltungstool zu verwenden, können Sie viel Zeit sparen. Die meisten von uns in der Wirtschaft suchen ständig nach Möglichkeiten, die Effizienz zu verbessern und Abläufe zu rationalisieren.
Dabei kann OCR ein nützliches Werkzeug sein. Wir werden uns in diesem Artikel die optische Zeichenerkennung (OCR) genauer ansehen, einschließlich dessen, was sie ist, wie sie funktioniert und mehr.
Also, was genau ist (OCR) Optical Character Recognition?
Texterkennung ist ein anderer Name für optische Zeichenerkennung (OCR).
Daten werden mithilfe eines OCR-Tools aus gescannten Papieren, Kamerafotos und reinen Bild-PDFs extrahiert und wiederverwendet. OCR-Software extrahiert Buchstaben aus Bildern, wandelt sie in Wörter um und setzt dann Sätze zusammen, die den Zugriff auf den Originaltext und dessen Änderung ermöglichen.
Es beseitigt auch die Notwendigkeit der Dateneingabe von Hand. OCR-Systeme wandeln physische, gedruckte Dokumente mithilfe einer Mischung aus Hardware und Software in maschinenlesbaren Text um. Text wird von Hardware (z. B. einem optischen Scanner oder einer dedizierten Leiterplatte) kopiert oder gelesen, und die zusätzliche Verarbeitung wird normalerweise von Software übernommen.
Künstliche Intelligenz (AI) kann in OCR-Software verwendet werden, um komplexere Techniken der intelligenten Zeichenerkennung (ICR) zu erreichen, wie z. B. das Unterscheiden von Sprachen oder Handschriftstilen. OCR wird am häufigsten verwendet, um gedruckte juristische oder historische Dokumente in PDF-Dokumente umzuwandeln, die dann bearbeitet, formatiert und durchsucht werden können, als ob sie mit einem Textverarbeitungsprogramm geschrieben worden wären.
Wenn Sie beispielsweise ein Formular oder eine Quittung scannen, speichert Ihr Computer diese als Bilddatei. Sie können die Wörter in der Bilddatei nicht mit einem Texteditor ändern, suchen oder zählen. Sie können jedoch OCR verwenden, um das Bild in ein Textdokument umzuwandeln und den Inhalt als Textdaten zu speichern.
Wie funktioniert es?
Wie bereits erwähnt, besteht ein OCR-System sowohl aus Hardware als auch aus Software. Das Ziel des Dienstes besteht darin, den Inhalt eines physischen Dokuments zu bewerten und die Teile in ein Skript umzuwandeln, das dann zur Verarbeitung von Daten verwendet werden kann.
Denken Sie zum Beispiel an Post- und Postsortierdienste. OCR ist unerlässlich für ihre Fähigkeit, Absender- und Absenderadressen schnell zu verarbeiten, um Post effizienter zu kategorisieren. Entscheidend für den Erfolg des Programms sind die folgenden drei Ansätze:
1. Bildvorverarbeitung
Die Technik verändert im ersten Schritt die tatsächliche Form des Dokuments in ein Bild, beispielsweise ein Aufzeichnungsbild. Das Ziel dieses Schrittes ist es, die Maschinendarstellung so genau wie möglich zu machen und gleichzeitig unerwünschte Abweichungen zu eliminieren.
Danach wird das Konzept in Schwarzweiß umgewandelt und auf helle vs. dunkle Bereiche (Zeichen) geprüft. Mithilfe der OCR-Technologie wird das Bild dann in einzelne Teile wie Tabellenkalkulationen, Text oder eingefügte Grafiken aufgeteilt.
2. KI-Zeichenerkennung
Um Buchstaben und Ziffern zu unterscheiden, untersucht die KI die dunklen Bereiche des Bildes. Um jeweils auf ein Wort, einen Satz oder einen Absatz abzuzielen, verwendet die KI normalerweise eine der folgenden Methoden:
- Mustererkennung: Um das KI-System zu trainieren, verwenden Technologien eine Vielzahl von Sprachen, Textformaten und Handschriften. Um Übereinstimmungen zu identifizieren, vergleicht der Algorithmus die Buchstaben auf dem erkannten Buchstabenbild mit den bereits gelernten Noten.
- Merkmalserkennung: Um neue Zeichen zu erkennen, wendet das System Regeln an, die auf bestimmten Zeichenattributen basieren. Ein Merkmal ist die Anzahl der abgewinkelten, gekreuzten oder gekrümmten Linien in einem Buchstaben.
Der Algorithmus verwendet Kriterien, die auf bestimmten Zeicheneigenschaften basieren, um eindeutige Zeichen zu erkennen. Ein Merkmal ist beispielsweise die Menge an gewinkelten, sich kreuzenden oder gebogenen Linien in einem Zeichen.
3. Nachbereitung
Während der Nachbearbeitung korrigiert die KI Fehler in der endgültigen Datei. Eine Strategie besteht darin, die KI mit einem Terminologiewörterbuch zu schulen, das in der Arbeit verwendet wird. Um dann sicherzustellen, dass keine Interpretationen über das Vokabular der KI hinausgehen, begrenzen Sie die Ausgabe der KI auf diese Wörter/Formate.
Vorteile von OCR
- Die Hauptvorteile der OCR-Technologie sind Zeitersparnis und weniger Fehler. Es ermöglicht auch das Komprimieren von Daten in ZIP-Dateien, was eine echte gedruckte Seite nicht leisten kann.
- Daten können mit Optical Character Recognition gesucht werden. Gescannte Dateien, die in maschinenlesbare Dateien konvertiert wurden, können in jedem Format gespeichert werden, das auf dem internen Server einer Organisation durchsucht oder weltweit im Internet verfügbar gemacht werden kann.
- OCR wird häufig in Verbindung mit anderen Systemen der künstlichen Intelligenz verwendet. Beispielsweise scannen und lesen selbstfahrende Autos Nummernschilder und Verkehrszeichen, erkennen Markenlogos in Social-Media-Posts und erkennen Produktverpackungen in Werbefotos. Künstliche Intelligenz wie diese hilft Unternehmen dabei, bessere Marketing- und Betriebsentscheidungen zu treffen, die Geld sparen und die Kundenzufriedenheit steigern.
- Vorhandene und neue Informationen können in ein vollständig durchsuchbares Wissensarchiv umgewandelt werden. Sie können auch Datenanalysetools verwenden, um die Textdatenbank für die zusätzliche Wissensverarbeitung automatisch zu verarbeiten.
- Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist ein leistungsstarkes Tool, das jede beliebige Sprachschrift erkennen kann. Diese OCR-Fähigkeit ermöglicht in Verbindung mit dem Unicode-Standard und Übersetzungssoftware wie Google Translate, dass jedes gescannte und digitalisierte Dokument in jede andere Sprache übersetzt werden kann. Ein Vorteil, der die Notwendigkeit menschlicher Übersetzer und deren zeitraubende Bemühungen eliminiert.
Anwendungsfälle von OCR
Die bekannteste Anwendung der optischen Zeichenerkennung ist die Umwandlung gedruckter Papierdokumente in maschinenlesbare Textdokumente (OCR). Nach der OCR-Verarbeitung eines gescannten Papierdokuments kann der Text mit einem Textverarbeitungsprogramm wie Microsoft Word oder Google Docs bearbeitet werden.
Viele bekannte Systeme und Dienste in unserem Alltag verlassen sich auf OCR, die normalerweise als unsichtbare Technologie verwendet wird.
Die Automatisierung der Dateneingabe, die Unterstützung von Blinden und Sehbehinderten und die Indizierung von Dokumenten für Suchmaschinen wie Pässe, Nummernschilder, Rechnungen, Kontoauszüge, Visitenkarten und die automatische Nummernschilderkennung sind alles wesentliche, aber weniger bekannte Anwendungen der OCR-Technologie .
Durch die Umwandlung von Papier- und gescannten Bilddokumenten in maschinenlesbare, durchsuchbare PDF-Dateien ermöglicht OCR die Optimierung der Big-Data-Modellierung. Ohne die anfängliche Anwendung von OCR auf Dokumente, die noch keine Textebenen haben, kann die Verarbeitung und Extraktion wichtiger Informationen nicht automatisiert werden.
Gescannte Papiere können jetzt in ein Big-Data-System integriert werden, das dank OCR-Texterkennung Kundendaten aus Kontoauszügen, Verträgen und anderen wichtigen gedruckten Dokumenten lesen kann.
Organisationen können OCR verwenden, um die Data-Mining-Eingabephase zu automatisieren, anstatt das Personal unzählige Bilddokumente analysieren und Eingaben manuell in eine automatisierte Big-Data-Verarbeitungspipeline einspeisen zu müssen.
OCR-Software kann Text in Bildern erkennen, Text aus Fotos extrahieren und Textdateien in den folgenden Formaten speichern: JPG, JPEG, PNG, BMP, TIFF, PDF und andere.
Die Rechtsabteilung, die den meisten Papierkram erzeugt, nutzt die optische Zeichenerkennung auf vielfältige Weise. Alle gedruckten Dokumente – eidesstattliche Erklärungen, Urteile, Akten, Erklärungen, Testamente usw. – können mit einfachsten OCR-Scannern digitalisiert, gespeichert und durchsucht werden.
Diese Methoden können für gesetzliche Aufzeichnungen in anderen Sprachschriften wie Japanisch und Hindi verwendet werden, da die OCR-Technologie auf Sprachen ausgeweitet wird, die keine römischen Schriftzeichen verwenden. Die OCR-Technologie kann einem Unternehmen, das stark auf die Vergangenheit angewiesen ist, einen reibungslosen Zugriff auf zahlreiche Beispiele aus der Vergangenheit bieten.
Anwendungen von OCR
- Verkehrszeichen erkennen.
- Mit einer Kamera können Sie Nummernschilder erkennen.
- Eingabe, Extraktion und Verarbeitung von Daten sind alle automatisiert.
- An Flughäfen werden Pässe erkannt und Daten extrahiert.
- Erstellen einer Kontaktliste mit den Informationen auf Visitenkarten.
- Entschlüsseln von Papieren für blinde und sehbehinderte Menschen zum Vorlesen.
- Ermöglichung der Suche über elektronische Bilder gedruckter Materialien.
- Erstellen von durchsuchbaren Archiven mit historischem Material wie Zeitschriften und Zeitungen.
- Dateneingabe für Handelsdokumente wie Schecks, Pässe, Rechnungen, Kontoauszüge, Quittungen und Proforma-Rechnungen, unter anderem.
Zusammenfassung
OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technik zum Scannen und Digitalisieren von Papierdokumenten. Es erstellt vollständig durchsuchbare digitale Dateien aus Fotos, handgeschriebenem Material und gedruckten Dokumenten.
Da diese Technologien immer wirtschaftlicher und verfügbarer werden, ist OCR ein perfektes Beispiel dafür, wie KI-Lösungen die Datenbankmodernisierung vorantreiben.
Zusammenfassend ist OCR eine fantastische Technologie mit enormem Potenzial. Solche Instrumente sind in der heutigen Welt schon ziemlich ausgeklügelt. Die optische Zeichenerkennung hingegen wird sich in Zukunft verbessern.
Künstliche Intelligenz (KI) ist bereit, in den nächsten Jahren zu einem der einflussreichsten Trends zu werden und die Art und Weise zu verändern, wie wir über Informationen denken.
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