Kui olete kunagi kulutanud tunde sisu, sõnade või muu teabe otsimiseks dokumentide virnast läbi sõeludes, võib OCR olla teie uus parim sõber. PDF-lugeja või muu dokumendihaldustööriista kasutamise võimalus võib säästa palju aega. Enamik meist äritegevuses otsib pidevalt võimalusi tõhususe parandamiseks ja tegevuse sujuvamaks muutmiseks.
Selles ettevõtmises võib OCR olla kasulik tööriist. Vaatleme selles tükis lähemalt optilist märgituvastust (OCR), sealhulgas seda, mis see on, kuidas see töötab ja palju muud.
Niisiis, mis täpselt on (OCR) optiline märgituvastus?
Tekstituvastus on optilise märgituvastuse (OCR) teine nimi.
Andmed ekstraheeritakse ja taaskasutatakse skannitud paberitest, kaamerafotodest ja ainult kujutisega PDF-failidest, kasutades OCR-tööriista. OCR-tarkvara eraldab piltidest tähed, teisendab need sõnadeks ja koostab seejärel laused, võimaldades juurdepääsu originaaltekstile ja seda muuta.
Samuti ei ole vaja andmeid käsitsi sisestada. OCR-süsteemid muudavad füüsilised prinditud dokumendid masinloetavaks tekstiks, kasutades riist- ja tarkvara segu. Teksti kopeeritakse või loetakse riistvara (nt optiline skanner või spetsiaalne trükkplaat) abil ning täiendava töötlemisega tegeleb tavaliselt tarkvara.
tehisintellekti (AI) saab kasutada OCR-tarkvaras keerukamate intelligentse märgituvastuse (ICR) tehnikate saavutamiseks, näiteks keelte või käekirjastiilide eristamiseks. OCR-i kasutatakse enamasti paberkoopiate juriidiliste või ajalooliste dokumentide teisendamiseks pdf-dokumentideks, mida saab seejärel redigeerida, vormindada ja otsida nii, nagu oleks need kirjutatud tekstitöötlusprogrammi abil.
Kui skannite näiteks vormi või kviitungit, salvestab arvuti selle pildifailina. Pildifailis olevaid sõnu ei saa tekstiredaktoriga muuta, otsida ega kokku lugeda. Siiski saate kasutada OCR-i, et muuta pilt tekstidokumendiks ja salvestada sisu tekstiandmetena.
Kuidas see toimib?
Nagu eelnevalt öeldud, koosneb OCR-süsteem nii riist- kui ka tarkvarast. Teenuse eesmärk on hinnata füüsilise dokumendi sisu ja muuta tükid skriptiks, mida saab seejärel kasutada andmete töötlemiseks.
Mõelge näiteks posti- ja postisorteerimisteenustele. OCR on oluline nende võimeks kiiresti töödelda lähte- ja tagastusaadresse, et kirju tõhusamalt kategoriseerida. Järgmised kolm lähenemisviisi on programmi edu jaoks üliolulised:
1. Pildi eeltöötlus
Tehnika muudab esimese sammuna dokumendi tegeliku kuju kujutiseks, näiteks salvestuspildiks. Selle sammu eesmärk on muuta masina esitus võimalikult täpseks, välistades samal ajal kõik soovimatud kõrvalekalded.
Pärast seda muudetakse kontseptsioon mustvalgeks ja hinnatakse heledate ja tumedate alade (märgid) osas. OCR-tehnoloogiat kasutades jagatakse pilt seejärel diskreetseteks osadeks, näiteks arvutustabeliteks, tekstiks või sisestusgraafikateks.
2. AI karakterituvastus
Tähtede ja numbrite eristamiseks uurib AI pildi tumedaid alasid. Korraga ühe sõna, fraasi või lõigu sihtimiseks kasutab AI tavaliselt ühte järgmistest meetoditest.
- Mustri tuvastamine: AI-süsteemi koolitamiseks kasutavad tehnoloogiad mitmesuguseid keeli, tekstivorminguid ja käsitsikirja. Vastete tuvastamiseks võrdleb algoritm tuvastatud tähepildil olevaid tähti juba õpitud nootidega.
- Funktsioonide tuvastamine: uute märkide äratundmiseks kasutab süsteem teatud märgiatribuutidel põhinevaid reegleid. Üks tunnus on nurga all olevate, ristuvate või kõverate joonte arv kirjas.
Algoritm kasutab ainulaadsete märkide tuvastamiseks kriteeriume, mis põhinevad teatud märgi omadustel. Näiteks nurga all olevate, ristuvate või painutavate joonte hulk märgis on üks omadus.
3. Järeltöötlus
Järeltöötluse ajal parandab AI vead lõplikus failis. Üks strateegia on harida tehisintellekti töös kasutatava terminisõnastiku osas. Seejärel, tagamaks, et ükski tõlgendus ei jääks AI sõnavarast kaugemale, piirake tehisintellekti väljundit nende sõnade/vormingutega.
OCR-i eelised
- OCR-tehnoloogia peamised eelised on aja kokkuhoid ja vigade arvu vähenemine. Samuti võimaldab see andmeid tihendada ZIP-failideks, mida päris prinditud leht ei suuda.
- Andmeid saab otsida optilise märgituvastuse abil. Skannitud faile, mis on teisendatud masinloetavateks failideks, saab salvestada mis tahes vormingus, mida saab otsida organisatsiooni siseserverist või teha ülemaailmselt Internetis kättesaadavaks.
- OCR-i kasutatakse sageli koos teiste tehisintellektisüsteemidega. Näiteks isejuhtivad autod skaneerivad ja loevad numbrimärke ja liiklusmärke, tunnevad sotsiaalmeedia postitustes ära brändilogod ning reklaamfotodel tootepakendid. Selline tehisintellekti tehnoloogia aitab ettevõtetel teha paremaid turundus- ja tegevusotsuseid, mis säästavad raha ja suurendavad klientide rahulolu.
- Olemasolevat ja uut teavet saab konverteerida täielikult otsitavaks teadmiste arhiiviks. Samuti saavad nad kasutada andmeanalüüsi tööriistu, et täiendavate teadmiste töötlemiseks tekstiandmebaasi automaatselt töödelda.
- Optical Character Recognition (OCR) on võimas tööriist, mis suudab ära tunda mis tahes keeleskripti. See OCR-i võimalus, kui see on ühendatud Unicode'i standardi ja tõlketarkvaraga (nt Google Translate), võimaldab iga skannitud ja digiteeritud dokumendi tõlkida mis tahes muusse keelde. Kasu, mis välistab vajaduse inimtõlkijate ja nende aeganõudvate pingutuste järele.
OCR-i kasutusjuhtumid
Tuntuim optilise märgituvastuse kasutusala on prinditud paberdokumentide teisendamine masinloetavateks tekstidokumentideks (OCR). Pärast skannitud paberdokumendi OCR-töötlust saab teksti redigeerida tekstitöötlusprogrammiga, nagu Microsoft Word või Google Docs.
Paljud meie igapäevaelus tuntud süsteemid ja teenused tuginevad OCR-ile, mida tavaliselt kasutatakse nähtamatu tehnoloogiana.
Andmesisestuse automatiseerimine, pimedate ja vaegnägijate abistamine ning dokumentide indekseerimine otsingumootoritele, nagu passid, numbrimärgid, arved, pangaväljavõtted, visiitkaardid ja automaatne numbrituvastus, on kõik olulised, kuid vähemtuntud OCR-tehnoloogia kasutusalad. .
Muutes paber- ja skannitud pildidokumendid masinloetavateks otsitavateks PDF-failideks, võimaldab OCR optimeerida suurandmete modelleerimist. Ilma OCR-i algselt rakendamata dokumentidele, millel pole veel tekstikihte, ei saa olulise teabe töötlemist ja väljavõtmist automatiseerida.
Skaneeritud pabereid saab nüüd ühendada suurandmete süsteemiga, mis suudab tänu OCR-i tekstituvastusele lugeda kliendiandmeid pangaväljavõtetest, lepingutest ja muudest olulistest trükitud dokumentidest.
Organisatsioonid saavad kasutada OCR-i andmete kaevandamise sisestusfaasi automatiseerimiseks, selle asemel, et lasta töötajatel analüüsida lugematuid piltdokumente ja käsitsi sisestada sisendeid automatiseeritud suurandmete töötlemise torujuhtmesse.
OCR-tarkvara tuvastab piltidel oleva teksti, eraldab fotodelt teksti ja salvestab tekstifaile järgmistes vormingutes: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF ja teised.
Juriidiline äri, mis loob kõige rohkem paberitööd, kasutab optilist märgituvastust mitmel viisil. Kõiki trükitud dokumente – vandetunnistusi, kohtuotsuseid, toimikuid, deklaratsioone, testamente ja nii edasi – saab digiteerida, salvestada ja otsida lihtsaimate OCR-skannerite abil.
Neid meetodeid saab kasutada juriidiliste kirjete jaoks muudes keelelistes kirjades, näiteks jaapani ja hindi keeles, kuna optilise tekstituvastuse tehnoloogia laieneb keeltele, mis ei kasuta ladina tähte. OCR-tehnoloogia võib pakkuda sujuvat juurdepääsu paljudele minevikunäidetele ettevõttele, mis tugineb oluliselt minevikule.
OCR-i rakendused
- Liiklusmärkide äratundmine.
- Kaameraga tunned numbrimärgid ära.
- Andmete sisestamine, väljavõtmine ja töötlemine on kõik automatiseeritud.
- Lennujaamades tuntakse passe ära ja eraldatakse andmed.
- Kontaktiloendi koostamine visiitkaartidel oleva teabe abil.
- Pimedate ja vaegnägijate jaoks mõeldud paberite dešifreerimine, et neile ette lugeda.
- Trükimaterjalide elektrooniliste kujutiste otsimise võimaldamine.
- Ajaloolise materjali (nt ajakirjad ja ajalehed) otsitavate arhiivide loomine.
- Andmesisestus äridokumentidele, nagu tšekid, passid, arved, pangaväljavõtted, kviitungid ja pro forma arved.
Järeldus
OCR (Optical Character Recognition) on paberdokumentide skannimise ja digiteerimise tehnika. See loob fotodest, käsitsi kirjutatud materjalist ja prinditud dokumentidest täielikult otsitavad digitaalfailid.
Kuna need tehnoloogiad muutuvad ökonoomsemaks ja kättesaadavamaks, on OCR suurepärane näide sellest, kuidas AI-lahendused juhivad andmebaaside moderniseerimist.
Kokkuvõtteks võib öelda, et OCR on fantastiline tehnoloogia, millel on tohutu potentsiaal. Sellised instrumendid on tänapäeva maailmas juba üsna keerukad. Optiline märgituvastus seevastu paraneb tulevikus.
Tehisintellekt (AI) on lähiaastatel üks mõjukamaid suundumusi, mis muudab meie suhtumist teabesse.
Jäta vastus