اگر تا به حال ساعتها را صرف جستجوی مجموعهای از اسناد برای یافتن محتوا، کلمات یا اطلاعات دیگر کردهاید، OCR میتواند بهترین دوست جدید شما باشد. داشتن قابلیت استفاده از PDF Reader یا سایر ابزارهای مدیریت اسناد می تواند در زمان شما صرفه جویی زیادی کند. بسیاری از ما در تجارت به طور مداوم به دنبال راه هایی برای بهبود کارایی و ساده کردن عملیات هستیم.
در این تلاش، OCR می تواند ابزار مفیدی باشد. ما در این بخش نگاه دقیقتری به تشخیص کاراکتر نوری (OCR) خواهیم داشت، از جمله اینکه چیست، چگونه کار میکند و موارد دیگر.
بنابراین، تشخیص کاراکتر نوری (OCR) دقیقا چیست؟
تشخیص متن نام دیگری برای تشخیص کاراکتر نوری (OCR) است.
داده ها از کاغذهای اسکن شده، عکس های دوربین و pdf فقط تصویر با استفاده از ابزار OCR استخراج و تغییر کاربری داده می شوند. نرم افزار OCR حروف را از تصاویر استخراج می کند، آنها را به کلمات تبدیل می کند و سپس جملات را جمع آوری می کند و امکان دسترسی و تغییر متن اصلی را فراهم می کند.
همچنین نیاز به ورود داده ها با دست را برطرف می کند. سیستمهای OCR با استفاده از ترکیبی از سختافزار و نرمافزار، اسناد فیزیکی و چاپی را به متن قابل خواندن توسط ماشین تبدیل میکنند. متن توسط سخت افزار کپی یا خوانده می شود (مانند اسکنر نوری یا برد مدار اختصاصی)، و پردازش اضافی معمولاً توسط نرم افزار انجام می شود.
هوش مصنوعی (AI) میتواند در نرمافزار OCR برای دستیابی به تکنیکهای پیچیدهتر تشخیص کاراکتر هوشمند (ICR)، مانند تمایز زبانها یا سبکهای دستنویس استفاده شود. OCR معمولاً برای تبدیل اسناد قانونی یا تاریخی کپی به اسناد pdf استفاده می شود که می توان آنها را ویرایش، قالب بندی و جستجو کرد که گویی با استفاده از یک پردازشگر کلمه نوشته شده اند.
برای مثال، وقتی فرم یا رسیدی را اسکن می کنید، رایانه شما آن را به عنوان یک فایل تصویری ذخیره می کند. شما نمی توانید کلمات موجود در فایل تصویر را با ویرایشگر متن اصلاح، جستجو یا شمارش کنید. با این حال، می توانید از OCR برای تبدیل تصویر به یک سند متنی و ذخیره محتوا به عنوان داده متنی استفاده کنید.
چگونه کار می کند؟
همانطور که قبلاً گفته شد، یک سیستم OCR از سخت افزار و نرم افزار تشکیل شده است. هدف این سرویس ارزیابی محتوای یک سند فیزیکی و تبدیل قطعات به یک اسکریپت است که می تواند برای پردازش داده ها استفاده شود.
به عنوان مثال، خدمات مرتب سازی پستی و پستی را در نظر بگیرید. OCR برای توانایی آنها برای پردازش سریع آدرس های منبع و بازگشت به منظور دسته بندی نامه ها به طور موثرتر ضروری است. سه رویکرد زیر برای موفقیت برنامه بسیار مهم هستند:
1. پیش پردازش تصویر
این تکنیک در مرحله اول شکل واقعی سند را به یک تصویر، مانند یک تصویر ضبط شده، تغییر می دهد. هدف این مرحله این است که نمایش ماشین تا حد امکان دقیق باشد و در عین حال هرگونه انحراف ناخواسته را نیز از بین ببرد.
پس از آن، مفهوم به سیاه و سفید تبدیل می شود و برای مناطق روشن در مقابل تاریک (شخصیت ها) ارزیابی می شود. با استفاده از فناوری OCR، تصویر سپس به بخشهای مجزا، مانند صفحات گسترده، متن، یا گرافیک داخلی تقسیم میشود.
2. تشخیص کاراکتر هوش مصنوعی
برای تشخیص حروف و ارقام، هوش مصنوعی نواحی تاریک تصویر را بررسی می کند. برای هدف قرار دادن یک کلمه، عبارت یا پاراگراف در یک زمان، هوش مصنوعی معمولا یکی از روش های زیر را به کار می گیرد:
- تشخیص الگو: برای آموزش سیستم هوش مصنوعی، فناوریها از زبانها، قالبهای متن و دستخط مختلفی استفاده میکنند. برای شناسایی تطابق، الگوریتم حروف روی تصویر حروف شناسایی شده را با یادداشت هایی که قبلاً یاد گرفته است مقایسه می کند.
- تشخیص ویژگی: برای تشخیص کاراکترهای جدید، سیستم قوانینی را بر اساس ویژگی های شخصیتی خاص به کار می گیرد. یک ویژگی تعداد خطوط زاویه دار، متقاطع یا منحنی در یک حرف است.
این الگوریتم از معیارهای مبتنی بر ویژگی های کاراکتر خاص برای شناسایی کاراکترهای منحصر به فرد استفاده می کند. برای مثال، مقدار خطوط زاویه دار، متقاطع یا خمشی در یک کاراکتر، یکی از ویژگی های آن است.
3. پس از پیش پردازش
در حین پس پردازش، هوش مصنوعی خطاهای موجود در فایل نهایی را تصحیح می کند. یک استراتژی آموزش هوش مصنوعی در فرهنگ لغت اصطلاحات است که در مقاله استفاده خواهد شد. سپس، برای اطمینان از اینکه هیچ تفسیری فراتر از واژگان هوش مصنوعی نیست، خروجی هوش مصنوعی را به آن کلمات/فرمتها محدود کنید.
مزایای OCR
- مزایای عمده فناوری OCR صرفه جویی در زمان و کاهش اشتباهات است. همچنین به داده ها اجازه می دهد تا به فایل های فشرده فشرده شوند، چیزی که یک صفحه چاپ شده واقعی نمی تواند انجام دهد.
- داده ها را می توان با استفاده از تشخیص کاراکتر نوری جستجو کرد. فایلهای اسکنشده که به فایلهای قابل خواندن ماشین تبدیل شدهاند را میتوان در هر قالبی ذخیره کرد که بتوان آن را در سرور داخلی سازمان جستجو کرد یا به صورت جهانی در اینترنت در دسترس قرار داد.
- OCR اغلب در ارتباط با سایر سیستم های هوش مصنوعی استفاده می شود. به عنوان مثال، اتومبیل های خودران پلاک ها و علائم جاده را اسکن می کنند و می خوانند، لوگوهای برند را در پست های رسانه های اجتماعی تشخیص می دهند و بسته بندی محصول را در عکس های تبلیغاتی تشخیص می دهند. فناوری هوش مصنوعی مانند این به شرکت ها کمک می کند تا تصمیمات بازاریابی و عملیاتی بهتری اتخاذ کنند که باعث صرفه جویی در هزینه و افزایش رضایت مشتری می شود.
- اطلاعات موجود و جدید را می توان به یک آرشیو دانش کاملاً قابل جستجو تبدیل کرد. آنها همچنین می توانند از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها برای پردازش خودکار پایگاه داده متن برای پردازش دانش اضافی استفاده کنند.
- تشخیص کاراکتر نوری (OCR) ابزار قدرتمندی است که می تواند هر اسکریپت زبانی را تشخیص دهد. این قابلیت OCR، هنگامی که با استاندارد یونیکد و نرم افزار ترجمه مانند گوگل ترنسلیت جفت می شود، اجازه می دهد هر سند اسکن شده و دیجیتالی شده به هر زبان دیگری ترجمه شود. فایده ای که نیاز به مترجمان انسانی و تلاش های وقت گیر آنها را بی نیاز می کند.
موارد استفاده از OCR
شناخته شده ترین استفاده از تشخیص نویسه نوری تبدیل اسناد کاغذی چاپ شده به اسناد متنی قابل خواندن توسط ماشین (OCR) است. پس از پردازش OCR یک سند کاغذی اسکن شده، متن را می توان با استفاده از یک واژه پرداز مانند Microsoft Word یا Google Docs ویرایش کرد.
بسیاری از سیستم ها و سرویس های شناخته شده در زندگی روزمره ما به OCR متکی هستند که معمولاً به عنوان یک فناوری نادیده استفاده می شود.
اتوماسیون ورودی داده ها، کمک به نابینایان و کم بینایان، و نمایه سازی اسناد برای موتورهای جستجو، مانند گذرنامه، پلاک، صورتحساب، صورتحساب بانکی، کارت ویزیت، و تشخیص خودکار پلاک، همگی از کاربردهای ضروری اما کمتر شناخته شده فناوری OCR هستند. .
با تبدیل کاغذ و اسناد تصویری اسکن شده به فایلهای PDF قابل جستجو و قابل خواندن توسط ماشین، OCR امکان بهینهسازی مدلسازی کلان داده را فراهم میکند. بدون اعمال اولیه OCR برای اسنادی که قبلاً لایههای متنی ندارند، پردازش و استخراج اطلاعات مهم را نمیتوان خودکار کرد.
کاغذهای اسکن شده اکنون می توانند در یک سیستم کلان داده گنجانده شوند که به لطف تشخیص متن OCR می تواند داده های مشتری را از صورتحساب های بانکی، قراردادها و سایر اسناد چاپی ضروری بخواند.
سازمانها میتوانند از OCR برای خودکار کردن مرحله ورودی دادهکاوی استفاده کنند، نه اینکه پرسنل اسناد تصویری بیشماری را تجزیه و تحلیل کنند و ورودیها را به صورت دستی به یک خط لوله پردازش خودکار دادههای بزرگ وارد کنند.
نرم افزار OCR می تواند متن را در تصاویر تشخیص دهد، متن را از عکس ها استخراج کند و فایل های متنی را در فرمت های زیر ذخیره کند: JPG، JPEG، PNG، BMP، tiff، PDF و غیره.
تجارت حقوقی که بیشترین اسناد را ایجاد می کند، از تشخیص نویسه نوری به روش های مختلف استفاده می کند. تمام اسناد چاپی - سوگندنامه ها، قضاوت ها، پرونده ها، اظهارنامه ها، وصیت نامه ها و غیره - را می توان با استفاده از ساده ترین اسکنرهای OCR دیجیتالی، ذخیره و جستجو کرد.
این روشها را میتوان برای سوابق حقوقی در سایر خطهای زبانی، مانند ژاپنی و هندی، استفاده کرد، زیرا فناوری OCR به زبانهایی که از شخصیت رومی استفاده نمیکنند گسترش مییابد. فناوری OCR میتواند برای کسبوکاری که به طور قابلتوجهی به گذشته متکی است، دسترسی راحت به نمونههای متعددی از گذشته را فراهم کند.
کاربردهای OCR
- شناخت علائم راهنمایی و رانندگی
- با دوربین می توانید پلاک ها را تشخیص دهید.
- ورود، استخراج و پردازش داده ها همگی خودکار هستند.
- در فرودگاه ها گذرنامه ها شناسایی و داده ها استخراج می شود.
- ایجاد لیست تماس با استفاده از اطلاعات کارت ویزیت.
- رمزگشایی اوراق برای افراد نابینا و کم بینا برای خواندن با صدای بلند برای آنها.
- امکان جستجو از طریق تصاویر الکترونیکی مواد چاپی را فراهم می کند.
- ایجاد آرشیو قابل جستجو از مطالب تاریخی مانند مجلات و روزنامه ها.
- ورود داده ها برای اسناد تجاری مانند چک، پاسپورت، صورتحساب، صورتحساب بانکی، رسید، و پیش فاکتورها و غیره.
نتیجه
OCR (Optical Character Recognition) تکنیکی برای اسکن و دیجیتالی کردن اسناد کاغذی است. این فایلهای دیجیتالی کاملاً قابل جستجو را از عکسها، مواد دستنویس و اسناد چاپی ایجاد میکند.
از آنجایی که این فناوریها مقرون به صرفهتر و در دسترستر میشوند، OCR یک تصویر کامل از نحوه نوسازی پایگاه داده توسط راهحلهای هوش مصنوعی است.
به طور خلاصه، OCR یک فناوری فوق العاده با پتانسیل بسیار زیاد است. چنین سازهایی در حال حاضر در دنیای امروز بسیار پیچیده هستند. از سوی دیگر، تشخیص کاراکتر نوری در آینده بهبود خواهد یافت.
هوش مصنوعی (AI) آماده است تا به یکی از تاثیرگذارترین روندها در سال های آینده تبدیل شود و طرز تفکر ما را در مورد اطلاعات تغییر دهد.
پاسخ دهید