Jos olet koskaan viettänyt tuntikausia seulomalla asiakirjoja, etsimässä sisältöä, sanoja tai muita tietoja, tekstintunnistus voi olla uusi paras ystäväsi. Mahdollisuus käyttää PDF-lukijaa tai muuta asiakirjanhallintatyökalua voi säästää paljon aikaa. Suurin osa meistä yrittäjistä etsii jatkuvasti tapoja parantaa tehokkuutta ja virtaviivaistaa toimintaa.
Tässä hankkeessa OCR voi olla hyödyllinen työkalu. Tarkastellaan lähemmin optista merkintunnistusta (OCR) tässä kappaleessa, mukaan lukien mitä se on, miten se toimii ja paljon muuta.
Joten mikä tarkalleen on (OCR) optinen merkintunnistus?
Tekstintunnistus on toinen nimi optiselle merkkitunnistukselle (OCR).
Tiedot poimitaan ja käytetään uudelleen skannatuista papereista, kameran valokuvista ja vain kuvatiedostoista OCR-työkalun avulla. OCR-ohjelmisto poimii kirjaimia kuvista, muuntaa ne sanoiksi ja kokoaa sitten lauseita, jotka mahdollistavat pääsyn alkuperäiseen tekstiin ja sen muuttamisen.
Se myös poistaa tarpeen syöttää tietoja käsin. OCR-järjestelmät muuttavat fyysiset, painetut asiakirjat koneellisesti luettavaksi tekstiksi laitteiston ja ohjelmiston yhdistelmän avulla. Teksti kopioidaan tai luetaan laitteistolla (kuten optisella skannerilla tai erillisellä piirilevyllä), ja lisäkäsittely suoritetaan yleensä ohjelmiston avulla.
Tekoäly (AI) voidaan käyttää OCR-ohjelmistoissa monimutkaisempien älykkään merkintunnistuksen (ICR) tekniikoiden saavuttamiseen, kuten kielten tai käsinkirjoitustyylien erottamiseen. OCR:ää käytetään tyypillisimmin paperikopioiden juridisten tai historiallisten asiakirjojen muuntamiseen pdf-dokumenteiksi, joita voidaan sitten muokata, muotoilla ja etsiä ikään kuin ne olisi kirjoitettu tekstinkäsittelyohjelmalla.
Kun skannaat esimerkiksi lomakkeen tai kuitin, tietokoneesi tallentaa sen kuvatiedostona. Et voi muokata, etsiä tai laskea kuvatiedoston sanoja tekstieditorilla. Voit kuitenkin käyttää tekstintunnistusta muuntaaksesi kuvan tekstidokumentiksi ja tallentaaksesi sisällön tekstitietona.
Miten tämä toimii?
Kuten aiemmin todettiin, OCR-järjestelmä koostuu sekä laitteistosta että ohjelmistosta. Palvelun tavoitteena on arvioida fyysisen dokumentin sisältö ja muuntaa palaset skriptiksi, jota voidaan sitten käyttää tietojen käsittelyyn.
Harkitse esimerkiksi posti- ja postinlajittelupalveluita. Tekstintunnistus on välttämätön heidän kyvylleen käsitellä lähde- ja palautusosoitteita nopeasti postin luokittelun tehostamiseksi. Seuraavat kolme lähestymistapaa ovat ratkaisevia ohjelman onnistumisen kannalta:
1. Kuvan esikäsittely
Tekniikka muuttaa ensimmäisessä vaiheessa asiakirjan todellisen muodon kuvaksi, kuten tallennekuvaksi. Tämän vaiheen tavoitteena on tehdä koneen esityksestä mahdollisimman tarkka ja samalla eliminoida ei-toivotut poikkeamat.
Tämän jälkeen konsepti muunnetaan mustavalkoiseksi ja arvioidaan kirkkaiden vs. tummien alueiden (merkit) mukaan. OCR-tekniikan avulla kuva jaetaan sitten erillisiin osiin, kuten laskentataulukoihin, tekstiin tai upotettuihin kuviin.
2. AI Character Recognition
Kirjainten ja numeroiden erottamiseksi tekoäly tutkii kuvan tummia alueita. Kohdistaakseen sanan, lauseen tai kappaleen kerrallaan tekoäly käyttää yleensä jotakin seuraavista tavoista:
- Kuvioiden tunnistus: Tekoälyjärjestelmän kouluttamiseksi tekniikat käyttävät useita kieliä, tekstimuotoja ja käsinkirjoitusta. Tunnistaakseen vastaavuuksia algoritmi vertaa havaitun kirjainkuvan kirjaimia jo oppimiinsa muistiinpanoihin.
- Ominaisuuden tunnistus: Uusien merkkien tunnistamiseksi järjestelmä käyttää tiettyihin merkkimääritteisiin perustuvia sääntöjä. Yksi piirre on kirjaimessa olevien vinojen, ristikkäisten tai kaarevien viivojen määrä.
Algoritmi käyttää tiettyihin merkkiominaisuuksiin perustuvia kriteerejä yksilöllisten merkkien havaitsemiseen. Esimerkiksi hahmossa olevien kulmien, ylittävien tai taipuvien viivojen määrä on yksi ominaisuus.
3. Jälkikäsittely
Jälkikäsittelyn aikana tekoäly korjaa lopullisen tiedoston virheet. Yksi strategia on kouluttaa tekoälyä terminologian sanakirjasta, jota käytetään paperissa. Rajoita sitten tekoälyn tulos näihin sanoihin/muotoihin varmistaaksesi, että tulkinnat eivät ole tekoälyn sanaston ulkopuolella.
OCR:n edut
- OCR-tekniikan tärkeimmät edut ovat ajansäästö ja virheiden väheneminen. Se mahdollistaa myös tietojen pakkaamisen zip-tiedostoiksi, mitä oikea tulostettu sivu ei pysty tekemään.
- Tietoja voidaan etsiä käyttämällä optista merkintunnistusta. Skannatut tiedostot, jotka on muunnettu koneellisesti luettaviksi tiedostoiksi, voidaan tallentaa missä tahansa muodossa, josta voidaan etsiä organisaation sisäisellä palvelimella tai tarjota maailmanlaajuisesti Internetissä.
- OCR:ää käytetään usein yhdessä muiden tekoälyjärjestelmien kanssa. Esimerkiksi itseajavat autot skannaavat ja lukevat rekisterikilpiä ja liikennemerkkejä, tunnistavat brändilogot sosiaalisessa mediassa ja tunnistavat tuotepakkaukset mainoskuvista. Tämän kaltainen tekoälyteknologia auttaa yrityksiä tekemään parempia markkinointi- ja operatiivisia päätöksiä, jotka säästävät rahaa ja lisäävät asiakastyytyväisyyttä.
- Olemassa oleva ja uusi tieto voidaan muuntaa täysin haettavaksi tietoarkistoksi. He voivat myös käyttää data-analytiikkatyökaluja tekstitietokannan automaattiseen käsittelyyn lisätietojen käsittelyä varten.
- Optinen merkintunnistus (OCR) on tehokas työkalu, joka voi tunnistaa minkä tahansa kielen kirjoitus. Tämä OCR-ominaisuus yhdistettynä Unicode-standardiin ja käännösohjelmistoon, kuten Google Translate, mahdollistaa jokaisen skannatun ja digitoidun asiakirjan kääntämisen mille tahansa muulle kielelle. Etu, joka eliminoi ihmisten kääntäjien tarpeen ja heidän aikaa vievän työn.
OCR:n käyttötapaukset
Optisen merkintunnistuksen tunnetuin käyttötapa on painettujen paperiasiakirjojen muuntaminen koneellisesti luettaviksi tekstidokumenteiksi (OCR). Skannatun paperiasiakirjan OCR-käsittelyn jälkeen tekstiä voidaan muokata tekstinkäsittelyohjelmalla, kuten Microsoft Word tai Google Docs.
Monet tunnetut järjestelmät ja palvelut jokapäiväisessä elämässämme perustuvat OCR:ään, jota käytetään tyypillisesti ennennäkemättömänä teknologiana.
Tiedonsyöttöautomaatio, sokeiden ja näkövammaisten avustaminen sekä hakukoneiden asiakirjojen indeksointi, kuten passit, rekisterikilvet, laskut, tiliotteet, käyntikortit ja automaattinen rekisterikilven tunnistus, ovat kaikki olennaisia, mutta vähemmän tunnettuja OCR-tekniikan käyttötapoja. .
Muuntamalla paperi- ja skannatut kuvaasiakirjat koneellisesti luettaviksi, haettavissa oleviksi PDF-tiedostoiksi tekstintunnistus mahdollistaa big data -mallinnuksen optimoinnin. Tärkeän tiedon käsittelyä ja purkamista ei voida automatisoida ilman tekstintunnistusta alun perin soveltamatta asiakirjoihin, joissa ei vielä ole tekstitasoja.
Skannatut paperit voidaan nyt liittää big data -järjestelmään, joka voi lukea asiakastietoja tiliotteista, sopimuksista ja muista tärkeistä painetuista asiakirjoista OCR-tekstintunnistuksen ansiosta.
Organisaatiot voivat käyttää tekstintunnistusta automatisoidakseen tiedon louhinnan syöttövaiheen sen sijaan, että henkilöstö analysoidaan lukemattomia kuvadokumentteja ja syöttäisi syötteitä manuaalisesti automatisoituun big datan käsittelyputkeen.
OCR-ohjelmisto voi tunnistaa kuvissa olevan tekstin, poimia tekstiä valokuvista ja tallentaa tekstitiedostoja seuraavissa muodoissa: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF ja muut.
Lakiliiketoiminta, joka tuottaa eniten paperityötä, käyttää optista merkintunnistusta monin eri tavoin. Kaikki painetut asiakirjat – valaehtoiset todistukset, tuomiot, tiedostot, ilmoitukset, testamentit ja niin edelleen – voidaan digitoida, tallentaa ja etsiä yksinkertaisimmilla OCR-skannereilla.
Näitä menetelmiä voidaan käyttää muilla kielellisillä kirjaimilla, kuten japanilla ja hindilla, olevissa oikeudellisissa tietueissa, kun OCR-tekniikka laajenee kieliin, jotka eivät käytä latinalaista kirjainta. OCR-tekniikka voi tarjota sujuvan pääsyn lukuisiin menneisyyden esimerkkeihin yritykselle, joka luottaa merkittävästi menneisyyteen.
OCR:n sovellukset
- Liikennemerkkien tunnistaminen.
- Kameralla tunnistat rekisterikilvet.
- Tietojen syöttäminen, poimiminen ja käsittely ovat kaikki automatisoituja.
- Lentoasemilla passit tunnistetaan ja tiedot poimitaan.
- Yhteystietoluettelon luominen käyntikorttien tietojen avulla.
- Sokeille ja näkövammaisille tarkoitettujen papereiden salakirjoitus, joka luetaan heille ääneen.
- Mahdollistaa painetun materiaalin sähköisten kuvien haun.
- Haettavien arkistojen luominen historiallisesta materiaalista, kuten aikakaus- ja sanomalehdistä.
- Tietojen syöttö kaupallisiin asiakirjoihin, kuten shekkeihin, passeihin, laskuihin, tiliotteisiin, kuiteihin ja pro forma -laskuihin.
Yhteenveto
OCR (optinen merkintunnistus) on tekniikka paperiasiakirjojen skannaamiseksi ja digitalisoimiseksi. Se luo täysin haettavia digitaalisia tiedostoja valokuvista, käsinkirjoitetusta materiaalista ja tulostetuista asiakirjoista.
Kun näistä tekniikoista tulee entistä taloudellisempia ja saatavilla, OCR on täydellinen esimerkki siitä, kuinka tekoälyratkaisut edistävät tietokantojen modernisointia.
Yhteenvetona voidaan todeta, että OCR on fantastinen tekniikka, jolla on valtava potentiaali. Tällaiset instrumentit ovat jo melko kehittyneitä nykymaailmassa. Optinen merkintunnistus sen sijaan paranee tulevaisuudessa.
Tekoälystä (AI) on tulossa lähivuosina yksi vaikuttavimmista trendeistä, mikä muuttaa tapaamme ajatella tiedosta.
Jätä vastaus