Se algunha vez pasaches horas examinando unha pila de documentos para buscar contido, palabras ou outra información, OCR pode ser o teu novo mellor amigo. Ter a capacidade de usar un lector de PDF ou outra ferramenta de xestión de documentos pode aforrarche moito tempo. A maioría dos que traballamos nos negocios buscamos continuamente formas de mellorar a eficiencia e axilizar as operacións.
Neste esforzo, OCR pode ser unha ferramenta útil. Neste artigo, analizaremos o recoñecemento óptico de caracteres (OCR), incluíndo o que é, como funciona e moito máis.
Entón, que é exactamente o recoñecemento óptico de caracteres (OCR)?
O recoñecemento de texto é outro nome para o recoñecemento óptico de caracteres (OCR).
Os datos extráense e reutilizan a partir de papeis escaneados, fotos da cámara e pdf só con imaxes mediante unha ferramenta OCR. O software OCR extrae letras das imaxes, convérteas en palabras e despois ensambla frases, permitindo o acceso e a alteración do texto orixinal.
Tamén elimina a necesidade de introducir datos manualmente. Os sistemas de OCR converten documentos físicos impresos en texto lexible por máquina mediante unha mestura de hardware e software. O texto é copiado ou lido por hardware (como un escáner óptico ou unha placa de circuíto dedicada), e o procesamento adicional adoita ser xestionado por software.
intelixencia artificial (AI) pódese usar no software OCR para conseguir técnicas máis complexas de recoñecemento intelixente de caracteres (ICR), como distinguir idiomas ou estilos de escritura a man. O OCR úsase máis habitualmente para converter documentos legais ou históricos de copia impresa en documentos PDF, que despois poden editarse, formarse e buscarse como se estivesen escritos mediante un procesador de textos.
Cando escaneas un formulario ou un recibo, por exemplo, o teu ordenador gárdao como un ficheiro de imaxe. Non pode modificar, buscar nin contar as palabras do ficheiro de imaxe cun editor de texto. Non obstante, pode utilizar OCR para transformar a imaxe nun documento de texto e gardar o contido como datos de texto.
Como funciona?
Como se indicou anteriormente, un sistema OCR consta tanto de hardware como de software. O obxectivo do servizo é avaliar o contido dun documento físico e transformar as pezas nun script que logo se poida utilizar para procesar datos.
Considere os servizos de clasificación de correos e correos, por exemplo. OCR é esencial para a súa capacidade de procesar rapidamente os enderezos de orixe e de retorno para clasificar o correo de forma máis eficiente. Os seguintes tres enfoques son fundamentais para o éxito do programa:
1. Preprocesamento da imaxe
A técnica cambia a forma real do documento nunha imaxe, como unha imaxe gravada, no primeiro paso. O obxectivo deste paso é facer que a representación da máquina sexa o máis precisa posible, eliminando as desviacións non desexadas.
Despois diso, o concepto convértese en branco e negro e avalíase para as áreas (caracteres) claras e escuras. Usando a tecnoloxía OCR, a imaxe divídese en partes discretas, como follas de cálculo, texto ou gráficos.
2. Recoñecemento de caracteres da IA
Para distinguir letras e díxitos, a IA examina as áreas escuras da imaxe. Para orientar unha palabra, frase ou parágrafo á vez, a IA normalmente emprega un dos seguintes métodos:
- Recoñecemento de patróns: para adestrar o sistema de IA, as tecnoloxías utilizan unha variedade de idiomas, formatos de texto e escritura manual. Para identificar coincidencias, o algoritmo compara as letras da imaxe da letra detectada coas notas que xa aprendeu.
- Recoñecemento de características: para recoñecer novos personaxes, o sistema emprega regras baseadas en certos atributos de caracteres. Un trazo é o número de liñas en ángulo, cruzadas ou curvas nunha letra.
O algoritmo usa criterios baseados en determinadas propiedades de caracteres para detectar caracteres únicos. A cantidade de liñas anguladas, cruzadas ou dobradas nun carácter, por exemplo, é unha característica.
3. Post-preprocesamento
Durante o posprocesamento, a IA corrixe os erros no ficheiro final. Unha estratexia é educar á IA nun dicionario de terminoloxía que se utilizará no traballo. Entón, para garantir que ningunha interpretación vai máis aló do vocabulario da IA, limita a saída da IA a esas palabras/formatos.
Beneficios de OCR
- Os principais beneficios da tecnoloxía OCR son o aforro de tempo e a diminución dos erros. Tamén permite comprimir os datos en ficheiros zip, algo que unha páxina impresa real non pode conseguir.
- Os datos pódense buscar mediante o Recoñecemento óptico de caracteres. Os ficheiros dixitalizados que se converteron en ficheiros lexibles pola máquina pódense almacenar en calquera formato que se poida buscar no servidor interno dunha organización ou estar dispoñible de forma global en Internet.
- OCR úsase con frecuencia xunto con outros sistemas de intelixencia artificial. Por exemplo, os coches autónomos escanean e len matrículas e sinais de tráfico, recoñecen os logotipos das marcas nas publicacións de redes sociais e recoñecen a embalaxe dos produtos nas fotos publicitarias. A tecnoloxía de intelixencia artificial como esta axuda ás empresas a tomar mellores decisións operativas e de mercadotecnia que aforran cartos e melloran a satisfacción do cliente.
- A información existente e nova pódese converter nun arquivo de coñecemento totalmente buscable. Tamén poden usar ferramentas de análise de datos para procesar automaticamente a base de datos de texto para procesar o coñecemento adicional.
- O Recoñecemento óptico de caracteres (OCR) é unha poderosa ferramenta que pode recoñecer calquera script de lingua. Esta capacidade de OCR, cando se combina co estándar Unicode e o software de tradución como Google Translate, permite que todos os documentos dixitalizados e dixitalizados se traduzan a calquera outro idioma. Un beneficio que elimina a necesidade de tradutores humanos e os seus esforzos lentos.
Casos de uso de OCR
O uso máis coñecido do recoñecemento óptico de caracteres é a conversión de documentos impresos en papel en documentos de texto lexibles por máquina (OCR). Despois de procesar mediante OCR un documento en papel dixitalizado, o texto pódese editar mediante un procesador de textos como Microsoft Word ou Google Docs.
Moitos sistemas e servizos coñecidos na nosa vida cotiá dependen do OCR, que normalmente se usa como unha tecnoloxía invisible.
A automatización da entrada de datos, a asistencia a persoas cegas e con discapacidade visual e a indexación de documentos para motores de busca, como pasaportes, matrículas, facturas, extractos bancarios, tarxetas de visita e recoñecemento automático de placas, son usos esenciais pero menos coñecidos da tecnoloxía OCR. .
Ao transformar documentos en papel e imaxes dixitalizadas en ficheiros PDF lexibles por máquinas e buscables, o OCR permite a optimización do modelado de grandes datos. Sen aplicar inicialmente OCR a documentos que aínda non teñen capas de texto, non se pode automatizar o procesamento e a extracción de información importante.
Os papeis escaneados agora pódense incorporar a un sistema de big data que pode ler os datos dos clientes de extractos bancarios, contratos e outros documentos impresos esenciais grazas ao recoñecemento de texto OCR.
As organizacións poden usar OCR para automatizar a fase de entrada de minería de datos, en lugar de que o persoal analice innumerables documentos de imaxes e introduza manualmente as entradas nunha canalización de procesamento automatizado de grandes datos.
O software OCR pode recoñecer texto en imaxes, extraer texto de fotografías e gardar ficheiros de texto nos seguintes formatos: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF e outros.
O negocio xurídico, que crea a maior cantidade de papeleo, utiliza o recoñecemento óptico de caracteres de diversas formas. Todos os documentos impresos (declaracións xuradas, sentenzas, expedientes, declaracións, testamentos, etc.) pódense dixitalizar, almacenar e buscar mediante os escáneres OCR máis sinxelos.
Estes métodos pódense utilizar para rexistros legais noutras escrituras lingüísticas, como xaponés e hindi, xa que a tecnoloxía OCR se expande a linguas que non usan o carácter romano. A tecnoloxía OCR pode proporcionar un acceso sinxelo a numerosos exemplos do pasado para unha empresa que depende significativamente do pasado.
Aplicacións de OCR
- Recoñecemento dos sinais de tráfico.
- Cunha cámara, podes recoñecer as matrículas.
- A entrada, extracción e procesamento de datos están automatizados.
- Nos aeroportos recoñécense pasaportes e extráense datos.
- Creación dunha lista de contactos utilizando a información das tarxetas de visita.
- Descifrar papeis para persoas cegas e con discapacidade visual para que se lles lean en voz alta.
- Posibilitando a procura mediante imaxes electrónicas de materiais impresos.
- Creación de arquivos consultables de material histórico como revistas e xornais.
- Introdución de datos para documentos comerciais como cheques, pasaportes, facturas, extractos bancarios, recibos e facturas pro forma, entre outros.
Conclusión
OCR (recoñecemento óptico de caracteres) é unha técnica para dixitalizar e dixitalizar documentos en papel. Crea ficheiros dixitais totalmente buscables a partir de fotos, material escrito a man e documentos impresos.
A medida que estas tecnoloxías se fan máis económicas e dispoñibles, OCR é unha ilustración perfecta de como as solucións de IA impulsan a modernización das bases de datos.
En resumo, OCR é unha tecnoloxía fantástica cun enorme potencial. Estes instrumentos xa son bastante sofisticados no mundo actual. O recoñecemento óptico de caracteres, por outra banda, mellorará no futuro.
A intelixencia artificial (IA) está a punto de converterse nunha das tendencias máis impactantes nos próximos anos, alterando a forma de pensar sobre a información.
Deixe unha resposta