Ako ste ikada proveli sate pregledavajući hrpu dokumenata u potrazi za sadržajem, riječima ili drugim informacijama, OCR može biti vaš novi najbolji prijatelj. Mogućnost korištenja PDF čitača ili drugog alata za upravljanje dokumentima može vam uštedjeti puno vremena. Većina nas u poslovanju neprestano traži načine kako poboljšati učinkovitost i pojednostaviti poslovanje.
U tom nastojanju, OCR može biti koristan alat. U ovom ćemo članku pobliže pogledati optičko prepoznavanje znakova (OCR), uključujući što je, kako radi i još mnogo toga.
Dakle, što je točno (OCR) optičko prepoznavanje znakova?
Prepoznavanje teksta je drugi naziv za optičko prepoznavanje znakova (OCR).
Podaci se izdvajaju i prenamjenjuju iz skeniranih papira, fotografija kamere i pdf-a samo za slike pomoću OCR alata. OCR softver izdvaja slova iz slika, pretvara ih u riječi, a zatim sastavlja rečenice, dopuštajući pristup i izmjenu izvornog teksta.
Također uklanja potrebu za ručnim unosom podataka. OCR sustavi pretvaraju fizičke, ispisane dokumente u strojno čitljiv tekst koristeći mješavinu hardvera i softvera. Tekst se kopira ili čita pomoću hardvera (kao što je optički skener ili namjenska ploča), a dodatnom obradom obično upravlja softver.
umjetna inteligencija (AI) se može koristiti u OCR softveru za postizanje složenijih tehnika inteligentnog prepoznavanja znakova (ICR), poput razlikovanja jezika ili stilova rukopisa. OCR se najčešće koristi za pretvaranje tiskanih pravnih ili povijesnih dokumenata u pdf dokumente, koji se zatim mogu uređivati, formatirati i pretraživati kao da su napisani pomoću procesora teksta.
Kada skenirate obrazac ili račun, na primjer, vaše ga računalo pohranjuje kao slikovnu datoteku. Ne možete mijenjati, pretraživati ili brojati riječi u slikovnoj datoteci pomoću uređivača teksta. Međutim, možete koristiti OCR za pretvaranje slike u tekstualni dokument i spremanje sadržaja kao tekstualnih podataka.
Kako radi?
Kao što je već rečeno, OCR sustav se sastoji od hardvera i softvera. Cilj usluge je procijeniti sadržaj fizičkog dokumenta i transformirati dijelove u skriptu koja se zatim može koristiti za obradu podataka.
Razmotrite, na primjer, poštanske usluge i usluge sortiranja pošte. OCR je bitan za njihovu sposobnost brze obrade izvornih i povratnih adresa kako bi učinkovitije kategorizirali poštu. Sljedeća tri pristupa ključna su za uspjeh programa:
1. Predobrada slike
Tehnika mijenja stvarni oblik dokumenta u sliku, kao što je snimljena slika, u prvom koraku. Cilj ovog koraka je da prikaz stroja bude što točniji, a da se pritom eliminiraju sva neželjena odstupanja.
Nakon toga, koncept se pretvara u crno-bijelo i ocjenjuje za svijetla naspram tamnih područja (likova). Koristeći OCR tehnologiju, slika se zatim dijeli na diskretne dijelove, kao što su proračunske tablice, tekst ili umetnuta grafika.
2. AI prepoznavanje znakova
Da bi razlikovao slova i znamenke, AI ispituje tamna područja slike. Kako bi ciljao jednu po jednu riječ, frazu ili odlomak, AI obično koristi jednu od sljedećih metoda:
- Prepoznavanje uzoraka: Za obuku AI sustava, tehnologije koriste različite jezike, tekstualne formate i rukopis. Kako bi identificirao podudaranja, algoritam uspoređuje slova na otkrivenoj slici slova s bilješkama koje je već naučio.
- Prepoznavanje značajki: Za prepoznavanje novih znakova, sustav koristi pravila temeljena na određenim atributima znakova. Jedna osobina je broj zakošenih, ukrštenih ili zakrivljenih linija u slovu.
Algoritam koristi kriterije temeljene na određenim svojstvima znakova za otkrivanje jedinstvenih znakova. Količina linija pod kutom, križanja ili savijanja u znaku, na primjer, jedna je značajka.
3. Naknadna predobrada
Tijekom naknadne obrade, AI ispravlja pogreške u konačnoj datoteci. Jedna strategija je educirati AI o rječniku terminologije koji će se koristiti u radu. Zatim, kako biste osigurali da nijedno tumačenje nije izvan vokabulara AI, ograničite izlaz AI na te riječi/formate.
Prednosti OCR-a
- Glavne prednosti OCR tehnologije su ušteda vremena i smanjenje broja pogrešaka. Također omogućuje komprimiranje podataka u zip datoteke, nešto što prava ispisana stranica ne može postići.
- Podaci se mogu pretraživati pomoću optičkog prepoznavanja znakova. Skenirane datoteke koje su pretvorene u strojno čitljive datoteke mogu se pohraniti u bilo kojem formatu koji se može pretraživati na internom poslužitelju organizacije ili učiniti dostupnim globalno na Internetu.
- OCR se često koristi u kombinaciji s drugim sustavima umjetne inteligencije. Na primjer, samovozeći automobili skeniraju i čitaju registarske tablice i prometne znakove, prepoznaju logotipe robnih marki u objavama na društvenim mrežama i prepoznaju ambalažu proizvoda na reklamnim fotografijama. Tehnologija umjetne inteligencije poput ove pomaže tvrtkama u donošenju boljih marketinških i operativnih odluka koje štede novac i povećavaju zadovoljstvo kupaca.
- Postojeće i nove informacije mogu se pretvoriti u potpuno pretraživu arhivu znanja. Također mogu koristiti alate za analizu podataka za automatsku obradu tekstualne baze podataka za dodatnu obradu znanja.
- Optičko prepoznavanje znakova (OCR) moćan je alat koji može prepoznati bilo koje jezično pismo. Ova sposobnost OCR-a, kada je uparena sa standardom Unicode i softverom za prevođenje kao što je Google Translate, omogućuje prevođenje svakog skeniranog i digitaliziranog dokumenta na bilo koji drugi jezik. Prednost koja eliminira potrebu za ljudskim prevoditeljima i njihovim dugotrajnim naporima.
Slučajevi korištenja OCR-a
Najpoznatija upotreba optičkog prepoznavanja znakova je pretvaranje ispisanih papirnatih dokumenata u strojno čitljive tekstualne dokumente (OCR). Nakon OCR-obrade skeniranog papirnog dokumenta, tekst se može uređivati pomoću procesora teksta kao što je Microsoft Word ili Google Docs.
Mnogi poznati sustavi i usluge u našem svakodnevnom životu oslanjaju se na OCR, koji se obično koristi kao nevidljiva tehnologija.
Automatizacija unosa podataka, pomoć slijepim i slabovidnim osobama te indeksiranje dokumenata za tražilice, kao što su putovnice, registarske tablice, fakture, bankovni izvodi, posjetnice i automatsko prepoznavanje registarskih pločica, sve su bitne, ali manje poznate upotrebe OCR tehnologije. .
Pretvaranjem papira i skeniranih slikovnih dokumenata u strojno čitljive PDF datoteke koje se mogu pretraživati, OCR omogućuje optimizaciju modeliranja velikih podataka. Bez početne primjene OCR-a na dokumente koji već nemaju tekstualne slojeve, obrada i izdvajanje važnih informacija ne može se automatizirati.
Skenirani papiri sada se mogu ugraditi u sustav velikih podataka koji može čitati podatke o klijentima iz bankovnih izvoda, ugovora i drugih bitnih ispisanih dokumenata zahvaljujući OCR prepoznavanju teksta.
Organizacije mogu koristiti OCR za automatizaciju faze unosa rudarenja podataka, umjesto da osoblje analizira bezbroj slikovnih dokumenata i ručno unose unose u automatizirani cjevovod za obradu velikih podataka.
OCR softver može prepoznati tekst na slikama, izdvojiti tekst iz fotografija i spremati tekstualne datoteke u sljedećim formatima: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF i drugima.
Pravni posao, koji stvara najviše papirologije, koristi optičko prepoznavanje znakova na razne načine. Svi ispisani dokumenti – izjave pod prisegom, presude, datoteke, izjave, oporuke i tako dalje – mogu se digitalizirati, pohraniti i pretraživati pomoću najjednostavnijih OCR skenera.
Ove metode se mogu koristiti za pravne zapise u drugim jezičnim pismima, kao što su japanski i hindi, budući da se OCR tehnologija širi na jezike koji ne koriste latinski karakter. OCR tehnologija može omogućiti nesmetan pristup brojnim primjerima iz prošlosti za poslovanje koje se značajno oslanja na prošlost.
Primjene OCR-a
- Prepoznavanje prometnih znakova.
- S kamerom možete prepoznati registarske tablice.
- Unos, ekstrakcija i obrada podataka su automatizirani.
- U zračnim lukama se priznaju putovnice i izvlače podaci.
- Izrada popisa kontakata pomoću podataka na posjetnicama.
- Dešifriranje radova za slijepe i slabovidne osobe koje će im se čitati naglas.
- Omogućuje pretraživanje putem elektroničkih slika tiskanih materijala.
- Stvaranje pretraživih arhiva povijesne građe kao što su časopisi i novine.
- Unos podataka za komercijalne dokumente kao što su čekovi, putovnice, fakture, bankovni izvodi, potvrde i predračuni, između ostalog.
Zaključak
OCR (Optical Character Recognition) je tehnika za skeniranje i digitalizaciju papirnatih dokumenata. Stvara potpuno pretražive digitalne datoteke od fotografija, rukom pisanog materijala i ispisanih dokumenata.
Kako ove tehnologije postaju ekonomičnije i dostupnije, OCR je savršena ilustracija kako rješenja umjetne inteligencije pokreću modernizaciju baze podataka.
Ukratko, OCR je fantastična tehnologija s ogromnim potencijalom. Takvi su instrumenti već prilično sofisticirani u današnjem svijetu. Optičko prepoznavanje znakova će se, s druge strane, poboljšati u budućnosti.
Umjetna inteligencija (AI) spremna je postati jedan od najutjecajnijih trendova u sljedećim godinama, mijenjajući način na koji razmišljamo o informacijama.
Ostavi odgovor