Եթե դուք երբևէ ժամեր եք անցկացրել՝ ուսումնասիրելով փաստաթղթերի փաթեթը բովանդակության, բառերի կամ այլ տեղեկությունների համար, OCR-ը կարող է լինել ձեր նոր լավագույն ընկերը: PDF ընթերցող կամ փաստաթղթերի կառավարման այլ գործիք օգտագործելու հնարավորություն ունենալը կարող է ձեզ շատ ժամանակ խնայել: Մեզանից շատերը բիզնեսում անընդհատ փնտրում են արդյունավետությունը բարելավելու և գործառնությունները պարզեցնելու ուղիներ:
Այս գործում OCR-ը կարող է օգտակար գործիք լինել: Այս հոդվածում մենք ավելի մանրամասն կանդրադառնանք Նիշերի օպտիկական ճանաչմանը (OCR), ներառյալ այն, թե ինչ է այն, ինչպես է այն աշխատում և այլն:
Այսպիսով, ի՞նչ է իրականում (OCR) օպտիկական նիշերի ճանաչումը:
Տեքստի ճանաչումը օպտիկական նիշերի ճանաչման մեկ այլ անուն է (OCR):
Տվյալներն արդյունահանվում և վերափոխվում են սկանավորված թղթերից, ֆոտոխցիկի լուսանկարներից և միայն պատկերի համար նախատեսված pdf-ից՝ օգտագործելով OCR գործիք: OCR ծրագրաշարը նկարներից տառեր է հանում, դրանք վերածում բառերի, այնուհետև նախադասություններ է հավաքում՝ թույլ տալով մուտք գործել և փոփոխել բնօրինակ տեքստը:
Այն նաև վերացնում է տվյալների ձեռքով մուտքագրելու անհրաժեշտությունը: OCR համակարգերը ֆիզիկական, տպագիր փաստաթղթերը վերածում են մեքենայաընթեռնելի տեքստի՝ օգտագործելով սարքաշարի և ծրագրաշարի խառնուրդ: Տեքստը պատճենվում կամ կարդացվում է ապարատով (օրինակ՝ օպտիկական սկաների կամ հատուկ տպատախտակի միջոցով), և լրացուցիչ մշակումը սովորաբար իրականացվում է ծրագրային ապահովման միջոցով:
Արհեստական բանականություն (AI) կարող է օգտագործվել OCR ծրագրային ապահովման մեջ՝ հասնելու խելացի կերպարների ճանաչման ավելի բարդ տեխնիկայի (ICR), ինչպիսիք են լեզուներ կամ ձեռագրի ոճերը տարբերակելը: OCR-ը սովորաբար օգտագործվում է օրինական կամ պատմական փաստաթղթերը pdf փաստաթղթերի վերածելու համար, որոնք այնուհետև կարող են խմբագրվել, ձևաչափվել և որոնվել այնպես, կարծես դրանք գրված են բառի մշակման միջոցով:
Օրինակ, երբ սկանավորում եք ձևաթուղթը կամ անդորրագիրը, ձեր համակարգիչը այն պահում է որպես պատկերային ֆայլ: Դուք չեք կարող փոփոխել, որոնել կամ հաշվել նկարի ֆայլի բառերը տեքստային խմբագրիչով: Այնուամենայնիվ, դուք կարող եք օգտագործել OCR նկարը տեքստային փաստաթղթի վերածելու և բովանդակությունը որպես տեքստային տվյալներ պահպանելու համար:
Ինչպես է դա աշխատում?
Ինչպես նախկինում ասվեց, OCR համակարգը բաղկացած է և՛ ապարատից, և՛ ծրագրային ապահովումից: Ծառայության նպատակն է գնահատել ֆիզիկական փաստաթղթի բովանդակությունը և կտորները վերածել սցենարի, որն այնուհետև կարող է օգտագործվել տվյալների մշակման համար:
Դիտարկենք, օրինակ, փոստային և փոստի տեսակավորման ծառայությունները: OCR-ը կարևոր է աղբյուրի և վերադարձի հասցեները արագ մշակելու նրանց կարողության համար՝ փոստն ավելի արդյունավետ դասակարգելու համար: Հետևյալ երեք մոտեցումները վճռորոշ են ծրագրի հաջողության համար.
1. Պատկերի նախնական մշակում
Տեխնիկան առաջին քայլում փոխում է փաստաթղթի իրական ձևը պատկերի, օրինակ՝ ձայնագրման նկարի: Այս քայլի նպատակն է հնարավորինս ճշգրիտ դարձնել մեքենայի ներկայացումը, միաժամանակ վերացնելով անցանկալի շեղումները:
Դրանից հետո հայեցակարգը վերածվում է սև-սպիտակի և գնահատվում է լուսավոր և մութ տարածքների (նիշերի) համար: Օգտագործելով OCR տեխնոլոգիան, նկարն այնուհետև բաժանվում է առանձին մասերի, ինչպիսիք են աղյուսակները, տեքստը կամ ներդիր գրաֆիկան:
2. AI կերպարների ճանաչում
Տառերն ու թվանշանները տարբերելու համար AI-ն ուսումնասիրում է պատկերի մութ հատվածները: Միանգամից մեկ բառ, արտահայտություն կամ պարբերություն թիրախավորելու համար AI-ն սովորաբար օգտագործում է հետևյալ մեթոդներից մեկը.
- Կաղապարների ճանաչում. AI համակարգը մարզելու համար տեխնոլոգիաները օգտագործում են տարբեր լեզուներ, տեքստային ձևաչափեր և ձեռագիր: Համընկնումներ հայտնաբերելու համար ալգորիթմը համեմատում է հայտնաբերված տառերի պատկերի տառերը արդեն սովորած նշումների հետ:
- Հատկանիշների ճանաչում. նոր նիշերը ճանաչելու համար համակարգը օգտագործում է կանոններ՝ հիմնված որոշակի նիշերի հատկանիշների վրա: Հատկանիշներից մեկը տառի անկյունային, խաչված կամ կոր գծերի քանակն է:
Ալգորիթմը օգտագործում է որոշակի նիշերի հատկությունների վրա հիմնված չափանիշներ՝ եզակի նիշերը հայտնաբերելու համար: Օրինակ, նիշերի անկյունային, հատվող կամ ճկվող գծերի քանակը մի հատկանիշ է:
3. Նախամշակում
Հետմշակման ընթացքում AI-ն ուղղում է վերջնական ֆայլի սխալները: Ռազմավարությունից մեկն այն է, որ արհեստական ինտելեկտը կրթվի տերմինաբանության բառարանի վրա, որը կօգտագործվի հոդվածում: Այնուհետև, որպեսզի համոզվեք, որ ոչ մի մեկնաբանություն AI-ի բառապաշարից դուրս չէ, սահմանափակեք AI-ի արդյունքը այդ բառերով/ձևաչափերով:
OCR-ի առավելությունները
- OCR տեխնոլոգիայի հիմնական առավելություններն են ժամանակի խնայողությունը և սխալների նվազումը: Այն նաև թույլ է տալիս տվյալները սեղմել zip ֆայլերի մեջ, մի բան, որը իրական տպագիր էջը չի կարող իրականացնել:
- Տվյալները կարող են որոնվել օպտիկական նիշերի ճանաչման միջոցով: Սկանավորված ֆայլերը, որոնք փոխարկվել են մեքենայաընթեռնելի ֆայլերի, կարող են պահվել ցանկացած ձևաչափով, որը կարող է որոնվել կազմակերպության ներքին սերվերում կամ գլոբալ հասանելի դարձնել ինտերնետում:
- OCR-ը հաճախ օգտագործվում է արհեստական ինտելեկտի այլ համակարգերի հետ համատեղ: Օրինակ՝ ինքնակառավարվող մեքենաները սկանավորում և կարդում են պետհամարանիշներն ու ճանապարհային նշանները, ճանաչում են ապրանքանիշի լոգոները սոցիալական ցանցերում հրապարակումներում և ճանաչում ապրանքի փաթեթավորումը գովազդային լուսանկարներում: Արհեստական ինտելեկտի նման տեխնոլոգիան օգնում է ընկերություններին ավելի լավ մարքեթինգային և գործառնական որոշումներ կայացնել, որոնք խնայում են գումար և բարձրացնում հաճախորդների գոհունակությունը:
- Առկա և նոր տեղեկատվությունը կարող է վերածվել լիարժեք որոնելի գիտելիքների արխիվի: Նրանք կարող են նաև օգտագործել տվյալների վերլուծության գործիքներ՝ տեքստային տվյալների բազան ավտոմատ կերպով մշակելու համար՝ լրացուցիչ գիտելիքների մշակման համար:
- Նիշերի օպտիկական ճանաչումը (OCR) հզոր գործիք է, որը կարող է ճանաչել ցանկացած լեզվի գրագիր: OCR-ի այս հնարավորությունը, երբ համակցված է Unicode ստանդարտի և թարգմանչական ծրագրաշարի հետ, ինչպիսին է Google Translate-ը, թույլ է տալիս յուրաքանչյուր սկանավորված և թվայնացված փաստաթուղթ թարգմանել ցանկացած այլ լեզվով: Օգուտ, որը վերացնում է մարդկային թարգմանիչների կարիքը և նրանց ժամանակատար ջանքերը:
Օգտագործեք OCR-ի դեպքեր
Նիշերի օպտիկական ճանաչման ամենահայտնի օգտագործումը տպագիր թղթային փաստաթղթերի փոխակերպումն է մեքենայաընթեռնելի տեքստային փաստաթղթերի (OCR): Սկանավորված թղթային փաստաթղթի OCR մշակումից հետո տեքստը կարող է խմբագրվել բառի մշակման միջոցով, ինչպիսիք են Microsoft Word-ը կամ Google Docs-ը:
Մեր առօրյա կյանքում շատ հայտնի համակարգեր և ծառայություններ հիմնված են OCR-ի վրա, որը սովորաբար օգտագործվում է որպես չտեսնված տեխնոլոգիա:
Տվյալների մուտքագրման ավտոմատացումը, կույրերին և տեսողության խնդիրներ ունեցողներին օգնելը և որոնման համակարգերի համար փաստաթղթերի ինդեքսավորումը, ինչպիսիք են անձնագրերը, պետհամարանիշները, հաշիվ-ապրանքագրերը, բանկային քաղվածքները, այցեքարտերը և համարանիշների ավտոմատ ճանաչումը, OCR տեխնոլոգիայի էական, բայց ավելի քիչ հայտնի օգտագործումն է: .
Թղթը և սկանավորված պատկերային փաստաթղթերը վերածելով մեքենայաընթեռնելի, որոնելի PDF ֆայլերի՝ OCR-ն թույլ է տալիս օպտիմիզացնել մեծ տվյալների մոդելավորումը: Առանց OCR-ի սկզբնական կիրառման այն փաստաթղթերին, որոնք արդեն չունեն տեքստային շերտեր, կարևոր տեղեկատվության մշակումն ու արդյունահանումը չի կարող ավտոմատացվել:
Սկանավորված թղթերն այժմ կարող են ներառվել մեծ տվյալների համակարգում, որը կարող է կարդալ հաճախորդների տվյալները բանկային քաղվածքներից, պայմանագրերից և այլ կարևոր տպագիր փաստաթղթերից՝ OCR տեքստի ճանաչման շնորհիվ:
Կազմակերպությունները կարող են օգտագործել OCR՝ տվյալների արդյունահանման մուտքագրման փուլը ավտոմատացնելու համար, այլ ոչ թե անձնակազմը վերլուծում է անթիվ պատկերային փաստաթղթեր և մուտքերը ձեռքով ներարկում մեծ տվյալների մշակման ավտոմատացված խողովակաշարում:
OCR ծրագրաշարը կարող է ճանաչել տեքստը պատկերներում, տեքստ հանել լուսանկարներից և պահպանել տեքստային ֆայլերը հետևյալ ձևաչափերով՝ JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF և այլն:
Իրավաբանական բիզնեսը, որը ստեղծում է ամենաշատ փաստաթղթերը, օգտագործում է նիշերի օպտիկական ճանաչումը տարբեր ձևերով: Բոլոր տպագիր փաստաթղթերը՝ երդվագրեր, վճիռներ, ֆայլեր, հայտարարություններ, կտակներ և այլն, կարող են թվայնացվել, պահպանվել և որոնվել՝ օգտագործելով ամենապարզ OCR սկաներները:
Այս մեթոդները կարող են օգտագործվել այլ լեզվական գրերի իրավական գրառումների համար, ինչպիսիք են ճապոներենը և հինդիները, քանի որ OCR տեխնոլոգիան ընդլայնվում է դեպի այն լեզուները, որոնք չեն օգտագործում հռոմեական տառերը: OCR տեխնոլոգիան կարող է սահուն մուտք ապահովել անցյալի բազմաթիվ օրինակներ բիզնեսի համար, որը զգալիորեն ապավինում է անցյալին:
OCR-ի կիրառումներ
- Ճանաչելով ճանապարհային նշանները.
- Տեսախցիկով դուք կարող եք ճանաչել համարանիշները:
- Տվյալների մուտքագրումը, արդյունահանումը և մշակումը բոլորն էլ ավտոմատացված են:
- Օդանավակայաններում անձնագրերը ճանաչում են և տվյալները հանվում։
- Կոնտակտային ցուցակի ստեղծում՝ օգտագործելով այցեքարտերի տվյալները:
- Կույր և թույլ տեսողություն ունեցողների համար թղթերի վերծանում, որոնք պետք է բարձրաձայն կարդալ նրանց համար:
- Տպագիր նյութերի էլեկտրոնային պատկերների միջոցով որոնումը հնարավոր դարձնելով:
- Պատմական նյութերի որոնելի արխիվների ստեղծում, ինչպիսիք են ամսագրերն ու թերթերը:
- Տվյալների մուտքագրում առևտրային փաստաթղթերի համար, ինչպիսիք են չեկերը, անձնագրերը, հաշիվ-ապրանքագրերը, բանկային քաղվածքները, անդորրագրերը և պրոֆորմա հաշիվ-ապրանքագրերը և այլն:
Եզրափակում
OCR (Optical Character Recognition) թղթային փաստաթղթերի սկանավորման և թվայնացման տեխնիկա է: Այն ստեղծում է ամբողջովին որոնելի թվային ֆայլեր լուսանկարներից, ձեռագիր նյութերից և տպագիր փաստաթղթերից:
Քանի որ այս տեխնոլոգիաները դառնում են ավելի խնայող և հասանելի, OCR-ը կատարյալ օրինակ է այն բանի, թե ինչպես են AI լուծումները խթանում տվյալների բազայի արդիականացումը:
Ամփոփելու համար, OCR-ը հսկայական ներուժով ֆանտաստիկ տեխնոլոգիա է: Այսօրվա աշխարհում նման գործիքներն արդեն բավականին բարդ են: Մյուս կողմից, Նիշերի օպտիկական ճանաչումը կբարելավվի ապագայում:
Արհեստական ինտելեկտը (AI) պատրաստվում է հաջորդ տարիներին դառնալ ամենաազդեցիկ միտումներից մեկը՝ փոխելով տեղեկատվության մասին մեր մտածելակերպը:
Թողնել գրառում