Jika Anda pernah menghabiskan waktu berjam-jam memilah-milah setumpuk dokumen untuk konten, kata-kata, atau informasi lainnya, OCR bisa menjadi sahabat baru Anda. Memiliki kemampuan untuk menggunakan pembaca PDF atau alat manajemen dokumen lainnya dapat menghemat banyak waktu Anda. Sebagian besar dari kita dalam bisnis terus mencari cara untuk meningkatkan efisiensi dan merampingkan operasi.
Dalam upaya ini, OCR dapat menjadi alat yang berguna. Kita akan melihat lebih dekat pada Optical Character Recognition (OCR) di bagian ini, termasuk apa itu, cara kerjanya, dan banyak lagi.
Jadi, apa sebenarnya Pengenalan Karakter Optik (OCR) itu?
Pengenalan teks adalah nama lain untuk pengenalan karakter optik (OCR).
Data diekstraksi dan digunakan kembali dari kertas yang dipindai, foto kamera, dan pdf gambar saja menggunakan alat OCR. Perangkat lunak OCR mengekstrak huruf dari gambar, mengubahnya menjadi kata-kata, dan kemudian menyusun kalimat, memungkinkan akses ke dan perubahan teks asli.
Ini juga menghilangkan kebutuhan untuk memasukkan data dengan tangan. Sistem OCR mengubah dokumen fisik yang dicetak menjadi teks yang dapat dibaca mesin menggunakan campuran perangkat keras dan perangkat lunak. Teks disalin atau dibaca oleh perangkat keras (seperti pemindai optik atau papan sirkuit khusus), dan pemrosesan tambahan biasanya ditangani oleh perangkat lunak.
kecerdasan buatan (AI) dapat digunakan dalam perangkat lunak OCR untuk mencapai teknik pengenalan karakter cerdas (ICR) yang lebih kompleks, seperti membedakan bahasa atau gaya tulisan tangan. OCR paling sering digunakan untuk mengubah dokumen legal atau historis hard copy menjadi dokumen pdf, yang kemudian dapat diedit, diformat, dan dicari seolah-olah ditulis menggunakan pengolah kata.
Saat Anda memindai formulir atau tanda terima, misalnya, komputer Anda menyimpannya sebagai file gambar. Anda tidak dapat mengubah, mencari, atau menghitung kata dalam file gambar dengan editor teks. Namun, Anda dapat menggunakan OCR untuk mengubah gambar menjadi dokumen teks dan menyimpan konten sebagai data teks.
Bagaimana cara kerjanya?
Seperti yang dinyatakan sebelumnya, sistem OCR terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Tujuan layanan ini adalah untuk mengevaluasi konten dokumen fisik dan mengubah potongan-potongan itu menjadi skrip yang kemudian dapat digunakan untuk memproses data.
Pertimbangkan layanan pos dan penyortiran surat, misalnya. OCR sangat penting untuk kemampuan mereka memproses sumber dan alamat pengirim dengan cepat untuk mengkategorikan email secara lebih efisien. Tiga pendekatan berikut sangat penting untuk keberhasilan program:
1. Pra-pemrosesan Gambar
Teknik ini mengubah bentuk dokumen yang sebenarnya menjadi gambar, seperti gambar rekaman, pada langkah pertama. Tujuan dari langkah ini adalah untuk membuat representasi mesin seakurat mungkin sambil juga menghilangkan penyimpangan yang tidak diinginkan.
Setelah itu, konsep diubah menjadi hitam putih dan dinilai untuk area (karakter) terang vs gelap. Menggunakan teknologi OCR, gambar kemudian dibagi menjadi bagian-bagian terpisah, seperti spreadsheet, teks, atau grafik sisipan.
2. Pengenalan Karakter AI
Untuk membedakan huruf dan angka, AI memeriksa area gelap gambar. Untuk menargetkan satu kata, frasa, atau paragraf pada satu waktu, AI biasanya menggunakan salah satu metode berikut:
- Pengenalan Pola: Untuk melatih sistem AI, teknologi memanfaatkan berbagai bahasa, format teks, dan tulisan tangan. Untuk mengidentifikasi kecocokan, algoritme membandingkan huruf pada gambar huruf yang terdeteksi dengan nada yang telah dipelajarinya.
- Pengenalan Fitur: Untuk mengenali karakter baru, sistem menggunakan aturan berdasarkan atribut karakter tertentu. Salah satu cirinya adalah jumlah garis bersudut, bersilangan, atau melengkung dalam sebuah huruf.
Algoritma ini menggunakan kriteria berdasarkan properti karakter tertentu untuk mendeteksi karakter unik. Banyaknya garis miring, menyilang, atau menekuk dalam sebuah karakter, misalnya, adalah salah satu cirinya.
3. Pasca-pemrosesan awal
Selama Pasca-Pemrosesan, AI mengoreksi kesalahan dalam file akhir. Salah satu strateginya adalah dengan mengedukasi AI pada kamus terminologi yang akan digunakan dalam makalah. Kemudian, untuk memastikan bahwa tidak ada interpretasi yang berada di luar kosakata AI, batasi output AI pada kata/format tersebut.
Manfaat OCR
- Manfaat utama dari teknologi OCR adalah penghematan waktu dan pengurangan kesalahan. Ini juga memungkinkan data untuk dikompresi menjadi file zip, sesuatu yang tidak dapat dicapai oleh halaman cetak yang sebenarnya.
- Data dapat dicari menggunakan Optical Character Recognition. File pindaian yang telah diubah menjadi file yang dapat dibaca mesin dapat disimpan dalam format apa pun yang dapat dicari di server internal organisasi atau tersedia secara global di Internet.
- OCR sering digunakan bersama dengan sistem kecerdasan buatan lainnya. Misalnya, mobil self-driving memindai dan membaca plat nomor dan rambu jalan, mengenali logo merek di postingan media sosial, dan mengenali kemasan produk di foto iklan. Teknologi kecerdasan buatan seperti ini membantu perusahaan dalam membuat keputusan pemasaran dan operasional yang lebih baik yang menghemat uang dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
- Informasi yang ada dan baru dapat diubah menjadi arsip pengetahuan yang dapat dicari sepenuhnya. Mereka juga dapat menggunakan alat analisis data untuk secara otomatis memproses database teks untuk pemrosesan pengetahuan tambahan.
- Optical Character Recognition (OCR) adalah alat yang ampuh yang dapat mengenali skrip bahasa apa pun. Kemampuan OCR ini, ketika dipasangkan dengan standar Unicode dan perangkat lunak terjemahan seperti Google Translate, memungkinkan setiap dokumen yang dipindai dan didigitalkan untuk diterjemahkan ke dalam bahasa lain. Manfaat yang menghilangkan kebutuhan akan penerjemah manusia dan upaya mereka yang memakan waktu.
Gunakan Kasus OCR
Penggunaan pengenalan karakter optik yang paling terkenal adalah mengubah dokumen kertas tercetak menjadi dokumen teks yang dapat dibaca mesin (OCR). Setelah OCR memproses dokumen kertas yang dipindai, teks dapat diedit menggunakan pengolah kata seperti Microsoft Word atau Google Docs.
Banyak sistem dan layanan terkenal dalam kehidupan kita sehari-hari mengandalkan OCR, yang biasanya digunakan sebagai teknologi yang tidak terlihat.
Otomatisasi input data, membantu orang buta dan cacat visual, dan mengindeks dokumen untuk mesin pencari, seperti paspor, plat nomor, faktur, rekening koran, kartu nama, dan pengenalan plat nomor otomatis, semuanya penting tetapi penggunaan teknologi OCR yang kurang dikenal .
Dengan mengubah kertas dan dokumen gambar yang dipindai menjadi file PDF yang dapat dibaca mesin dan dapat dicari, OCR memungkinkan optimalisasi pemodelan data besar. Tanpa awalnya menerapkan OCR ke dokumen yang belum memiliki lapisan teks, pemrosesan dan ekstraksi informasi penting tidak dapat dilakukan secara otomatis.
Kertas yang dipindai sekarang dapat digabungkan ke dalam sistem data besar yang dapat membaca data pelanggan dari laporan mutasi bank, kontrak, dan dokumen cetak penting lainnya berkat pengenalan teks OCR.
Organisasi dapat menggunakan OCR untuk mengotomatisasi tahap input penambangan data, daripada meminta personel menganalisis dokumen gambar yang tak terhitung banyaknya dan secara manual memasukkan input ke dalam jalur pemrosesan data besar otomatis.
Perangkat lunak OCR dapat mengenali teks dalam gambar, mengekstrak teks dari foto, dan menyimpan file teks dalam format berikut: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF, dan lainnya.
Bisnis legal, yang menghasilkan paling banyak dokumen, menggunakan pengenalan karakter optik dalam berbagai cara. Semua dokumen tercetak – affidavit, penilaian, file, deklarasi, wasiat, dan sebagainya – dapat didigitalkan, disimpan, dan dicari menggunakan pemindai OCR yang paling sederhana.
Metode ini dapat digunakan untuk catatan hukum dalam skrip linguistik lain, seperti Jepang dan Hindi, karena teknologi OCR berkembang ke bahasa yang tidak menggunakan karakter Romawi. Teknologi OCR dapat memberikan akses yang lancar ke banyak contoh dari masa lalu untuk bisnis yang sangat bergantung pada masa lalu.
Aplikasi OCR
- Mengenal rambu lalu lintas.
- Dengan kamera, Anda dapat mengenali pelat nomor.
- Entri, ekstraksi, dan pemrosesan data semuanya otomatis.
- Di bandara, paspor dikenali dan data diambil.
- Membuat daftar kontak menggunakan informasi pada kartu nama.
- Menguraikan kertas untuk orang buta dan tunanetra untuk dibacakan kepada mereka.
- Memungkinkan pencarian melalui gambar elektronik dari bahan cetak.
- Membuat arsip yang dapat dicari dari materi sejarah seperti jurnal dan surat kabar.
- Entri data untuk dokumen komersial seperti cek, paspor, faktur, laporan mutasi bank, kuitansi, dan faktur pro forma, antara lain.
Kesimpulan
OCR (Optical Character Recognition) adalah teknik untuk memindai dan mendigitalkan dokumen kertas. Ini menciptakan file digital yang benar-benar dapat dicari dari foto, materi tulisan tangan, dan dokumen cetak.
Ketika teknologi ini menjadi lebih ekonomis dan tersedia, OCR adalah ilustrasi sempurna tentang bagaimana solusi AI mendorong modernisasi database.
Untuk meringkas, OCR adalah teknologi yang fantastis dengan potensi yang sangat besar. Instrumen semacam itu sudah cukup canggih di dunia sekarang ini. Pengenalan Karakter Optik, di sisi lain, akan meningkat di masa depan.
Kecerdasan buatan (AI) siap menjadi salah satu tren paling berpengaruh di tahun-tahun mendatang, mengubah cara kita berpikir tentang informasi.
Tinggalkan Balasan