Se hai mai passato ore a setacciare una pila di documenti in cerca di contenuto, parole o altre informazioni, l'OCR può essere il tuo nuovo migliore amico. Avere la possibilità di utilizzare un lettore PDF o un altro strumento di gestione dei documenti può farti risparmiare molto tempo. La maggior parte di noi nel mondo degli affari è alla continua ricerca di modi per migliorare l'efficienza e semplificare le operazioni.
In questo sforzo, l'OCR può essere uno strumento utile. Daremo un'occhiata più da vicino al riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) in questo pezzo, incluso di cosa si tratta, come funziona e altro ancora.
Quindi, cos'è esattamente il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)?
Il riconoscimento del testo è un altro nome per il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR).
I dati vengono estratti e riutilizzati da documenti scansionati, foto della fotocamera e PDF di sole immagini utilizzando uno strumento OCR. Il software OCR estrae le lettere dalle immagini, le converte in parole e quindi assembla le frasi, consentendo l'accesso e l'alterazione del testo originale.
Elimina anche la necessità dell'inserimento manuale dei dati. I sistemi OCR trasformano documenti fisici stampati in testo leggibile dalla macchina utilizzando un mix di hardware e software. Il testo viene copiato o letto dall'hardware (come uno scanner ottico o una scheda a circuito dedicata) e l'elaborazione aggiuntiva viene solitamente gestita dal software.
intelligenza artificiale (AI) può essere utilizzato nel software OCR per ottenere tecniche più complesse di riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR), come distinguere le lingue o gli stili di scrittura a mano. L'OCR viene in genere utilizzato per convertire documenti legali o storici cartacei in documenti PDF, che possono quindi essere modificati, formattati e ricercati come se fossero scritti utilizzando un elaboratore di testi.
Quando si scansiona un modulo o una ricevuta, ad esempio, il computer lo memorizza come file immagine. Non puoi modificare, cercare o contare le parole nel file immagine con un editor di testo. È tuttavia possibile utilizzare l'OCR per trasformare l'immagine in un documento di testo e salvare il contenuto come dati di testo.
Come funziona?
Come affermato in precedenza, un sistema OCR è costituito sia da hardware che da software. L'obiettivo del servizio è valutare il contenuto di un documento fisico e trasformare i pezzi in uno script che può quindi essere utilizzato per elaborare i dati.
Prendi in considerazione i servizi postali e di smistamento della posta, ad esempio. L'OCR è essenziale per la loro capacità di elaborare rapidamente gli indirizzi di origine e di ritorno al fine di classificare la posta in modo più efficiente. I seguenti tre approcci sono fondamentali per il successo del programma:
1. Pre-elaborazione dell'immagine
La tecnica cambia la forma effettiva del documento in un'immagine, ad esempio un'immagine di registrazione, nel primo passaggio. L'obiettivo di questo passaggio è rendere la rappresentazione della macchina il più accurata possibile, eliminando anche eventuali deviazioni indesiderate.
Successivamente, il concetto viene convertito in bianco e nero e valutato per le aree luminose e scure (caratteri). Utilizzando la tecnologia OCR, l'immagine viene quindi suddivisa in parti discrete, come fogli di calcolo, testo o grafica interna.
2. Riconoscimento del personaggio AI
Per distinguere lettere e cifre, l'IA esamina le aree scure dell'immagine. Per indirizzare una parola, una frase o un paragrafo alla volta, l'IA utilizza in genere uno dei seguenti metodi:
- Riconoscimento del modello: per addestrare il sistema di intelligenza artificiale, le tecnologie utilizzano una varietà di lingue, formati di testo e grafia. Per identificare le corrispondenze, l'algoritmo confronta le lettere sull'immagine della lettera rilevata con le note che ha già appreso.
- Riconoscimento delle caratteristiche: per riconoscere i nuovi personaggi, il sistema utilizza regole basate su determinati attributi del personaggio. Un tratto è il numero di linee angolate, incrociate o curve in una lettera.
L'algoritmo utilizza criteri basati su determinate proprietà dei caratteri per rilevare caratteri univoci. La quantità di linee angolate, incrociate o piegate in un carattere, ad esempio, è una caratteristica.
3. Post-preelaborazione
Durante la post-elaborazione, l'IA corregge gli errori nel file finale. Una strategia consiste nell'educare l'IA su un dizionario terminologico che verrà utilizzato nel documento. Quindi, per garantire che nessuna interpretazione vada oltre il vocabolario dell'IA, limita l'output dell'IA a quelle parole/formati.
Vantaggi dell'OCR
- I principali vantaggi della tecnologia OCR sono il risparmio di tempo e la riduzione degli errori. Consente inoltre di comprimere i dati in file zip, cosa che una vera pagina stampata non può realizzare.
- I dati possono essere ricercati utilizzando il riconoscimento ottico dei caratteri. I file scansionati che sono stati convertiti in file leggibili dalla macchina possono essere archiviati in qualsiasi formato che può essere ricercato sul server interno di un'organizzazione o reso disponibile a livello globale su Internet.
- L'OCR viene spesso utilizzato insieme ad altri sistemi di intelligenza artificiale. Ad esempio, le auto a guida autonoma scansionano e leggono targhe e segnali stradali, riconoscono i loghi del marchio nei post sui social media e riconoscono la confezione dei prodotti nelle foto pubblicitarie. Una tecnologia di intelligenza artificiale come questa aiuta le aziende a prendere migliori decisioni di marketing e operative che consentono di risparmiare denaro e aumentare la soddisfazione dei clienti.
- Le informazioni esistenti e nuove possono essere convertite in un archivio di conoscenze completamente ricercabile. Possono anche utilizzare strumenti di analisi dei dati per elaborare automaticamente il database di testo per un'ulteriore elaborazione della conoscenza.
- Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è un potente strumento in grado di riconoscere qualsiasi scrittura linguistica. Questa funzionalità dell'OCR, se abbinata allo standard Unicode e al software di traduzione come Google Translate, consente di tradurre ogni documento scansionato e digitalizzato in qualsiasi altra lingua. Un vantaggio che elimina la necessità di traduttori umani e dei loro sforzi che richiedono tempo.
Casi d'uso dell'OCR
L'uso più noto del riconoscimento ottico dei caratteri è la conversione di documenti cartacei stampati in documenti di testo leggibili dalla macchina (OCR). Dopo l'elaborazione OCR di un documento cartaceo scansionato, il testo può essere modificato utilizzando un elaboratore di testi come Microsoft Word o Google Docs.
Molti sistemi e servizi noti nella nostra vita quotidiana si basano sull'OCR, che viene generalmente utilizzato come tecnologia invisibile.
L'automazione dell'immissione dei dati, l'assistenza a non vedenti e ipovedenti e l'indicizzazione di documenti per i motori di ricerca, come passaporti, targhe, fatture, estratti conto bancari, biglietti da visita e riconoscimento automatico delle targhe, sono tutti usi essenziali ma meno conosciuti della tecnologia OCR .
Trasformando i documenti cartacei e le immagini scansionate in file PDF leggibili dalla macchina e ricercabili, l'OCR consente l'ottimizzazione della modellazione dei big data. Senza applicare inizialmente l'OCR a documenti che non dispongono già di livelli di testo, l'elaborazione e l'estrazione di informazioni importanti non possono essere automatizzate.
I documenti scansionati possono ora essere incorporati in un sistema di big data in grado di leggere i dati dei clienti da estratti conto bancari, contratti e altri documenti stampati essenziali grazie al riconoscimento del testo OCR.
Le organizzazioni possono utilizzare l'OCR per automatizzare la fase di input del data mining, invece di lasciare che il personale analizzi innumerevoli documenti illustrati e inserisca manualmente gli input in una pipeline di elaborazione automatica dei big data.
Il software OCR è in grado di riconoscere il testo nelle immagini, estrarre il testo dalle fotografie e salvare file di testo nei seguenti formati: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF e altri.
L'attività legale, che crea la maggior parte delle pratiche burocratiche, utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri in vari modi. Tutti i documenti stampati – affidavit, sentenze, fascicoli, dichiarazioni, testamenti e così via – possono essere digitalizzati, archiviati e ricercati utilizzando i più semplici scanner OCR.
Questi metodi possono essere utilizzati per documenti legali in altre scritture linguistiche, come giapponese e hindi, poiché la tecnologia OCR si espande a lingue che non utilizzano il carattere romano. La tecnologia OCR può fornire un accesso agevole a numerosi esempi del passato per un'azienda che fa molto affidamento sul passato.
Applicazioni dell'OCR
- Riconoscere i segnali stradali.
- Con una fotocamera, puoi riconoscere le targhe.
- L'inserimento, l'estrazione e il trattamento dei dati sono tutti automatizzati.
- Negli aeroporti si riconoscono i passaporti e si estraggono i dati.
- Creazione di un elenco di contatti utilizzando le informazioni sui biglietti da visita.
- Documenti di decifrazione per non vedenti e ipovedenti da leggere loro ad alta voce.
- Rendere possibile la ricerca tramite immagini elettroniche di materiali stampati.
- Creazione di archivi ricercabili di materiale storico come giornali e giornali.
- Inserimento di dati per documenti commerciali come assegni, passaporti, fatture, estratti conto bancari, ricevute e fatture pro forma, tra gli altri.
Conclusione
L'OCR (Optical Character Recognition) è una tecnica per la scansione e la digitalizzazione di documenti cartacei. Crea file digitali completamente ricercabili da foto, materiale scritto a mano e documenti stampati.
Man mano che queste tecnologie diventano più economiche e disponibili, l'OCR è un perfetto esempio di come le soluzioni di intelligenza artificiale stiano guidando la modernizzazione del database.
Per riassumere, l'OCR è una tecnologia fantastica con un potenziale enorme. Tali strumenti sono già piuttosto sofisticati nel mondo di oggi. Il riconoscimento ottico dei caratteri, d'altra parte, migliorerà in futuro.
L'intelligenza artificiale (AI) è pronta a diventare una delle tendenze di maggior impatto nei prossimi anni, alterando il modo in cui concepiamo le informazioni.
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