コンテンツ、単語、またはその他の情報のためにドキュメントのスタックをふるいにかけることに何時間も費やしたことがある場合、OCRはあなたの新しい親友になることができます。 PDFリーダーまたはその他のドキュメント管理ツールを使用できると、時間を大幅に節約できます。 ビジネスに携わる私たちのほとんどは、効率を改善し、運用を合理化する方法を絶えず模索しています。
この取り組みにおいて、OCRは便利なツールになり得ます。 この記事では、光学式文字認識(OCR)について詳しく見ていきます。これには、それが何であるか、どのように機能するかなどが含まれます。
では、(OCR)光学式文字認識とは正確には何ですか?
テキスト認識は、光学式文字認識(OCR)の別名です。
データは、OCRツールを使用して、スキャンした紙、カメラの写真、および画像のみのpdfから抽出され、再利用されます。 OCRソフトウェアは、画像から文字を抽出し、それらを単語に変換してから文を組み立て、元のテキストにアクセスして変更できるようにします。
また、手作業でデータを入力する必要がなくなります。 OCRシステムは、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせて使用して、物理的な印刷ドキュメントを機械可読テキストに変換します。 テキストはハードウェア(光スキャナーや専用回路基板など)によってコピーまたは読み取られ、追加の処理は通常ソフトウェアによって処理されます。
人工知能 (AI)をOCRソフトウェアで使用して、言語や手書きスタイルの区別など、インテリジェント文字認識(ICR)のより複雑な手法を実現できます。 OCRは通常、ハードコピーの法的文書または歴史的文書をPDF文書に変換するために使用され、ワードプロセッサを使用して作成されたかのように編集、フォーマット、および検索できます。
たとえば、フォームや領収書をスキャンすると、コンピュータはそれを画像ファイルとして保存します。 テキストエディタを使用して、画像ファイル内の単語を変更、検索、またはカウントすることはできません。 ただし、OCRを使用して、画像をテキストドキュメントに変換し、コンテンツをテキストデータとして保存することはできます。
システムを教えてください。
前述のように、OCRシステムはハードウェアとソフトウェアの両方で構成されています。 このサービスの目標は、物理的なドキュメントのコンテンツを評価し、その断片をスクリプトに変換して、データの処理に使用できるようにすることです。
たとえば、郵便および郵便区分サービスについて考えてみます。 OCRは、メールをより効率的に分類するために、送信元アドレスと差出人アドレスを迅速に処理する機能に不可欠です。 次のXNUMXつのアプローチは、プログラムの成功に不可欠です。
1.画像の前処理
この手法では、最初のステップで、ドキュメントの実際の形状を記録画像などの画像に変更します。 このステップの目標は、マシンの表現を可能な限り正確にすると同時に、不要な偏差を排除することです。
その後、コンセプトは白黒に変換され、明るい領域と暗い領域(文字)が評価されます。 次に、OCRテクノロジーを使用して、画像をスプレッドシート、テキスト、はめ込みグラフィックなどの個別の部分に分割します。
2.AI文字認識
文字と数字を区別するために、AIは画像の暗い領域を調べます。 一度にXNUMXつの単語、フレーズ、または段落をターゲットにするために、AIは通常次のいずれかの方法を採用します。
- パターン認識:AIシステムをトレーニングするために、テクノロジーはさまざまな言語、テキスト形式、および手書きを利用します。 一致を識別するために、アルゴリズムは、検出された文字画像上の文字を、すでに学習したメモと比較します。
- 特徴認識:新しい文字を認識するために、システムは特定の文字属性に基づくルールを採用しています。 XNUMXつの特徴は、文字の角度の付いた、交差した、または曲がった線の数です。
アルゴリズムは、特定の文字プロパティに基づく基準を使用して、一意の文字を検出します。 たとえば、キャラクターの角度のある線、交差する線、または曲がる線の量は、XNUMXつの特徴です。
3.後処理
後処理中に、AIは最終ファイルのエラーを修正します。 XNUMXつの戦略は、論文で使用される用語の辞書についてAIを教育することです。 次に、解釈がAIの語彙を超えないようにするために、AIの出力をそれらの単語/形式に制限します。
OCRの利点
- OCRテクノロジーの主な利点は、時間の節約とミスの減少です。 また、データをzipファイルに圧縮することもできます。これは、実際の印刷ページでは実現できないことです。
- 光学式文字認識を使用してデータを検索できます。 機械可読ファイルに変換されたスキャンファイルは、組織の内部サーバーで検索したり、インターネット上でグローバルに利用できるようにすることができる任意の形式で保存できます。
- OCRは、他の人工知能システムと組み合わせて頻繁に使用されます。 たとえば、自動運転車は、ライセンスプレートや道路標識をスキャンして読み取り、ソーシャルメディアの投稿でブランドのロゴを認識し、広告写真で製品のパッケージを認識します。 このような人工知能テクノロジーは、企業がより良いマーケティングと運用上の意思決定を行い、コストを節約し、顧客満足度を高めるのに役立ちます。
- 既存および新規の情報は、完全に検索可能なナレッジアーカイブに変換できます。 また、データ分析ツールを使用して、追加の知識処理のためにテキストデータベースを自動的に処理することもできます。
- 光学式文字認識(OCR)は、あらゆる言語のスクリプトを認識できる強力なツールです。 OCRのこの機能は、Unicode標準およびGoogle翻訳などの翻訳ソフトウェアと組み合わせると、スキャンおよびデジタル化されたすべてのドキュメントを他の言語に翻訳できます。 人間の翻訳者とその時間のかかる作業の必要性を排除する利点。
OCRのユースケース
光学式文字認識の最もよく知られている使用法は、印刷された紙の文書を機械可読テキスト文書(OCR)に変換することです。 スキャンした紙のドキュメントをOCR処理した後、MicrosoftWordやGoogleDocsなどのワードプロセッサを使用してテキストを編集できます。
私たちの日常生活でよく知られているシステムやサービスの多くは、目に見えないテクノロジーとして一般的に使用されているOCRに依存しています。
データ入力の自動化、視覚障害者や視覚障害者の支援、パスポート、ナンバープレート、請求書、銀行取引明細書、名刺、自動ナンバープレート認識などの検索エンジンのインデックス作成はすべて不可欠ですが、あまり知られていないOCRテクノロジーの使用法です。 。
OCRは、紙やスキャンした画像ドキュメントを機械で読み取り可能で検索可能なPDFファイルに変換することで、ビッグデータモデリングの最適化を可能にします。 まだテキストレイヤーがないドキュメントに最初にOCRを適用しないと、重要な情報の処理と抽出を自動化できません。
スキャンした紙は、OCRテキスト認識のおかげで、銀行の明細書、契約書、その他の重要な印刷文書から顧客データを読み取ることができるビッグデータシステムに組み込むことができるようになりました。
組織は、担当者に無数の画像ドキュメントを分析させ、自動化されたビッグデータ処理パイプラインに入力を手動でフィードさせるのではなく、OCRを使用してデータマイニング入力ステージを自動化できます。
OCRソフトウェアは、画像内のテキストを認識し、写真からテキストを抽出し、テキストファイルをJPG、JPEG、PNG、BMP、tiff、PDFなどの形式で保存できます。
最も事務処理を行う法務ビジネスでは、さまざまな方法で光学式文字認識を使用しています。 印刷されたすべての文書(宣誓供述書、判決、ファイル、宣言、遺言など)は、最も単純なOCRスキャナーを使用してデジタル化、保存、および検索できます。
これらのメソッドは、OCRテクノロジーがローマ字を使用しない言語に拡張されるため、日本語やヒンディー語などの他の言語スクリプトの法的記録に利用できます。 OCRテクノロジーは、過去に大きく依存しているビジネスに、過去の多数の例へのスムーズなアクセスを提供できます。
OCRのアプリケーション
- 交通標識を認識する。
- カメラでナンバープレートを認識できます。
- データの入力、抽出、および処理はすべて自動化されています。
- 空港では、パスポートが認識され、データが抽出されます。
- 名刺の情報を使用して連絡先リストを作成します。
- 目の不自由な人や視覚障害のある人が読み上げるための解読用紙。
- 印刷物の電子画像による検索を可能にします。
- ジャーナルや新聞などの歴史資料の検索可能なアーカイブを作成します。
- 小切手、パスポート、請求書、銀行取引明細書、領収書、プロフォーマインボイスなどの商業文書のデータ入力。
まとめ
OCR(光学式文字認識)は、紙の文書をスキャンしてデジタル化するための技術です。 写真、手書きの資料、印刷されたドキュメントから完全に検索可能なデジタルファイルを作成します。
これらのテクノロジーがより経済的で利用可能になるにつれて、OCRはAIソリューションがデータベースの近代化をどのように推進しているかを完全に示しています。
要約すると、OCRは大きな可能性を秘めた素晴らしいテクノロジーです。 そのような楽器は、今日の世界ではすでにかなり洗練されています。 一方、光学式文字認識は将来的に改善されます。
人工知能(AI)は、今後数年間で最も影響力のあるトレンドのXNUMXつになり、情報に対する考え方を変える準備ができています。
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