콘텐츠, 단어 또는 기타 정보에 대한 문서 더미를 살펴보는 데 몇 시간을 보낸 적이 있다면 OCR이 새로운 가장 친한 친구가 될 수 있습니다. PDF 리더나 기타 문서 관리 도구를 사용할 수 있으면 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 비즈니스에 종사하는 대부분의 사람들은 효율성을 개선하고 운영을 합리화하는 방법을 지속적으로 찾고 있습니다.
이러한 노력에서 OCR은 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이 글에서 광학 문자 인식(OCR)이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 등을 자세히 살펴보겠습니다.
그렇다면 (OCR) 광학 문자 인식이란 정확히 무엇입니까?
텍스트 인식은 광학 문자 인식(OCR)의 또 다른 이름입니다.
OCR 도구를 사용하여 스캔한 종이, 카메라 사진 및 이미지 전용 pdf에서 데이터를 추출하고 용도를 변경합니다. OCR 소프트웨어는 이미지에서 문자를 추출하고 단어로 변환한 다음 문장을 조합하여 원본 텍스트에 액세스하고 변경할 수 있습니다.
또한 수동으로 데이터를 입력할 필요가 없습니다. OCR 시스템은 하드웨어와 소프트웨어를 함께 사용하여 물리적인 인쇄 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 텍스트는 하드웨어(예: 광학 스캐너 또는 전용 회로 기판)에 의해 복사되거나 읽히고 추가 처리는 일반적으로 소프트웨어에 의해 처리됩니다.
인공 지능 (AI)는 언어 또는 필기 스타일 구별과 같은 지능형 문자 인식(ICR)의 보다 복잡한 기술을 달성하기 위해 OCR 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다. OCR은 일반적으로 하드카피 법적 또는 역사적 문서를 pdf 문서로 변환하는 데 사용되며, 그런 다음 워드 프로세서를 사용하여 작성한 것처럼 편집, 서식 지정 및 검색할 수 있습니다.
예를 들어, 양식이나 영수증을 스캔하면 컴퓨터에 이미지 파일로 저장됩니다. 텍스트 편집기로 그림 파일의 단어를 수정, 검색 또는 계산할 수 없습니다. 그러나 OCR을 사용하여 그림을 텍스트 문서로 변환하고 내용을 텍스트 데이터로 저장할 수 있습니다.
어떻게 진행합니까?
앞서 언급했듯이 OCR 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구성됩니다. 이 서비스의 목표는 실제 문서의 내용을 평가하고 조각을 데이터 처리에 사용할 수 있는 스크립트로 변환하는 것입니다.
예를 들어 우편 및 우편 분류 서비스를 고려하십시오. OCR은 메일을 보다 효율적으로 분류하기 위해 발신지 및 반송 주소를 신속하게 처리하는 능력에 필수적입니다. 다음 세 가지 접근 방식은 프로그램의 성공에 매우 중요합니다.
1. 이미지 전처리
이 기술은 첫 번째 단계에서 문서의 실제 모양을 레코드 사진과 같은 이미지로 변경합니다. 이 단계의 목표는 기계의 표현을 가능한 한 정확하게 만드는 동시에 원치 않는 편차를 제거하는 것입니다.
이후 컨셉을 흑백으로 전환하여 밝은 부분과 어두운 부분(캐릭터)을 평가합니다. 그런 다음 OCR 기술을 사용하여 그림을 스프레드시트, 텍스트 또는 삽입된 그래픽과 같은 개별 부분으로 분할합니다.
2. AI 문자 인식
문자와 숫자를 구별하기 위해 AI는 이미지의 어두운 부분을 검사합니다. 한 번에 하나의 단어, 구 또는 단락을 대상으로 하기 위해 AI는 일반적으로 다음 방법 중 하나를 사용합니다.
- 패턴 인식: AI 시스템을 훈련하기 위해 기술은 다양한 언어, 텍스트 형식 및 필기를 사용합니다. 일치 항목을 식별하기 위해 알고리즘은 감지된 문자 이미지의 문자를 이미 학습한 음표와 비교합니다.
- 기능 인식: 새 문자를 인식하기 위해 시스템은 특정 문자 속성을 기반으로 하는 규칙을 사용합니다. 한 가지 특성은 문자의 각진 선, 교차 선 또는 곡선 선의 수입니다.
이 알고리즘은 특정 문자 속성에 기반한 기준을 사용하여 고유한 문자를 감지합니다. 예를 들어, 문자의 각진 선, 교차 선 또는 구부러진 선의 양은 하나의 기능입니다.
3. 후처리
후처리 과정에서 AI는 최종 파일의 오류를 수정합니다. 한 가지 전략은 논문에서 사용될 용어 사전에 대해 AI를 교육하는 것입니다. 그런 다음 AI의 어휘를 넘어서는 해석이 없도록 하려면 AI의 출력을 해당 단어/형식으로 제한합니다.
OCR의 이점
- OCR 기술의 주요 이점은 시간 절약과 실수 감소입니다. 또한 데이터를 zip 파일로 압축할 수 있으며 실제 인쇄된 페이지에서는 수행할 수 없습니다.
- 광학 문자 인식을 사용하여 데이터를 검색할 수 있습니다. 기계가 읽을 수 있는 파일로 변환된 스캔 파일은 조직의 내부 서버에서 검색하거나 인터넷에서 전 세계적으로 사용할 수 있는 모든 형식으로 저장할 수 있습니다.
- OCR은 다른 인공 지능 시스템과 함께 자주 사용됩니다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 번호판과 도로 표지판을 스캔하고 읽고, 소셜 미디어 게시물에서 브랜드 로고를 인식하고, 광고 사진에서 제품 포장을 인식합니다. 이와 같은 인공 지능 기술은 기업이 비용을 절감하고 고객 만족도를 높이는 더 나은 마케팅 및 운영 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
- 기존 정보와 새로운 정보를 완전히 검색 가능한 지식 아카이브로 변환할 수 있습니다. 또한 데이터 분석 도구를 사용하여 추가 지식 처리를 위해 텍스트 데이터베이스를 자동으로 처리할 수 있습니다.
- 광학 문자 인식(OCR)은 모든 언어 스크립트를 인식할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 OCR 기능을 유니코드 표준 및 Google 번역과 같은 번역 소프트웨어와 함께 사용하면 스캔하고 디지털화된 모든 문서를 다른 언어로 번역할 수 있습니다. 번역가의 시간과 노력이 필요하지 않은 이점.
OCR 사용 사례
광학 문자 인식의 가장 잘 알려진 용도는 인쇄된 종이 문서를 기계 판독 가능한 텍스트 문서(OCR)로 변환하는 것입니다. 스캔한 종이 문서를 OCR 처리한 후 Microsoft Word 또는 Google Docs와 같은 워드 프로세서를 사용하여 텍스트를 편집할 수 있습니다.
우리 일상 생활에서 잘 알려진 많은 시스템과 서비스는 일반적으로 보이지 않는 기술로 사용되는 OCR에 의존합니다.
데이터 입력 자동화, 맹인 및 시각 장애인 지원, 여권, 번호판, 송장, 은행 거래 명세서, 명함, 자동 번호판 인식과 같은 검색 엔진용 문서 인덱싱은 모두 필수적이지만 덜 알려진 OCR 기술 사용 .
종이와 스캔한 그림 문서를 기계가 읽을 수 있고 검색 가능한 PDF 파일로 변환함으로써 OCR은 빅 데이터 모델링의 최적화를 가능하게 합니다. 텍스트 레이어가 없는 문서에 초기에 OCR을 적용하지 않으면 중요한 정보를 처리하고 추출하는 작업을 자동화할 수 없습니다.
이제 스캔한 종이는 OCR 텍스트 인식 덕분에 은행 거래 명세서, 계약서 및 기타 필수 인쇄 문서에서 고객 데이터를 읽을 수 있는 빅 데이터 시스템에 통합될 수 있습니다.
조직은 직원이 수많은 그림 문서를 분석하고 자동화된 빅 데이터 처리 파이프라인에 수동으로 입력을 공급하도록 하는 대신 OCR을 사용하여 데이터 마이닝 입력 단계를 자동화할 수 있습니다.
OCR 소프트웨어는 이미지의 텍스트를 인식하고, 사진에서 텍스트를 추출하고, JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF 등의 형식으로 텍스트 파일을 저장할 수 있습니다.
가장 많은 서류를 작성하는 법률 사업은 다양한 방법으로 광학 문자 인식을 사용합니다. 진술서, 판결문, 파일, 선언문, 유언장 등 인쇄된 모든 문서는 가장 간단한 OCR 스캐너를 사용하여 디지털화, 저장 및 검색할 수 있습니다.
OCR 기술이 로마자를 사용하지 않는 언어로 확장됨에 따라 이러한 방법은 일본어 및 힌디어와 같은 다른 언어 스크립트의 법적 기록에 사용할 수 있습니다. OCR 기술은 과거에 크게 의존하는 비즈니스를 위해 과거의 수많은 사례에 대한 원활한 액세스를 제공할 수 있습니다.
OCR의 응용
- 교통 표지판을 인식합니다.
- 카메라로 번호판을 인식할 수 있습니다.
- 데이터 입력, 추출 및 처리가 모두 자동화됩니다.
- 공항에서는 여권을 인식하고 데이터를 추출합니다.
- 명함의 정보를 사용하여 연락처 목록 만들기.
- 맹인과 시각 장애인이 소리 내어 읽을 수 있도록 종이를 해독합니다.
- 인쇄물의 전자 이미지를 통한 검색을 가능하게 합니다.
- 저널 및 신문과 같은 역사적 자료의 검색 가능한 아카이브를 만듭니다.
- 수표, 여권, 송장, 은행 거래 명세서, 영수증 및 견적 송장과 같은 상업 문서에 대한 데이터 입력.
결론
OCR(광학 문자 인식)은 종이 문서를 스캔하고 디지털화하는 기술입니다. 사진, 손으로 쓴 자료 및 인쇄된 문서에서 완전히 검색 가능한 디지털 파일을 만듭니다.
이러한 기술이 더욱 경제적이고 사용 가능해짐에 따라 OCR은 AI 솔루션이 데이터베이스 현대화를 주도하는 방법을 완벽하게 보여줍니다.
요약하자면 OCR은 엄청난 잠재력을 지닌 환상적인 기술입니다. 그러한 도구는 오늘날의 세계에서 이미 매우 정교합니다. 반면에 광학 문자 인식은 앞으로 향상될 것입니다.
인공 지능(AI)은 정보에 대한 우리의 생각을 바꿔놓을 가장 영향력 있는 트렌드 중 하나가 될 태세입니다.
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