ഉള്ളടക്കം, വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വിവരങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കായി നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ഡോക്യുമെന്റുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം പരിശോധിച്ച് മണിക്കൂറുകളോളം ചെലവഴിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, OCR നിങ്ങളുടെ പുതിയ ഉറ്റ ചങ്ങാതിയാകാം. ഒരു PDF റീഡറോ മറ്റ് ഡോക്യുമെന്റ് മാനേജ്മെന്റ് ടൂളോ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കഴിവ് നിങ്ങൾക്ക് ധാരാളം സമയം ലാഭിക്കാം. ബിസിനസ്സിലെ നമ്മിൽ മിക്കവരും കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നതിനുമുള്ള വഴികൾക്കായി നിരന്തരം തിരയുന്നു.
ഈ ഉദ്യമത്തിൽ, OCR ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ ഉപകരണമാണ്. ഈ ഭാഗത്തിലെ ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ (OCR) എന്താണെന്നും അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും മറ്റും ഉൾപ്പെടെ ഞങ്ങൾ സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കും.
അപ്പോൾ, എന്താണ് (OCR) ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ?
ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷന്റെ (OCR) മറ്റൊരു പേരാണ് ടെക്സ്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ.
OCR ടൂൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്കാൻ ചെയ്ത പേപ്പറുകൾ, ക്യാമറ ഫോട്ടോകൾ, ഇമേജ്-മാത്രം പിഡിഎഫ് എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്ത് പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു. OCR സോഫ്റ്റ്വെയർ ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് അക്ഷരങ്ങൾ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുന്നു, അവയെ വാക്കുകളാക്കി മാറ്റുന്നു, തുടർന്ന് വാക്യങ്ങൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു, ഇത് യഥാർത്ഥ വാചകത്തിലേക്ക് ആക്സസ് ചെയ്യാനും മാറ്റം വരുത്താനും അനുവദിക്കുന്നു.
കൈകൊണ്ട് ഡാറ്റ നൽകേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയും ഇത് ഇല്ലാതാക്കുന്നു. OCR സിസ്റ്റങ്ങൾ ഹാർഡ്വെയറിന്റെയും സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെയും മിശ്രിതം ഉപയോഗിച്ച് ഫിസിക്കൽ, പ്രിന്റഡ് ഡോക്യുമെന്റുകളെ മെഷീൻ റീഡബിൾ ടെക്സ്റ്റാക്കി മാറ്റുന്നു. ഹാർഡ്വെയർ (ഒപ്റ്റിക്കൽ സ്കാനർ അല്ലെങ്കിൽ ഡെഡിക്കേറ്റഡ് സർക്യൂട്ട് ബോർഡ് പോലുള്ളവ) ഉപയോഗിച്ചാണ് വാചകം പകർത്തുകയോ വായിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത്, കൂടാതെ അധിക പ്രോസസ്സിംഗ് സാധാരണയായി സോഫ്റ്റ്വെയറാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്.
കൃത്രിമ ബുദ്ധി ഭാഷകളെ വേർതിരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ കൈയക്ഷര ശൈലികൾ പോലെയുള്ള ഇന്റലിജന്റ് ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷന്റെ (ICR) കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നേടാൻ OCR സോഫ്റ്റ്വെയറിൽ (AI) ഉപയോഗിക്കാം. ഹാർഡ് കോപ്പി നിയമപരമോ ചരിത്രപരമോ ആയ ഡോക്യുമെന്റുകളെ പിഡിഎഫ് ഡോക്യുമെന്റുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ OCR സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവ ഒരു വേഡ് പ്രോസസർ ഉപയോഗിച്ച് എഴുതിയത് പോലെ എഡിറ്റ് ചെയ്യാനും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാനും തിരയാനും കഴിയും.
നിങ്ങൾ ഒരു ഫോമോ രസീതിയോ സ്കാൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ കമ്പ്യൂട്ടർ അത് ഒരു ഇമേജ് ഫയലായി സംഭരിക്കുന്നു. ഒരു ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ചിത്ര ഫയലിലെ വാക്കുകൾ പരിഷ്ക്കരിക്കാനോ തിരയാനോ എണ്ണാനോ കഴിയില്ല. എന്നിരുന്നാലും, ചിത്രത്തെ ഒരു ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റാക്കി മാറ്റാനും ഉള്ളടക്കങ്ങൾ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയായി സംരക്ഷിക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് OCR ഉപയോഗിക്കാം.
അതെങ്ങനെയാണ് പ്രവര്ത്തിക്കുന്നത്?
മുമ്പ് പറഞ്ഞതുപോലെ, ഒരു OCR സിസ്റ്റം ഹാർഡ്വെയറും സോഫ്റ്റ്വെയറും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഒരു ഫിസിക്കൽ ഡോക്യുമെന്റിന്റെ ഉള്ളടക്കം വിലയിരുത്തുകയും ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് കഷണങ്ങൾ മാറ്റുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് സേവനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം.
ഉദാഹരണത്തിന് തപാൽ, മെയിൽ സോർട്ടിംഗ് സേവനങ്ങൾ പരിഗണിക്കുക. മെയിലുകളെ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി തരംതിരിക്കുന്നതിന് ഉറവിടം വേഗത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും വിലാസങ്ങൾ തിരികെ നൽകാനുമുള്ള അവരുടെ കഴിവിന് OCR അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. പ്രോഗ്രാമിന്റെ വിജയത്തിന് ഇനിപ്പറയുന്ന മൂന്ന് സമീപനങ്ങൾ നിർണായകമാണ്:
1. ഇമേജ് പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്
ടെക്നിക്, ആദ്യ ഘട്ടത്തിൽ, ഒരു റെക്കോർഡ് ചിത്രം പോലെ, പ്രമാണത്തിന്റെ യഥാർത്ഥ രൂപത്തെ ഒരു ചിത്രമാക്കി മാറ്റുന്നു. അനാവശ്യമായ വ്യതിയാനങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നതോടൊപ്പം മെഷീന്റെ പ്രാതിനിധ്യം കഴിയുന്നത്ര കൃത്യമാക്കുക എന്നതാണ് ഈ ഘട്ടത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം.
അതിനുശേഷം, ആശയം കറുപ്പും വെളുപ്പും ആയി പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും തിളക്കമുള്ളതും ഇരുണ്ടതുമായ പ്രദേശങ്ങൾക്കായി (കഥാപാത്രങ്ങൾ) വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. OCR സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച്, ചിത്രം പിന്നീട് സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റുകൾ, ടെക്സ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഇൻസെറ്റ് ഗ്രാഫിക്സ് പോലുള്ള വ്യതിരിക്ത ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു.
2. AI പ്രതീകം തിരിച്ചറിയൽ
അക്ഷരങ്ങളും അക്കങ്ങളും വേർതിരിച്ചറിയാൻ, AI ചിത്രത്തിന്റെ ഇരുണ്ട പ്രദേശങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു. ഒരു സമയം ഒരു വാക്കോ വാക്യമോ ഖണ്ഡികയോ ടാർഗെറ്റുചെയ്യുന്നതിന്, AI സാധാരണയായി ഇനിപ്പറയുന്ന രീതികളിൽ ഒന്ന് ഉപയോഗിക്കുന്നു:
- പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ: AI സിസ്റ്റത്തെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന്, സാങ്കേതികവിദ്യകൾ വിവിധ ഭാഷകൾ, ടെക്സ്റ്റ് ഫോർമാറ്റുകൾ, കൈയക്ഷരം എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പൊരുത്തങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ, അൽഗോരിതം കണ്ടെത്തിയ അക്ഷര ചിത്രത്തിലെ അക്ഷരങ്ങളെ അത് ഇതിനകം പഠിച്ച കുറിപ്പുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
- ഫീച്ചർ റെക്കഗ്നിഷൻ: പുതിയ പ്രതീകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ, സിസ്റ്റം ചില പ്രതീക ആട്രിബ്യൂട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു അക്ഷരത്തിലെ കോണാകൃതിയിലുള്ള, ക്രോസ് ചെയ്ത അല്ലെങ്കിൽ വളഞ്ഞ വരികളുടെ എണ്ണമാണ് ഒരു സ്വഭാവം.
അദ്വിതീയ പ്രതീകങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് അൽഗോരിതം ചില പ്രതീക ഗുണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു പ്രതീകത്തിലെ ആംഗിൾ, ക്രോസിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ബെൻഡിംഗ് ലൈനുകളുടെ അളവ്, ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സവിശേഷതയാണ്.
3. പോസ്റ്റ്-പ്രോപ്രോസസിംഗ്
പോസ്റ്റ്-പ്രോസസിംഗ് സമയത്ത്, അന്തിമ ഫയലിലെ പിശകുകൾ AI ശരിയാക്കുന്നു. പേപ്പറിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പദങ്ങളുടെ ഒരു നിഘണ്ടുവിൽ AI-യെ ബോധവൽക്കരിക്കുക എന്നതാണ് ഒരു തന്ത്രം. തുടർന്ന്, വ്യാഖ്യാനങ്ങളൊന്നും AI-യുടെ പദാവലിക്ക് അതീതമല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, AI-യുടെ ഔട്ട്പുട്ട് ആ വാക്കുകൾ/ഫോർമാറ്റുകളിലേക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുക.
OCR ന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ
- OCR സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പ്രധാന നേട്ടങ്ങൾ സമയം ലാഭിക്കലും തെറ്റുകൾ കുറയ്ക്കലുമാണ്. സിപ്പ് ഫയലുകളിലേക്ക് ഡാറ്റ കംപ്രസ് ചെയ്യാനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു, ഒരു യഥാർത്ഥ അച്ചടിച്ച പേജിന് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.
- ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ തിരയാൻ കഴിയും. മെഷീൻ റീഡബിൾ ഫയലുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്ത സ്കാൻ ചെയ്ത ഫയലുകൾ ഒരു ഓർഗനൈസേഷന്റെ ഇന്റേണൽ സെർവറിൽ തിരയാനോ ഇന്റർനെറ്റിൽ ആഗോളതലത്തിൽ ലഭ്യമാക്കാനോ കഴിയുന്ന ഏത് ഫോർമാറ്റിലും സംഭരിക്കാൻ കഴിയും.
- മറ്റ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങളുമായി ചേർന്ന് OCR പതിവായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റുകളും റോഡ് അടയാളങ്ങളും സ്കാൻ ചെയ്യുകയും വായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റിംഗുകളിൽ ബ്രാൻഡ് ലോഗോകൾ തിരിച്ചറിയുന്നു, പരസ്യ ഫോട്ടോകളിലെ ഉൽപ്പന്ന പാക്കേജിംഗ് തിരിച്ചറിയുന്നു. പണം ലാഭിക്കുകയും ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മികച്ച മാർക്കറ്റിംഗും പ്രവർത്തനപരമായ തീരുമാനങ്ങളും എടുക്കുന്നതിന് ഇതുപോലുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ കമ്പനികളെ സഹായിക്കുന്നു.
- നിലവിലുള്ളതും പുതിയതുമായ വിവരങ്ങൾ പൂർണ്ണമായി തിരയാൻ കഴിയുന്ന ഒരു വിജ്ഞാന ആർക്കൈവാക്കി മാറ്റാൻ കഴിയും. അധിക വിജ്ഞാന പ്രോസസ്സിംഗിനായി ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റാബേസ് സ്വയമേവ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് അവർക്ക് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ടൂളുകളും ഉപയോഗിക്കാം.
- ഏത് ഭാഷാ ലിപിയും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ (OCR). OCR-ന്റെ ഈ കഴിവ്, യൂണികോഡ് സ്റ്റാൻഡേർഡും Google Translate പോലെയുള്ള വിവർത്തന സോഫ്റ്റ്വെയറുമായി ജോടിയാക്കുമ്പോൾ, സ്കാൻ ചെയ്തതും ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്തതുമായ എല്ലാ ഡോക്യുമെന്റുകളും മറ്റേതെങ്കിലും ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. മനുഷ്യ വിവർത്തകരുടെ ആവശ്യവും അവരുടെ സമയമെടുക്കുന്ന പ്രയത്നങ്ങളും ഇല്ലാതാക്കുന്ന ഒരു പ്രയോജനം.
OCR കേസുകൾ ഉപയോഗിക്കുക
അച്ചടിച്ച പേപ്പർ ഡോക്യുമെന്റുകളെ മെഷീൻ റീഡബിൾ ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റുകളായി (OCR) പരിവർത്തനം ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷന്റെ ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന ഉപയോഗം. സ്കാൻ ചെയ്ത പേപ്പർ ഡോക്യുമെന്റ് OCR-പ്രോസസ്സ് ചെയ്ത ശേഷം, മൈക്രോസോഫ്റ്റ് വേഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഗൂഗിൾ ഡോക്സ് പോലുള്ള ഒരു വേഡ് പ്രൊസസർ ഉപയോഗിച്ച് ടെക്സ്റ്റ് എഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ അറിയപ്പെടുന്ന പല സിസ്റ്റങ്ങളും സേവനങ്ങളും OCR-നെ ആശ്രയിക്കുന്നു, ഇത് സാധാരണയായി കാണാത്ത സാങ്കേതികവിദ്യയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ഇൻപുട്ട് ഓട്ടോമേഷൻ, അന്ധരെയും കാഴ്ച വൈകല്യമുള്ളവരെയും സഹായിക്കുക, പാസ്പോർട്ടുകൾ, ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റുകൾ, ഇൻവോയ്സുകൾ, ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെന്റുകൾ, ബിസിനസ് കാർഡുകൾ, ഓട്ടോമാറ്റിക് നമ്പർ പ്ലേറ്റ് തിരിച്ചറിയൽ എന്നിങ്ങനെയുള്ള സെർച്ച് എഞ്ചിനുകൾക്കായുള്ള ഇൻഡെക്സിംഗ് ഡോക്യുമെന്റുകൾ എന്നിവയെല്ലാം OCR സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ അത്യാവശ്യവും എന്നാൽ അത്ര അറിയപ്പെടാത്തതുമായ ഉപയോഗങ്ങളാണ്. .
പേപ്പറും സ്കാൻ ചെയ്ത ചിത്ര പ്രമാണങ്ങളും മെഷീൻ റീഡബിൾ, സെർച്ച് ചെയ്യാവുന്ന PDF ഫയലുകളാക്കി മാറ്റുന്നതിലൂടെ, ബിഗ്-ഡാറ്റ മോഡലിംഗിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ OCR അനുവദിക്കുന്നു. ഇതിനകം ടെക്സ്റ്റ് ലെയറുകളില്ലാത്ത ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ OCR ആദ്യം പ്രയോഗിക്കാതെ, പ്രധാനപ്പെട്ട വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല.
OCR ടെക്സ്റ്റ് തിരിച്ചറിയലിന് നന്ദി, ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെന്റുകൾ, കരാറുകൾ, മറ്റ് അവശ്യ അച്ചടിച്ച ഡോക്യുമെന്റുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു വലിയ ഡാറ്റാ സംവിധാനത്തിലേക്ക് സ്കാൻ ചെയ്ത പേപ്പറുകൾ ഇപ്പോൾ ഉൾപ്പെടുത്താം.
ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് ഇൻപുട്ട് ഘട്ടം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ OCR ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും, പകരം വ്യക്തികൾ എണ്ണമറ്റ ചിത്ര രേഖകൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഇൻപുട്ടുകൾ സ്വയമേവ ഒരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് ബിഗ്-ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനിലേക്ക് ഫീഡ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
OCR സോഫ്റ്റ്വെയറിന് ചിത്രങ്ങളിലെ ടെക്സ്റ്റ് തിരിച്ചറിയാനും ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളിൽ നിന്ന് ടെക്സ്റ്റ് എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യാനും ഇനിപ്പറയുന്ന ഫോർമാറ്റുകളിൽ ടെക്സ്റ്റ് ഫയലുകൾ സംരക്ഷിക്കാനും കഴിയും: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF, കൂടാതെ മറ്റുള്ളവ.
ഏറ്റവും കൂടുതൽ പേപ്പർ വർക്ക് സൃഷ്ടിക്കുന്ന നിയമപരമായ ബിസിനസ്സ്, ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ വിവിധ രീതികളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. എല്ലാ അച്ചടിച്ച ഡോക്യുമെന്റുകളും - സത്യവാങ്മൂലങ്ങൾ, വിധിന്യായങ്ങൾ, ഫയലുകൾ, പ്രഖ്യാപനങ്ങൾ, വിൽപത്രങ്ങൾ തുടങ്ങിയവ - ഏറ്റവും ലളിതമായ OCR സ്കാനറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യാനും സംഭരിക്കാനും തിരയാനും കഴിയും.
റോമൻ അക്ഷരം ഉപയോഗിക്കാത്ത ഭാഷകളിലേക്ക് OCR സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിക്കുന്നതിനാൽ, ജാപ്പനീസ്, ഹിന്ദി തുടങ്ങിയ മറ്റ് ഭാഷാ ലിപികളിലെ നിയമപരമായ രേഖകൾക്കായി ഈ രീതികൾ ഉപയോഗപ്പെടുത്താം. ഭൂതകാലത്തെ ഗണ്യമായി ആശ്രയിക്കുന്ന ഒരു ബിസിനസ്സിന് ഭൂതകാലത്തിൽ നിന്നുള്ള നിരവധി ഉദാഹരണങ്ങളിലേക്ക് സുഗമമായ പ്രവേശനം നൽകാൻ OCR സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് കഴിയും.
OCR ന്റെ അപേക്ഷകൾ
- ട്രാഫിക് അടയാളങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു.
- ഒരു ക്യാമറ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് നമ്പർ പ്ലേറ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
- ഡാറ്റയുടെ എൻട്രി, എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയെല്ലാം ഓട്ടോമേറ്റഡ് ആണ്.
- വിമാനത്താവളങ്ങളിൽ, പാസ്പോർട്ടുകൾ തിരിച്ചറിയുകയും ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
- ബിസിനസ് കാർഡുകളിലെ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കോൺടാക്റ്റ് ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- അന്ധരും കാഴ്ചയില്ലാത്തവരുമായ ആളുകൾക്ക് ഉച്ചത്തിൽ വായിക്കാൻ ഡീക്രിപ്റ്റിംഗ് പേപ്പറുകൾ.
- അച്ചടിച്ച മെറ്റീരിയലുകളുടെ ഇലക്ട്രോണിക് ഇമേജുകൾ വഴി തിരയുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.
- ജേണലുകളും പത്രങ്ങളും പോലുള്ള ചരിത്രപരമായ വസ്തുക്കളുടെ തിരയാവുന്ന ആർക്കൈവുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- ചെക്കുകൾ, പാസ്പോർട്ടുകൾ, ഇൻവോയ്സുകൾ, ബാങ്ക് സ്റ്റേറ്റ്മെന്റുകൾ, രസീതുകൾ, പ്രോ ഫോർമ ഇൻവോയ്സുകൾ തുടങ്ങിയ വാണിജ്യ രേഖകളുടെ ഡാറ്റാ എൻട്രി.
തീരുമാനം
പേപ്പർ ഡോക്യുമെന്റുകൾ സ്കാൻ ചെയ്യുന്നതിനും ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സാങ്കേതികതയാണ് OCR (ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ). ഫോട്ടോകൾ, കൈയെഴുത്ത് മെറ്റീരിയൽ, അച്ചടിച്ച പ്രമാണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ഇത് പൂർണ്ണമായും തിരയാനാകുന്ന ഡിജിറ്റൽ ഫയലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ കൂടുതൽ ലാഭകരവും ലഭ്യവുമാകുമ്പോൾ, AI സൊല്യൂഷനുകൾ ഡാറ്റാബേസ് നവീകരണത്തെ എങ്ങനെ നയിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ ഒരു മികച്ച ചിത്രമാണ് OCR.
ചുരുക്കത്തിൽ, ഒസിആർ വലിയ സാധ്യതകളുള്ള ഒരു മികച്ച സാങ്കേതികവിദ്യയാണ്. ഇന്നത്തെ ലോകത്ത് അത്തരം ഉപകരണങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണ്. മറുവശത്ത്, ഒപ്റ്റിക്കൽ ക്യാരക്ടർ റെക്കഗ്നിഷൻ ഭാവിയിൽ മെച്ചപ്പെടും.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) അടുത്ത വർഷങ്ങളിൽ ഏറ്റവും സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്ന ട്രെൻഡുകളിലൊന്നായി മാറാൻ ഒരുങ്ങുകയാണ്, ഇത് വിവരങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള നമ്മുടെ ചിന്താരീതിയെ മാറ്റിമറിക്കുന്നു.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക