Als je ooit uren hebt besteed aan het doorzoeken van een stapel documenten op inhoud, woorden of andere informatie, kan OCR je nieuwe beste vriend zijn. Als u de mogelijkheid heeft om een PDF-reader of een ander documentbeheerprogramma te gebruiken, kunt u veel tijd besparen. De meesten van ons in het bedrijfsleven zijn voortdurend op zoek naar manieren om de efficiëntie te verbeteren en de activiteiten te stroomlijnen.
In dit streven kan OCR een handig hulpmiddel zijn. We zullen in dit stuk Optical Character Recognition (OCR) nader bekijken, inclusief wat het is, hoe het werkt en meer.
Dus, wat is (OCR) optische tekenherkenning precies?
Tekstherkenning is een andere naam voor optische tekenherkenning (OCR).
Gegevens worden geëxtraheerd en hergebruikt uit gescande papieren, camerafoto's en pdf met alleen afbeeldingen met behulp van een OCR-tool. OCR-software extraheert letters uit afbeeldingen, converteert ze naar woorden en stelt vervolgens zinnen samen, waardoor toegang tot en wijziging van de originele tekst mogelijk wordt.
Het neemt ook de noodzaak weg om gegevens met de hand in te voeren. OCR-systemen zetten fysieke, gedrukte documenten om in machineleesbare tekst met een mix van hardware en software. Tekst wordt gekopieerd of gelezen door hardware (zoals een optische scanner of speciale printplaat), en aanvullende verwerking wordt meestal afgehandeld door software.
kunstmatige intelligentie (AI) kan in OCR-software worden gebruikt om complexere technieken van intelligente tekenherkenning (ICR) te bereiken, zoals het onderscheiden van talen of handschriftstijlen. OCR wordt meestal gebruikt om papieren juridische of historische documenten om te zetten in pdf-documenten, die vervolgens kunnen worden bewerkt, geformatteerd en doorzocht alsof ze met een tekstverwerker zijn geschreven.
Wanneer u bijvoorbeeld een formulier of een ontvangstbewijs scant, slaat uw computer het op als een afbeeldingsbestand. U kunt de woorden in het afbeeldingsbestand niet wijzigen, zoeken of tellen met een teksteditor. U kunt echter OCR gebruiken om de afbeelding om te zetten in een tekstdocument en de inhoud op te slaan als tekstgegevens.
Hoe werkt het?
Zoals eerder vermeld, bestaat een OCR-systeem uit zowel hardware als software. Het doel van de dienst is om de inhoud van een fysiek document te evalueren en de stukken om te zetten in een script dat vervolgens kan worden gebruikt om gegevens te verwerken.
Denk bijvoorbeeld aan post- en postsorteerdiensten. OCR is essentieel voor hun vermogen om bron- en retouradressen snel te verwerken om e-mail efficiënter te categoriseren. De volgende drie benaderingen zijn cruciaal voor het succes van het programma:
1. Voorbewerking van afbeeldingen
De techniek verandert in de eerste stap de daadwerkelijke vorm van het document in een afbeelding, zoals een opnamebeeld. Het doel van deze stap is om de weergave van de machine zo nauwkeurig mogelijk te maken en tegelijkertijd ongewenste afwijkingen te elimineren.
Daarna wordt het concept omgezet naar zwart-wit en beoordeeld op lichte vs. donkere gebieden (karakters). Met behulp van OCR-technologie wordt de afbeelding vervolgens opgesplitst in afzonderlijke delen, zoals spreadsheets, tekst of ingevoegde afbeeldingen.
2. AI-tekenherkenning
Om letters en cijfers te onderscheiden, onderzoekt AI de donkere delen van de afbeelding. Om één woord, zin of alinea tegelijk te targeten, gebruikt AI doorgaans een van de volgende methoden:
- Patroonherkenning: om het AI-systeem te trainen, gebruiken technologieën verschillende talen, tekstformaten en handschrift. Om overeenkomsten te identificeren, vergelijkt het algoritme de letters op de gedetecteerde letterafbeelding met de noten die het al heeft geleerd.
- Kenmerkherkenning: om nieuwe karakters te herkennen, gebruikt het systeem regels op basis van bepaalde karakterattributen. Een kenmerk is het aantal schuine, gekruiste of gebogen lijnen in een letter.
Het algoritme gebruikt criteria op basis van bepaalde karaktereigenschappen om unieke karakters te detecteren. Het aantal schuine, kruisende of buigende lijnen in een teken is bijvoorbeeld een kenmerk.
3. Na-voorbewerking
Tijdens Post-Processing corrigeert AI fouten in het uiteindelijke bestand. Een strategie is om de AI te onderwijzen over een woordenboek met terminologie dat in de paper zal worden gebruikt. Om er zeker van te zijn dat er geen interpretaties buiten het vocabulaire van de AI vallen, beperk je de output van de AI tot die woorden/formaten.
Voordelen van OCR
- De belangrijkste voordelen van OCR-technologie zijn tijdwinst en minder fouten. Het maakt het ook mogelijk om gegevens te comprimeren tot zip-bestanden, iets wat een echte afgedrukte pagina niet kan bereiken.
- Gegevens kunnen worden doorzocht met behulp van optische tekenherkenning. Gescande bestanden die zijn geconverteerd naar machineleesbare bestanden, kunnen worden opgeslagen in elk formaat dat kan worden doorzocht op de interne server van een organisatie of wereldwijd beschikbaar kan worden gemaakt op internet.
- OCR wordt vaak gebruikt in combinatie met andere kunstmatige-intelligentiesystemen. Zelfrijdende auto's scannen en lezen bijvoorbeeld kentekenplaten en verkeersborden, herkennen merklogo's in posts op sociale media en herkennen productverpakkingen in reclamefoto's. Dergelijke kunstmatige-intelligentietechnologie helpt bedrijven bij het nemen van betere marketing- en operationele beslissingen die geld besparen en de klanttevredenheid verhogen.
- Bestaande en nieuwe informatie kan worden omgezet in een volledig doorzoekbaar kennisarchief. Ze kunnen ook tools voor gegevensanalyse gebruiken om de tekstdatabase automatisch te verwerken voor aanvullende kennisverwerking.
- Optical Character Recognition (OCR) is een krachtig hulpmiddel dat elk taalscript kan herkennen. Dankzij deze mogelijkheid van OCR, in combinatie met de Unicode-standaard en vertaalsoftware zoals Google Translate, kan elk gescand en gedigitaliseerd document in elke andere taal worden vertaald. Een voordeel dat de noodzaak voor menselijke vertalers en hun tijdrovende inspanningen elimineert.
Gebruik gevallen van OCR
Het meest bekende gebruik van optische tekenherkenning is het converteren van gedrukte papieren documenten naar machineleesbare tekstdocumenten (OCR). Na OCR-verwerking van een gescand papieren document, kan de tekst worden bewerkt met een tekstverwerker zoals Microsoft Word of Google Docs.
Veel bekende systemen en services in ons dagelijks leven vertrouwen op OCR, dat doorgaans wordt gebruikt als een onzichtbare technologie.
Automatisering van gegevensinvoer, hulp aan blinden en slechtzienden en het indexeren van documenten voor zoekmachines, zoals paspoorten, kentekenplaten, facturen, bankafschriften, visitekaartjes en automatische nummerplaatherkenning, zijn allemaal essentiële maar minder bekende toepassingen van OCR-technologie .
Door papieren en gescande afbeeldingsdocumenten om te zetten in machineleesbare, doorzoekbare PDF-bestanden, maakt OCR de optimalisatie van big data-modellering mogelijk. Zonder OCR in eerste instantie toe te passen op documenten die nog geen tekstlagen hebben, kan het verwerken en extraheren van belangrijke informatie niet worden geautomatiseerd.
Gescande papieren kunnen nu worden opgenomen in een big-datasysteem dat klantgegevens kan lezen van bankafschriften, contracten en andere essentiële afgedrukte documenten dankzij OCR-tekstherkenning.
Organisaties kunnen OCR gebruiken om de datamining-invoerfase te automatiseren, in plaats van dat personeel ontelbare afbeeldingsdocumenten moet analyseren en handmatig invoer moet invoeren in een geautomatiseerde big-dataverwerkingspijplijn.
OCR-software kan tekst in afbeeldingen herkennen, tekst uit foto's extraheren en tekstbestanden opslaan in de volgende formaten: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF en andere.
Het juridische bedrijf, dat het meeste papierwerk creëert, maakt op verschillende manieren gebruik van optische tekenherkenning. Alle afgedrukte documenten - beëdigde verklaringen, vonnissen, dossiers, verklaringen, testamenten, enzovoort - kunnen worden gedigitaliseerd, opgeslagen en doorzocht met behulp van de eenvoudigste OCR-scanners.
Deze methoden kunnen worden gebruikt voor juridische documenten in andere taalkundige schriften, zoals Japans en Hindi, aangezien de OCR-technologie wordt uitgebreid naar talen die het Romeinse karakter niet gebruiken. OCR-technologie kan een vlotte toegang bieden tot tal van voorbeelden uit het verleden voor een bedrijf dat sterk afhankelijk is van het verleden.
Toepassingen van OCR
- Verkeerstekens herkennen.
- Met een camera kun je kentekenplaten herkennen.
- Invoer, extractie en verwerking van gegevens zijn allemaal geautomatiseerd.
- Op luchthavens worden paspoorten herkend en gegevens worden geëxtraheerd.
- Een lijst met contactpersonen maken met behulp van de informatie op visitekaartjes.
- Het ontcijferen van papieren voor blinden en slechtzienden om voorgelezen te worden.
- Zoeken via elektronische afbeeldingen van drukwerk mogelijk maken.
- Het creëren van doorzoekbare archieven van historisch materiaal zoals tijdschriften en kranten.
- Gegevensinvoer voor onder meer commerciële documenten zoals cheques, paspoorten, facturen, bankafschriften, kwitanties en pro forma facturen.
Conclusie
OCR (Optical Character Recognition) is een techniek voor het scannen en digitaliseren van papieren documenten. Het creëert volledig doorzoekbare digitale bestanden van foto's, handgeschreven materiaal en gedrukte documenten.
Naarmate deze technologieën zuiniger en beschikbaarder worden, is OCR een perfecte illustratie van hoe AI-oplossingen de modernisering van databases stimuleren.
Om samen te vatten, OCR is een fantastische technologie met een enorm potentieel. Dergelijke instrumenten zijn in de wereld van vandaag al behoorlijk geavanceerd. Optical Character Recognition daarentegen zal in de toekomst verbeteren.
Kunstmatige intelligentie (AI) staat op het punt om de komende jaren een van de meest impactvolle trends te worden, en verandert de manier waarop we over informatie denken.
Laat een reactie achter