Hvis du noen gang har brukt timer på å sile gjennom en stabel med dokumenter etter innhold, ord eller annen informasjon, kan OCR bli din nye beste venn. Å ha muligheten til å bruke en PDF-leser eller annet dokumentbehandlingsverktøy kan spare deg for mye tid. De fleste av oss i virksomheten søker kontinuerlig etter måter å forbedre effektiviteten og effektivisere driften på.
I denne bestrebelsen kan OCR være et nyttig verktøy. Vi skal se nærmere på Optical Character Recognition (OCR) i dette stykket, inkludert hva det er, hvordan det fungerer og mer.
Så, hva er egentlig (OCR) optisk tegngjenkjenning?
Tekstgjenkjenning er et annet navn for optisk tegngjenkjenning (OCR).
Data trekkes ut og gjenbrukes fra skannede papirer, kamerabilder og kun bilde-pdf ved hjelp av et OCR-verktøy. OCR-programvare trekker ut bokstaver fra bilder, konverterer dem til ord, og setter deretter sammen setninger, noe som gir tilgang til og endring av originalteksten.
Det fjerner også nødvendigheten av datainntasting for hånd. OCR-systemer gjør fysiske, trykte dokumenter til maskinlesbar tekst ved hjelp av en blanding av maskinvare og programvare. Tekst kopieres eller leses av maskinvare (som en optisk skanner eller dedikert kretskort), og tilleggsbehandling håndteres vanligvis av programvare.
Kunstig intelligens (AI) kan brukes i OCR-programvare for å oppnå mer komplekse teknikker for intelligent karaktergjenkjenning (ICR), for eksempel å skille språk eller håndskriftstiler. OCR brukes vanligvis til å konvertere papirkopier av juridiske eller historiske dokumenter til pdf-dokumenter, som deretter kan redigeres, formateres og søkes som om de ble skrevet ved hjelp av en tekstbehandler.
Når du skanner for eksempel et skjema eller en kvittering, lagrer datamaskinen den som en bildefil. Du kan ikke endre, søke i eller telle ordene i bildefilen med et tekstredigeringsprogram. Du kan imidlertid bruke OCR til å transformere bildet til et tekstdokument og lagre innholdet som tekstdata.
Hvordan virker det?
Som tidligere nevnt består et OCR-system av både maskinvare og programvare. Tjenestens mål er å evaluere innholdet i et fysisk dokument og transformere bitene til et script som deretter kan brukes til å behandle data.
Vurder for eksempel post- og postsorteringstjenester. OCR er avgjørende for deres evne til raskt å behandle kilde- og returadresser for å kategorisere post mer effektivt. Følgende tre tilnærminger er avgjørende for programmets suksess:
1. Bildeforbehandling
Teknikken endrer den faktiske formen på dokumentet til et bilde, for eksempel et rekordbilde, i det første trinnet. Målet med dette trinnet er å gjøre maskinens representasjon så nøyaktig som mulig og samtidig eliminere eventuelle uønskede avvik.
Deretter konverteres konseptet til svart-hvitt og vurderes for lyse vs. mørke områder (tegn). Ved hjelp av OCR-teknologi deles bildet deretter opp i diskrete deler, for eksempel regneark, tekst eller innfelt grafikk.
2. AI-karaktergjenkjenning
For å skille bokstaver og sifre undersøker AI bildets mørke områder. For å målrette ett ord, en setning eller et avsnitt om gangen, bruker AI vanligvis en av følgende metoder:
- Mønstergjenkjenning: For å trene opp AI-systemet bruker teknologier en rekke språk, tekstformater og håndskrift. For å identifisere treff sammenligner algoritmen bokstavene på det oppdagede bokstavbildet med notatene den allerede har lært.
- Funksjonsgjenkjenning: For å gjenkjenne nye tegn bruker systemet regler basert på visse karakterattributter. En egenskap er antall vinklede, kryssede eller buede linjer i en bokstav.
Algoritmen bruker kriterier basert på visse karakteregenskaper for å oppdage unike tegn. Mengden av vinklede, kryssende eller bøyende linjer i en karakter, for eksempel, er én funksjon.
3. Etterforbehandling
Under etterbehandling retter AI feil i den endelige filen. En strategi er å utdanne kunstig intelligens i en ordbok med terminologi som vil bli brukt i artikkelen. Deretter, for å sikre at ingen tolkninger er utenfor AIs vokabular, begrense AI-ens utgang til disse ordene/formatene.
Fordeler med OCR
- De største fordelene med OCR-teknologi er tidsbesparelser og færre feil. Det lar også data komprimeres til zip-filer, noe en ekte trykt side ikke kan oppnå.
- Data kan søkes ved hjelp av optisk tegngjenkjenning. Skannede filer som er konvertert til maskinlesbare filer kan lagres i et hvilket som helst format som kan søkes på en organisasjons interne server eller gjøres tilgjengelig globalt på Internett.
- OCR brukes ofte sammen med andre kunstig intelligens-systemer. For eksempel skanner og leser selvkjørende biler bilskilt og veiskilt, gjenkjenner merkevarelogoer i innlegg i sosiale medier og gjenkjenner produktemballasje i reklamebilder. Kunstig intelligens-teknologi som denne hjelper bedrifter med å ta bedre markedsførings- og driftsbeslutninger som sparer penger og øker kundetilfredsheten.
- Eksisterende og ny informasjon kan konverteres til et fullt søkbart kunnskapsarkiv. De kan også bruke dataanalyseverktøy for å automatisk behandle tekstdatabasen for ytterligere kunnskapsbehandling.
- Optical Character Recognition (OCR) er et kraftig verktøy som kan gjenkjenne et hvilket som helst språkskript. Denne funksjonen til OCR, når den er sammenkoblet med Unicode-standarden og oversettelsesprogramvare som Google Translate, gjør at hvert skannet og digitalisert dokument kan oversettes til et hvilket som helst annet språk. En fordel som eliminerer behovet for menneskelige oversettere og deres tidkrevende innsats.
Bruk tilfeller av OCR
Den mest kjente bruken av optisk tegngjenkjenning er å konvertere trykte papirdokumenter til maskinlesbare tekstdokumenter (OCR). Etter OCR-behandling av et skannet papirdokument, kan teksten redigeres ved hjelp av en tekstbehandler som Microsoft Word eller Google Docs.
Mange kjente systemer og tjenester i hverdagen vår er avhengig av OCR, som vanligvis brukes som en usett teknologi.
Automatisering av datainndata, assistanse for blinde og synshemmede, og indeksering av dokumenter for søkemotorer, slik som pass, skilt, fakturaer, kontoutskrifter, visittkort og automatisk registrering av nummerskilt, er alle viktige, men mindre kjente bruksområder for OCR-teknologi. .
Ved å transformere papir- og skannede bildedokumenter til maskinlesbare, søkbare PDF-filer, gir OCR mulighet for optimalisering av stordatamodellering. Uten først å bruke OCR på dokumenter som ikke allerede har tekstlag, kan ikke behandling og uttrekking av viktig informasjon automatiseres.
Skannede papirer kan nå integreres i et stordatasystem som kan lese kundedata fra kontoutskrifter, kontrakter og andre viktige trykte dokumenter takket være OCR-tekstgjenkjenning.
Organisasjoner kan bruke OCR for å automatisere data mining input-stadiet, i stedet for å la personell analysere utallige bildedokumenter og manuelt mate input inn i en automatisert big-data-behandlingspipeline.
OCR-programvare kan gjenkjenne tekst i bilder, trekke ut tekst fra fotografier og lagre tekstfiler i følgende formater: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF og andre.
Den juridiske virksomheten, som lager mest papirarbeid, bruker optisk tegngjenkjenning på en rekke måter. Alle trykte dokumenter – erklæringer, dommer, filer, erklæringer, testamenter og så videre – kan digitaliseres, lagres og søkes i ved hjelp av de enkleste OCR-skannerne.
Disse metodene kan brukes for juridiske poster i andre språklige skrifter, for eksempel japansk og hindi, ettersom OCR-teknologi utvides til språk som ikke bruker det romerske tegnet. OCR-teknologi kan gi jevn tilgang til en rekke eksempler fra fortiden for en virksomhet som i stor grad stoler på fortiden.
Applikasjoner av OCR
- Gjenkjenne trafikkskilt.
- Med et kamera kan du kjenne igjen nummerskilt.
- Inntasting, utvinning og behandling av data er alt automatisert.
- På flyplasser gjenkjennes pass og data trekkes ut.
- Opprette en kontaktliste ved hjelp av informasjonen på visittkort.
- Å tyde papirer for blinde og synshemmede som skal leses høyt for dem.
- Gjør det mulig å søke via elektroniske bilder av trykt materiale.
- Opprette søkbare arkiver av historisk materiale som tidsskrifter og aviser.
- Dataregistrering for kommersielle dokumenter som sjekker, pass, fakturaer, kontoutskrifter, kvitteringer og proformafakturaer, blant annet.
konklusjonen
OCR (Optical Character Recognition) er en teknikk for skanning og digitalisering av papirdokumenter. Den lager fullstendig søkbare digitale filer fra bilder, håndskrevet materiale og trykte dokumenter.
Etter hvert som disse teknologiene blir mer økonomiske og tilgjengelige, er OCR en perfekt illustrasjon på hvordan AI-løsninger driver databasemodernisering.
For å oppsummere er OCR en fantastisk teknologi med et enormt potensial. Slike instrumenter er allerede ganske sofistikerte i dagens verden. Optisk tegngjenkjenning vil derimot bli bedre i fremtiden.
Kunstig intelligens (AI) er klar til å bli en av de mest virkningsfulle trendene de neste årene, og endre måten vi tenker på informasjon.
Legg igjen en kommentar