Jeśli kiedykolwiek spędzałeś godziny na przeszukiwaniu stosu dokumentów w poszukiwaniu treści, słów lub innych informacji, OCR może być Twoim nowym najlepszym przyjacielem. Możliwość korzystania z czytnika PDF lub innego narzędzia do zarządzania dokumentami może zaoszczędzić dużo czasu. Większość z nas w biznesie nieustannie poszukuje sposobów na poprawę wydajności i usprawnienie operacji.
W tym przedsięwzięciu OCR może być użytecznym narzędziem. W tym artykule przyjrzymy się bliżej optycznemu rozpoznawaniu znaków (OCR), w tym temu, czym jest, jak działa i nie tylko.
Czym dokładnie jest (OCR) optyczne rozpoznawanie znaków?
Rozpoznawanie tekstu to inna nazwa optycznego rozpoznawania znaków (OCR).
Dane są wyodrębniane i przetwarzane z zeskanowanych dokumentów, zdjęć z aparatu i plików PDF zawierających tylko obrazy za pomocą narzędzia OCR. Oprogramowanie OCR wyodrębnia litery z obrazów, konwertuje je na słowa, a następnie składa zdania, umożliwiając dostęp do oryginalnego tekstu i jego modyfikację.
Eliminuje również konieczność ręcznego wprowadzania danych. Systemy OCR przekształcają fizyczne, drukowane dokumenty w tekst do odczytu maszynowego za pomocą kombinacji sprzętu i oprogramowania. Tekst jest kopiowany lub odczytywany przez sprzęt (taki jak skaner optyczny lub dedykowana płytka drukowana), a dodatkowe przetwarzanie jest zwykle obsługiwane przez oprogramowanie.
sztuczna inteligencja (AI) można wykorzystać w oprogramowaniu OCR w celu uzyskania bardziej złożonych technik inteligentnego rozpoznawania znaków (ICR), takich jak rozróżnianie języków lub stylów pisma ręcznego. OCR jest najczęściej używany do konwertowania papierowych dokumentów prawnych lub historycznych na dokumenty PDF, które można następnie edytować, formatować i wyszukiwać tak, jakby zostały napisane za pomocą edytora tekstu.
Gdy na przykład skanujesz formularz lub paragon, komputer zapisuje je jako plik obrazu. Nie można modyfikować, wyszukiwać ani liczyć słów w pliku obrazu za pomocą edytora tekstu. Możesz jednak użyć OCR, aby przekształcić obraz w dokument tekstowy i zapisać zawartość jako dane tekstowe.
Jak to działa?
Jak wspomniano wcześniej, system OCR składa się zarówno ze sprzętu, jak i oprogramowania. Celem usługi jest ocena zawartości fizycznego dokumentu i przekształcenie fragmentów w skrypt, który można następnie wykorzystać do przetwarzania danych.
Weźmy na przykład usługi pocztowe i usługi sortowania poczty. OCR ma zasadnicze znaczenie dla ich zdolności do szybkiego przetwarzania adresów źródłowych i zwrotnych w celu wydajniejszego kategoryzowania poczty. Następujące trzy podejścia są kluczowe dla sukcesu programu:
1. Wstępne przetwarzanie obrazu
Technika ta w pierwszym kroku zmienia rzeczywisty kształt dokumentu na obraz, taki jak zdjęcie rejestracyjne. Celem tego kroku jest jak najdokładniejsze odwzorowanie maszyny przy jednoczesnym wyeliminowaniu wszelkich niepożądanych odchyleń.
Następnie koncepcja jest konwertowana na czarno-białą i oceniana pod kątem jasnych i ciemnych obszarów (znaków). Za pomocą technologii OCR obraz jest następnie dzielony na oddzielne części, takie jak arkusze kalkulacyjne, tekst lub wstawki graficzne.
2. Rozpoznawanie postaci AI
Aby rozróżnić litery i cyfry, sztuczna inteligencja bada ciemne obszary obrazu. Aby kierować reklamy na jedno słowo, frazę lub akapit na raz, sztuczna inteligencja zwykle stosuje jedną z następujących metod:
- Rozpoznawanie wzorców: Aby wyszkolić system sztucznej inteligencji, technologie wykorzystują różne języki, formaty tekstu i pismo odręczne. Aby zidentyfikować dopasowania, algorytm porównuje litery na wykrytym obrazie liter z nutami, których się już nauczył.
- Rozpoznawanie cech: Aby rozpoznać nowe postacie, system stosuje reguły oparte na określonych atrybutach postaci. Jedną z cech jest liczba ukośnych, skrzyżowanych lub zakrzywionych linii w liście.
Algorytm wykorzystuje kryteria oparte na określonych właściwościach znaków w celu wykrycia unikatowych znaków. Na przykład ilość pochylonych, przecinających się lub zagiętych linii w postaci jest jedną z cech.
3. Wstępne przetwarzanie
Podczas przetwarzania końcowego sztuczna inteligencja poprawia błędy w pliku końcowym. Jedną ze strategii jest edukowanie sztucznej inteligencji w zakresie słownika terminologii, która będzie używana w artykule. Następnie, aby upewnić się, że żadne interpretacje nie wykraczają poza słownictwo sztucznej inteligencji, ogranicz dane wyjściowe sztucznej inteligencji do tych słów/formatów.
Korzyści z OCR
- Główne zalety technologii OCR to oszczędność czasu i mniejsza liczba błędów. Umożliwia także kompresję danych do plików ZIP, czego nie można osiągnąć na prawdziwej drukowanej stronie.
- Dane można wyszukiwać za pomocą optycznego rozpoznawania znaków. Zeskanowane pliki, które zostały przekonwertowane na pliki do odczytu maszynowego, mogą być przechowywane w dowolnym formacie, który można przeszukiwać na wewnętrznym serwerze organizacji lub udostępniać globalnie w Internecie.
- OCR jest często używany w połączeniu z innymi systemami sztucznej inteligencji. Na przykład samojezdne samochody skanują i odczytują tablice rejestracyjne i znaki drogowe, rozpoznają logo marki w postach w mediach społecznościowych i rozpoznają opakowania produktów na zdjęciach reklamowych. Technologia sztucznej inteligencji, taka jak ta, pomaga firmom w podejmowaniu lepszych decyzji marketingowych i operacyjnych, które oszczędzają pieniądze i zwiększają zadowolenie klientów.
- Istniejące i nowe informacje można przekształcić we w pełni przeszukiwalne archiwum wiedzy. Mogą również korzystać z narzędzi do analizy danych, aby automatycznie przetwarzać tekstową bazę danych w celu dodatkowego przetwarzania wiedzy.
- Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to potężne narzędzie, które może rozpoznać dowolny skrypt języka. Ta zdolność OCR, w połączeniu ze standardem Unicode i oprogramowaniem tłumaczącym, takim jak Tłumacz Google, umożliwia przetłumaczenie każdego zeskanowanego i zdigitalizowanego dokumentu na dowolny inny język. Korzyść, która eliminuje potrzebę zatrudniania tłumaczy i ich czasochłonnych wysiłków.
Przypadki użycia OCR
Najbardziej znanym zastosowaniem optycznego rozpoznawania znaków jest przekształcanie drukowanych dokumentów papierowych w dokumenty tekstowe do odczytu maszynowego (OCR). Po przetworzeniu OCR zeskanowanego dokumentu papierowego tekst można edytować za pomocą edytora tekstu, takiego jak Microsoft Word lub Dokumenty Google.
Wiele dobrze znanych systemów i usług w naszym codziennym życiu opiera się na OCR, który jest zwykle używany jako niewidoczna technologia.
Automatyzacja wprowadzania danych, pomoc osobom niewidomym i niedowidzącym oraz indeksowanie dokumentów dla wyszukiwarek, takich jak paszporty, tablice rejestracyjne, faktury, wyciągi bankowe, wizytówki i automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych, to podstawowe, ale mniej znane zastosowania technologii OCR.
Przekształcając papierowe i zeskanowane dokumenty graficzne w czytelne maszynowo pliki PDF z możliwością przeszukiwania, OCR umożliwia optymalizację modelowania dużych zbiorów danych. Bez wstępnego zastosowania OCR do dokumentów, które nie mają jeszcze warstw tekstowych, przetwarzanie i wyodrębnianie ważnych informacji nie może być zautomatyzowane.
Zeskanowane dokumenty można teraz włączyć do systemu big data, który może odczytywać dane klientów z wyciągów bankowych, umów i innych niezbędnych drukowanych dokumentów dzięki rozpoznawaniu tekstu OCR.
Organizacje mogą używać OCR do automatyzacji etapu eksploracji danych, zamiast zmuszać personel do analizowania niezliczonych dokumentów graficznych i ręcznego wprowadzania danych wejściowych do zautomatyzowanego potoku przetwarzania dużych zbiorów danych.
Oprogramowanie OCR może rozpoznawać tekst na obrazach, wyodrębniać tekst ze zdjęć i zapisywać pliki tekstowe w następujących formatach: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF i inne.
Branża prawnicza, która tworzy najwięcej dokumentów, wykorzystuje optyczne rozpoznawanie znaków na różne sposoby. Wszystkie drukowane dokumenty – oświadczenia, wyroki, akta, oświadczenia, testamenty itd. – można zdigitalizować, przechowywać i przeszukiwać za pomocą najprostszych skanerów OCR.
Metody te można wykorzystać do zapisów prawnych w innych skryptach językowych, takich jak japoński i hindi, ponieważ technologia OCR rozszerza się na języki, które nie używają znaku łacińskiego. Technologia OCR może zapewnić płynny dostęp do wielu przykładów z przeszłości dla firmy, która w znacznym stopniu opiera się na przeszłości.
Zastosowania OCR
- Rozpoznawanie znaków drogowych.
- Dzięki aparatowi możesz rozpoznać tablice rejestracyjne.
- Wprowadzanie, pobieranie i przetwarzanie danych są zautomatyzowane.
- Na lotniskach paszporty są uznawane i pobierane są dane.
- Tworzenie listy kontaktów z wykorzystaniem informacji zawartych na wizytówkach.
- Rozszyfrowanie papierów dla osób niewidomych i niedowidzących do głośnego czytania.
- Umożliwienie wyszukiwania za pomocą elektronicznych obrazów materiałów drukowanych.
- Tworzenie przeszukiwalnych archiwów materiałów historycznych, takich jak czasopisma i gazety.
- Wprowadzanie danych do dokumentów handlowych, takich jak między innymi czeki, paszporty, faktury, wyciągi bankowe, paragony i faktury pro forma.
Wnioski
OCR (Optical Character Recognition) to technika skanowania i digitalizacji dokumentów papierowych. Tworzy w pełni przeszukiwalne pliki cyfrowe ze zdjęć, materiałów odręcznych i drukowanych dokumentów.
Ponieważ technologie te stają się coraz bardziej ekonomiczne i dostępne, OCR jest doskonałą ilustracją tego, jak rozwiązania AI napędzają modernizację baz danych.
Podsumowując, OCR to fantastyczna technologia o ogromnym potencjale. Takie instrumenty są już dość wyrafinowane w dzisiejszym świecie. Z drugiej strony optyczne rozpoznawanie znaków ulegnie poprawie w przyszłości.
Sztuczna inteligencja (AI) ma szansę stać się jednym z najbardziej wpływowych trendów w nadchodzących latach, zmieniając sposób, w jaki myślimy o informacjach.
Dodaj komentarz