Se você já passou horas vasculhando uma pilha de documentos em busca de conteúdo, palavras ou outras informações, o OCR pode ser seu novo melhor amigo. Ter a capacidade de usar um leitor de PDF ou outra ferramenta de gerenciamento de documentos pode economizar muito tempo. A maioria de nós nos negócios está continuamente procurando maneiras de melhorar a eficiência e agilizar as operações.
Nesse esforço, o OCR pode ser uma ferramenta útil. Vamos dar uma olhada mais de perto no Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) nesta peça, incluindo o que é, como funciona e muito mais.
Então, o que exatamente é (OCR) Reconhecimento Óptico de Caracteres?
Reconhecimento de texto é outro nome para reconhecimento óptico de caracteres (OCR).
Os dados são extraídos e reaproveitados de papéis digitalizados, fotos de câmeras e pdf somente de imagem usando uma ferramenta de OCR. O software de OCR extrai letras de imagens, converte-as em palavras e depois monta frases, permitindo acesso e alteração do texto original.
Também elimina a necessidade de inserir dados manualmente. Os sistemas OCR transformam documentos físicos impressos em texto legível por máquina usando uma combinação de hardware e software. O texto é copiado ou lido por hardware (como um scanner óptico ou placa de circuito dedicada), e o processamento adicional geralmente é feito por software.
inteligência artificial (AI) pode ser usado em software OCR para obter técnicas mais complexas de reconhecimento inteligente de caracteres (ICR), como distinguir idiomas ou estilos de caligrafia. OCR é mais usado para converter documentos legais ou históricos em documentos PDF, que podem ser editados, formatados e pesquisados como se fossem escritos usando um processador de texto.
Quando você digitaliza um formulário ou recibo, por exemplo, seu computador o armazena como um arquivo de imagem. Você não pode modificar, pesquisar ou contar as palavras no arquivo de imagem com um editor de texto. Você pode, no entanto, utilizar o OCR para transformar a imagem em um documento de texto e salvar o conteúdo como dados de texto.
Como funciona o Tech & Data Studio:
Como dito anteriormente, um sistema OCR consiste em hardware e software. O objetivo do serviço é avaliar o conteúdo de um documento físico e transformar as partes em um script que pode ser usado para processar dados.
Considere os serviços de classificação postal e postal, por exemplo. O OCR é essencial para sua capacidade de processar rapidamente os endereços de origem e de retorno para categorizar e-mails com mais eficiência. As três abordagens a seguir são cruciais para o sucesso do programa:
1. Pré-processamento de imagem
A técnica altera a forma real do documento em uma imagem, como uma imagem de registro, na primeira etapa. O objetivo desta etapa é tornar a representação da máquina o mais precisa possível e, ao mesmo tempo, eliminar quaisquer desvios indesejados.
Depois disso, o conceito é convertido em preto e branco e avaliado para áreas claras versus áreas escuras (caracteres). Usando a tecnologia OCR, a imagem é então dividida em partes discretas, como planilhas, texto ou gráficos inseridos.
2. Reconhecimento de caracteres de IA
Para distinguir letras e dígitos, a IA examina as áreas escuras da imagem. Para segmentar uma palavra, frase ou parágrafo por vez, a IA normalmente emprega um dos seguintes métodos:
- Reconhecimento de padrões: para treinar o sistema de IA, as tecnologias utilizam uma variedade de idiomas, formatos de texto e caligrafia. Para identificar correspondências, o algoritmo compara as letras na imagem da letra detectada com as notas que já aprendeu.
- Reconhecimento de Recursos: Para reconhecer novos personagens, o sistema emprega regras baseadas em certos atributos de personagens. Uma característica é o número de linhas inclinadas, cruzadas ou curvas em uma letra.
O algoritmo usa critérios baseados em certas propriedades de caracteres para detectar caracteres exclusivos. A quantidade de linhas angulares, cruzadas ou dobradas em um caractere, por exemplo, é um recurso.
3. Pós-pré-processamento
Durante o pós-processamento, o AI corrige erros no arquivo final. Uma estratégia é educar a IA em um dicionário de terminologia que será usado no artigo. Em seguida, para garantir que nenhuma interpretação esteja além do vocabulário da IA, limite a saída da IA a essas palavras/formatos.
Benefícios do OCR
- Os principais benefícios da tecnologia OCR são a economia de tempo e a diminuição de erros. Ele também permite que os dados sejam compactados em arquivos zip, algo que uma página impressa real não pode realizar.
- Os dados podem ser pesquisados usando o Reconhecimento Óptico de Caracteres. Os arquivos digitalizados que foram convertidos em arquivos legíveis por máquina podem ser armazenados em qualquer formato que possa ser pesquisado no servidor interno de uma organização ou disponibilizado globalmente na Internet.
- OCR é frequentemente usado em conjunto com outros sistemas de inteligência artificial. Por exemplo, carros autônomos escaneiam e leem placas e placas de trânsito, reconhecem logotipos de marcas em postagens de mídia social e reconhecem embalagens de produtos em fotos publicitárias. A tecnologia de inteligência artificial como essa ajuda as empresas a tomar melhores decisões operacionais e de marketing que economizam dinheiro e aumentam a satisfação do cliente.
- As informações existentes e novas podem ser convertidas em um arquivo de conhecimento totalmente pesquisável. Eles também podem usar ferramentas de análise de dados para processar automaticamente o banco de dados de texto para processamento de conhecimento adicional.
- O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma ferramenta poderosa que pode reconhecer qualquer script de idioma. Esse recurso de OCR, quando combinado com o padrão Unicode e software de tradução, como o Google Translate, permite que todos os documentos digitalizados sejam traduzidos para qualquer outro idioma. Um benefício que elimina a necessidade de tradutores humanos e seus esforços demorados.
Casos de uso de OCR
O uso mais conhecido do reconhecimento óptico de caracteres é a conversão de documentos impressos em papel em documentos de texto legíveis por máquina (OCR). Após o processamento OCR de um documento em papel digitalizado, o texto pode ser editado usando um processador de texto como o Microsoft Word ou o Google Docs.
Muitos sistemas e serviços conhecidos em nossas vidas cotidianas dependem do OCR, que normalmente é usado como uma tecnologia invisível.
Automação de entrada de dados, assistência a cegos e deficientes visuais e indexação de documentos para mecanismos de busca, como passaportes, placas, faturas, extratos bancários, cartões de visita e reconhecimento automático de placas, são usos essenciais, mas menos conhecidos, da tecnologia OCR .
Ao transformar documentos em papel e imagens digitalizadas em arquivos PDF pesquisáveis e legíveis por máquina, o OCR permite a otimização da modelagem de big data. Sem aplicar inicialmente o OCR a documentos que ainda não possuem camadas de texto, o processamento e a extração de informações importantes não podem ser automatizados.
Papéis digitalizados agora podem ser incorporados a um sistema de big data que pode ler dados de clientes de extratos bancários, contratos e outros documentos impressos essenciais graças ao reconhecimento de texto OCR.
As organizações podem usar o OCR para automatizar o estágio de entrada de mineração de dados, em vez de ter funcionários analisando inúmeros documentos de imagem e alimentando manualmente as entradas em um pipeline automatizado de processamento de big data.
O software OCR pode reconhecer texto em imagens, extrair texto de fotografias e salvar arquivos de texto nos seguintes formatos: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF e outros.
O negócio jurídico, que cria mais papelada, usa o reconhecimento óptico de caracteres de várias maneiras. Todos os documentos impressos – declarações, julgamentos, arquivos, declarações, testamentos e assim por diante – podem ser digitalizados, armazenados e pesquisados usando os scanners OCR mais simples.
Esses métodos podem ser utilizados para registros legais em outros scripts linguísticos, como japonês e hindi, pois a tecnologia OCR se expande para idiomas que não usam o caractere romano. A tecnologia OCR pode fornecer acesso fácil a vários exemplos do passado para uma empresa que depende significativamente do passado.
Aplicações de OCR
- Reconhecendo os sinais de trânsito.
- Com uma câmera, você pode reconhecer placas de matrícula.
- A entrada, extração e processamento de dados são todos automatizados.
- Nos aeroportos, os passaportes são reconhecidos e os dados são extraídos.
- Criando uma lista de contatos usando as informações dos cartões de visita.
- Decifrar papéis para cegos e deficientes visuais para serem lidos em voz alta para eles.
- Possibilitando a busca via imagens eletrônicas de materiais impressos.
- Criação de arquivos pesquisáveis de material histórico, como jornais e revistas.
- Entrada de dados para documentos comerciais como cheques, passaportes, faturas, extratos bancários, recibos, faturas pro forma, entre outros.
Conclusão
OCR (Optical Character Recognition) é uma técnica de digitalização e digitalização de documentos em papel. Ele cria arquivos digitais completamente pesquisáveis a partir de fotos, material manuscrito e documentos impressos.
À medida que essas tecnologias se tornam mais econômicas e disponíveis, o OCR é uma ilustração perfeita de como as soluções de IA estão impulsionando a modernização do banco de dados.
Para resumir, OCR é uma tecnologia fantástica com enorme potencial. Tais instrumentos já são bastante sofisticados no mundo de hoje. O reconhecimento óptico de caracteres, por outro lado, melhorará no futuro.
A inteligência artificial (IA) está prestes a se tornar uma das tendências mais impactantes nos próximos anos, alterando a maneira como pensamos sobre a informação.
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