Om du någonsin har ägnat timmar åt att sålla igenom en hög med dokument efter innehåll, ord eller annan information, kan OCR bli din nya bästa vän. Att ha möjligheten att använda en PDF-läsare eller annat dokumenthanteringsverktyg kan spara mycket tid. De flesta av oss i näringslivet söker ständigt efter sätt att förbättra effektiviteten och effektivisera verksamheten.
I denna strävan kan OCR vara ett användbart verktyg. Vi ska ta en närmare titt på Optical Character Recognition (OCR) i det här stycket, inklusive vad det är, hur det fungerar och mer.
Så, vad exakt är (OCR) optisk teckenigenkänning?
Textigenkänning är ett annat namn för optisk teckenigenkänning (OCR).
Data extraheras och återanvänds från skannade papper, kamerafoton och endast bild-pdf med hjälp av ett OCR-verktyg. OCR-programvara extraherar bokstäver från bilder, konverterar dem till ord och sätter sedan ihop meningar, vilket ger tillgång till och ändring av originaltexten.
Det tar också bort behovet av att mata in data för hand. OCR-system förvandlar fysiska, utskrivna dokument till maskinläsbar text med en blandning av hårdvara och mjukvara. Text kopieras eller läses av hårdvara (som en optisk skanner eller dedikerat kretskort), och ytterligare bearbetning hanteras vanligtvis av programvara.
Artificiell intelligens (AI) kan användas i OCR-programvara för att uppnå mer komplexa tekniker för intelligent teckenigenkänning (ICR), som att särskilja språk eller handstilar. OCR används vanligtvis för att konvertera papperskopior av juridiska eller historiska dokument till pdf-dokument, som sedan kan redigeras, formateras och söka som om de var skrivna med en ordbehandlare.
När du till exempel skannar ett formulär eller ett kvitto, lagrar din dator det som en bildfil. Du kan inte ändra, söka eller räkna orden i bildfilen med en textredigerare. Du kan dock använda OCR för att omvandla bilden till ett textdokument och spara innehållet som textdata.
Hur fungerar det?
Som tidigare nämnts består ett OCR-system av både hårdvara och mjukvara. Tjänstens mål är att utvärdera innehållet i ett fysiskt dokument och omvandla bitarna till ett script som sedan kan användas för att bearbeta data.
Överväg till exempel post- och postsorteringstjänster. OCR är avgörande för deras förmåga att snabbt bearbeta käll- och returadresser för att kategorisera post mer effektivt. Följande tre tillvägagångssätt är avgörande för programmets framgång:
1. Bildförbehandling
Tekniken ändrar dokumentets faktiska form till en bild, till exempel en rekordbild, i det första steget. Målet med detta steg är att göra maskinens representation så korrekt som möjligt samtidigt som man eliminerar eventuella oönskade avvikelser.
Därefter konverteras konceptet till svartvitt och bedöms för ljusa vs mörka områden (tecken). Med hjälp av OCR-teknik delas bilden sedan upp i separata delar, såsom kalkylblad, text eller infälld grafik.
2. AI Character Recognition
För att skilja bokstäver och siffror åt undersöker AI bildens mörka områden. För att rikta in ett ord, en fras eller ett stycke åt gången använder AI vanligtvis en av följande metoder:
- Mönsterigenkänning: För att träna AI-systemet använder tekniker en mängd olika språk, textformat och handstil. För att identifiera matchningar jämför algoritmen bokstäverna på den detekterade bokstavsbilden med de anteckningar den redan har lärt sig.
- Funktionsigenkänning: För att känna igen nya tecken använder systemet regler baserade på vissa karaktärsattribut. En egenskap är antalet vinklade, korsade eller krökta linjer i en bokstav.
Algoritmen använder kriterier baserade på vissa karaktärsegenskaper för att upptäcka unika tecken. Mängden vinklade, korsande eller böjande linjer i en karaktär, till exempel, är en egenskap.
3. Efterförbearbetning
Under efterbearbetning korrigerar AI fel i den slutliga filen. En strategi är att utbilda AI i en ordbok med terminologi som kommer att användas i tidningen. Sedan, för att säkerställa att inga tolkningar ligger utanför AI:s ordförråd, begränsa AI:s utdata till dessa ord/format.
Fördelar med OCR
- De största fördelarna med OCR-teknik är tidsbesparingar och minskade misstag. Det tillåter också att data komprimeras till zip-filer, något en riktig utskriven sida inte kan åstadkomma.
- Data kan sökas med hjälp av optisk teckenigenkänning. Skannade filer som har konverterats till maskinläsbara filer kan lagras i vilket format som helst som kan sökas på en organisations interna server eller göras tillgängliga globalt på Internet.
- OCR används ofta tillsammans med andra artificiell intelligenssystem. Till exempel skannar och läser självkörande bilar registreringsskyltar och vägskyltar, känner igen varumärkeslogotyper i inlägg på sociala medier och känner igen produktförpackningar i reklamfoton. Artificiell intelligensteknologi som denna hjälper företag att fatta bättre marknadsförings- och operativa beslut som sparar pengar och ökar kundnöjdheten.
- Befintlig och ny information kan omvandlas till ett fullt sökbart kunskapsarkiv. De kan också använda dataanalysverktyg för att automatiskt bearbeta textdatabasen för ytterligare kunskapsbearbetning.
- Optical Character Recognition (OCR) är ett kraftfullt verktyg som kan känna igen alla språkskript. Denna funktion för OCR, när den paras ihop med Unicode-standarden och översättningsprogram som Google Translate, gör att varje skannat och digitaliserat dokument kan översättas till vilket annat språk som helst. En fördel som eliminerar behovet av mänskliga översättare och deras tidskrävande ansträngningar.
Använd fall av OCR
Den mest välkända användningen av optisk teckenigenkänning är att konvertera tryckta pappersdokument till maskinläsbara textdokument (OCR). Efter OCR-bearbetning av ett skannat pappersdokument kan texten redigeras med en ordbehandlare som Microsoft Word eller Google Docs.
Många välkända system och tjänster i vår vardag förlitar sig på OCR, som vanligtvis används som en osynlig teknik.
Automatisering av datainmatning, hjälp till blinda och synskadade samt indexering av dokument för sökmotorer, såsom pass, registreringsskyltar, fakturor, kontoutdrag, visitkort och automatisk registreringsskyltigenkänning, är alla viktiga men mindre kända användningsområden för OCR-teknik .
Genom att omvandla papper och skannade bilddokument till maskinläsbara, sökbara PDF-filer möjliggör OCR optimering av stora datamodeller. Utan att initialt tillämpa OCR på dokument som inte redan har textlager kan bearbetning och extrahering av viktig information inte automatiseras.
Skannade papper kan nu integreras i ett big-data-system som kan läsa kunddata från kontoutdrag, kontrakt och andra viktiga tryckta dokument tack vare OCR-textigenkänning.
Organisationer kan använda OCR för att automatisera inmatningssteget för datautvinning, snarare än att låta personal analysera otaliga bilddokument och manuellt mata in indata till en automatiserad stordatabehandlingspipeline.
OCR-programvara kan känna igen text i bilder, extrahera text från fotografier och spara textfiler i följande format: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF och andra.
Den juridiska verksamheten, som skapar mest pappersarbete, använder optisk teckenigenkänning på en mängd olika sätt. Alla tryckta dokument – intyg, domar, akter, deklarationer, testamente och så vidare – kan digitaliseras, lagras och sökas igenom med de enklaste OCR-skannrarna.
Dessa metoder kan användas för juridiska dokument i andra språkliga skrifter, såsom japanska och hindi, eftersom OCR-teknik expanderar till språk som inte använder det romerska tecknet. OCR-teknik kan ge smidig tillgång till många exempel från det förflutna för ett företag som i hög grad förlitar sig på det förflutna.
Tillämpningar av OCR
- Att känna igen trafikskyltar.
- Med en kamera kan du känna igen nummerplåtar.
- Inmatning, extrahering och bearbetning av data är alla automatiserade.
- På flygplatser erkänns pass och data extraheras.
- Skapa en kontaktlista med hjälp av informationen på visitkort.
- Dechiffrera papper för blinda och synskadade som ska läsas högt för dem.
- Gör det möjligt att söka via elektroniska bilder av tryckt material.
- Skapa sökbara arkiv av historiskt material såsom tidskrifter och tidningar.
- Datainmatning för kommersiella dokument som checkar, pass, fakturor, kontoutdrag, kvitton och proformafakturor, bland annat.
Slutsats
OCR (Optical Character Recognition) är en teknik för att skanna och digitalisera pappersdokument. Den skapar helt sökbara digitala filer från foton, handskrivet material och tryckta dokument.
I takt med att dessa tekniker blir mer ekonomiska och tillgängliga är OCR en perfekt illustration av hur AI-lösningar driver databasmodernisering.
För att sammanfatta så är OCR en fantastisk teknik med enorm potential. Sådana instrument är redan ganska sofistikerade i dagens värld. Optical Character Recognition, å andra sidan, kommer att förbättras i framtiden.
Artificiell intelligens (AI) är redo att bli en av de mest effektfulla trenderna under de kommande åren och förändra vårt sätt att tänka på information.
Kommentera uppropet