İçerik, kelimeler veya diğer bilgiler için bir yığın belgeyi gözden geçirmek için saatler harcadıysanız, OCR yeni en iyi arkadaşınız olabilir. Bir PDF okuyucu veya başka bir belge yönetim aracı kullanma becerisine sahip olmak size çok zaman kazandırabilir. Çoğumuz iş dünyasında sürekli olarak verimliliği artırmanın ve operasyonları kolaylaştırmanın yollarını arıyoruz.
Bu çabada, OCR yararlı bir araç olabilir. Ne olduğu, nasıl çalıştığı ve daha fazlası dahil olmak üzere bu parçada Optik Karakter Tanıma'ya (OCR) daha yakından bakacağız.
Peki (OCR) Optik Karakter Tanıma tam olarak nedir?
Metin tanıma, optik karakter tanımanın (OCR) başka bir adıdır.
Veriler, bir OCR aracı kullanılarak taranan kağıtlardan, kamera fotoğraflarından ve yalnızca görüntü içeren pdf'den çıkarılır ve yeniden kullanılır. OCR yazılımı, görüntülerden harfleri çıkarır, onları kelimelere dönüştürür ve ardından orijinal metne erişime ve metnin değiştirilmesine izin vererek cümleleri birleştirir.
Ayrıca elle veri girme zorunluluğunu da ortadan kaldırır. OCR sistemleri, fiziksel, basılı belgeleri, donanım ve yazılımın bir karışımını kullanarak makine tarafından okunabilir metne dönüştürür. Metin, donanım (optik tarayıcı veya özel devre kartı gibi) tarafından kopyalanır veya okunur ve ek işlemler genellikle yazılım tarafından gerçekleştirilir.
Yapay zeka (AI), dilleri veya el yazısı stillerini ayırt etmek gibi daha karmaşık akıllı karakter tanıma (ICR) teknikleri elde etmek için OCR yazılımında kullanılabilir. OCR genellikle basılı kopya yasal veya tarihi belgeleri pdf belgelerine dönüştürmek için kullanılır; bunlar daha sonra bir kelime işlemci kullanılarak yazılmış gibi düzenlenebilen, biçimlendirilebilen ve aranabilen pdf belgelerine dönüştürülür.
Örneğin, bir formu veya makbuzu taradığınızda, bilgisayarınız onu bir görüntü dosyası olarak saklar. Bir metin düzenleyiciyle resim dosyasındaki sözcükleri değiştiremez, arayamaz veya sayamazsınız. Ancak, resmi bir metin belgesine dönüştürmek ve içeriği metin verisi olarak kaydetmek için OCR'yi kullanabilirsiniz.
Nasıl Çalışır?
Daha önce belirtildiği gibi, bir OCR sistemi hem donanım hem de yazılımdan oluşur. Hizmetin amacı, fiziksel bir belgenin içeriğini değerlendirmek ve parçaları daha sonra verileri işlemek için kullanılabilecek bir komut dosyasına dönüştürmektir.
Örneğin, posta ve posta sıralama hizmetlerini düşünün. OCR, postaları daha verimli bir şekilde kategorilere ayırmak için kaynak ve iade adreslerini hızlı bir şekilde işleyebilmeleri için gereklidir. Aşağıdaki üç yaklaşım, programın başarısı için çok önemlidir:
1. Görüntü Ön İşleme
Teknik, ilk adımda belgenin gerçek şeklini bir kayıt resmi gibi bir görüntüye dönüştürür. Bu adımın amacı, istenmeyen sapmaları ortadan kaldırırken makinenin temsilini mümkün olduğunca doğru hale getirmektir.
Bundan sonra, konsept siyah beyaza dönüştürülür ve parlak ve karanlık alanlar (karakterler) için değerlendirilir. OCR teknolojisini kullanarak resim daha sonra elektronik tablolar, metin veya ek grafikler gibi ayrı parçalara bölünür.
2. AI Karakter Tanıma
AI, harfleri ve rakamları ayırt etmek için görüntünün karanlık alanlarını inceler. AI, bir seferde bir kelimeyi, tümceyi veya paragrafı hedeflemek için genellikle aşağıdaki yöntemlerden birini kullanır:
- Örüntü Tanıma: Yapay zeka sistemini eğitmek için teknolojiler çeşitli diller, metin biçimleri ve el yazısı kullanır. Algoritma eşleşmeleri belirlemek için algılanan harf görüntüsündeki harfleri daha önce öğrendiği notlarla karşılaştırır.
- Özellik Tanıma: Yeni karakterleri tanımak için sistem, belirli karakter özelliklerine dayalı kurallar kullanır. Bir özellik, bir harfteki açılı, çapraz veya eğri çizgilerin sayısıdır.
Algoritma, benzersiz karakterleri algılamak için belirli karakter özelliklerine dayalı kriterler kullanır. Örneğin bir karakterdeki açılı, kesişen veya bükülen çizgilerin miktarı bir özelliktir.
3. Ön işleme sonrası
İşlem Sonrası sırasında AI, son dosyadaki hataları düzeltir. Bir strateji, yapay zekayı makalede kullanılacak bir terminoloji sözlüğü konusunda eğitmektir. Ardından, AI'nın kelime dağarcığının ötesinde hiçbir yorumun olmadığından emin olmak için AI'nın çıktısını bu kelimeler/formatlarla sınırlayın.
OCR'nin Faydaları
- OCR teknolojisinin en büyük faydaları zaman tasarrufu ve azaltılmış hatalardır. Ayrıca, verilerin zip dosyalarına sıkıştırılmasına izin verir, gerçek bir basılı sayfanın başaramayacağı bir şey.
- Veriler, Optik Karakter Tanıma kullanılarak aranabilir. Makine tarafından okunabilen dosyalara dönüştürülen taranmış dosyalar, bir kuruluşun dahili sunucusunda aranabilen veya İnternet'te küresel olarak kullanılabilen herhangi bir biçimde saklanabilir.
- OCR sıklıkla diğer yapay zeka sistemleriyle birlikte kullanılır. Örneğin, sürücüsüz arabalar plakaları ve yol işaretlerini tarar ve okur, sosyal medya gönderilerinde marka logolarını tanır ve reklam fotoğraflarında ürün ambalajını tanır. Bunun gibi yapay zeka teknolojisi, firmaların daha iyi pazarlama ve operasyonel kararlar almalarına yardımcı olur, bu da para tasarrufu sağlar ve müşteri memnuniyetini artırır.
- Mevcut ve yeni bilgiler, tamamen aranabilir bir bilgi arşivine dönüştürülebilir. Ek bilgi işleme için metin veritabanını otomatik olarak işlemek için veri analitiği araçlarını da kullanabilirler.
- Optik Karakter Tanıma (OCR), herhangi bir dil komut dosyasını tanıyabilen güçlü bir araçtır. OCR'nin bu özelliği, Unicode standardı ve Google Translate gibi çeviri yazılımı ile eşleştirildiğinde, taranan ve sayısallaştırılan her belgenin başka herhangi bir dile çevrilmesine olanak tanır. İnsan çevirmenlere olan ihtiyacı ve onların zaman alıcı çabalarını ortadan kaldıran bir avantaj.
OCR Kullanım Durumları
Optik karakter tanımanın en iyi bilinen kullanımı, basılı kağıt belgelerin makine tarafından okunabilir metin belgelerine (OCR) dönüştürülmesidir. Taranan bir kağıt belgeyi OCR ile işledikten sonra, metin Microsoft Word veya Google Docs gibi bir kelime işlemci kullanılarak düzenlenebilir.
Günlük hayatımızdaki birçok iyi bilinen sistem ve hizmet, genellikle görünmeyen bir teknoloji olarak kullanılan OCR'ye güvenir.
Veri girişi otomasyonu, görme engelli ve görme engellilere yardımcı olma ve arama motorları için pasaportlar, plakalar, faturalar, banka hesap özetleri, kartvizitler ve otomatik plaka tanıma gibi belgeleri indeksleme, OCR teknolojisinin temel ancak daha az bilinen kullanımlarıdır. .
OCR, kağıt ve taranmış resim belgelerini makine tarafından okunabilir, aranabilir PDF dosyalarına dönüştürerek büyük veri modellemesinin optimizasyonuna olanak tanır. Zaten metin katmanları olmayan belgelere başlangıçta OCR uygulanmadan, önemli bilgilerin işlenmesi ve çıkarılması otomatikleştirilemez.
OCR metin tanıma sayesinde, taranan kağıtlar artık banka hesap özetlerinden, sözleşmelerden ve diğer önemli basılı belgelerden müşteri verilerini okuyabilen bir büyük veri sistemine dahil edilebilir.
Kuruluşlar, personelin sayısız resimli belgeyi analiz etmesi ve girdileri otomatik bir büyük veri işleme hattına manuel olarak beslemesi yerine, veri madenciliği girdi aşamasını otomatikleştirmek için OCR'yi kullanabilir.
OCR yazılımı, görüntülerdeki metni tanıyabilir, fotoğraflardan metin çıkarabilir ve metin dosyalarını şu biçimlerde kaydedebilir: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF ve diğerleri.
En çok evrak işi oluşturan yasal iş, optik karakter tanımayı çeşitli şekillerde kullanır. Basılı tüm belgeler – yeminli beyanlar, kararlar, dosyalar, beyanlar, vasiyetler vb. – en basit OCR tarayıcıları kullanılarak dijitalleştirilebilir, saklanabilir ve aranabilir.
OCR teknolojisi Roma karakterini kullanmayan dillere yayıldığından, bu yöntemler Japonca ve Hintçe gibi diğer dilsel yazılardaki yasal kayıtlar için kullanılabilir. OCR teknolojisi, önemli ölçüde geçmişe dayanan bir işletme için geçmişten sayısız örneğe sorunsuz erişim sağlayabilir.
OCR uygulamaları
- Trafik işaretlerini tanıma.
- Bir kamera ile plakaları tanıyabilirsiniz.
- Verilerin girişi, çıkarılması ve işlenmesi tamamen otomatiktir.
- Havaalanlarında pasaportlar tanınır ve veriler çıkarılır.
- Kartvizitlerdeki bilgileri kullanarak bir kişi listesi oluşturma.
- Kör ve görme engellilere yüksek sesle okunmak üzere deşifre kağıtları.
- Basılı materyallerin elektronik görüntüleri aracılığıyla arama yapmayı mümkün kılmak.
- Dergiler ve gazeteler gibi tarihi materyallerin aranabilir arşivlerini oluşturmak.
- Diğerlerinin yanı sıra çekler, pasaportlar, faturalar, banka hesap özetleri, makbuzlar ve proforma faturalar gibi ticari belgeler için veri girişi.
Sonuç
OCR (Optik Karakter Tanıma), kağıt belgelerin taranması ve sayısallaştırılması için bir tekniktir. Fotoğraflardan, el yazısı materyallerden ve basılı belgelerden tamamen aranabilir dijital dosyalar oluşturur.
Bu teknolojiler daha ekonomik ve kullanılabilir hale geldikçe, OCR, AI çözümlerinin veritabanı modernizasyonunu nasıl yönlendirdiğinin mükemmel bir örneğidir.
Özetlemek gerekirse, OCR muazzam potansiyele sahip harika bir teknolojidir. Bu tür enstrümanlar bugünün dünyasında zaten oldukça sofistike. Optik Karakter Tanıma ise gelecekte gelişecektir.
Yapay zeka (AI), bilgi hakkında düşünme şeklimizi değiştirerek önümüzdeki yıllarda en etkili trendlerden biri olmaya hazırlanıyor.
Yorum bırak