Nếu bạn đã từng dành hàng giờ để lựa chọn một đống tài liệu cho nội dung, từ ngữ hoặc thông tin khác, OCR có thể là người bạn tốt nhất mới của bạn. Có khả năng sử dụng trình đọc PDF hoặc công cụ quản lý tài liệu khác có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian. Hầu hết chúng tôi trong lĩnh vực kinh doanh đang liên tục tìm kiếm các cách để cải thiện hiệu quả và hợp lý hóa hoạt động.
Trong nỗ lực này, OCR có thể là một công cụ hữu ích. Chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về Nhận dạng ký tự quang học (OCR) trong phần này, bao gồm nó là gì, cách thức hoạt động và hơn thế nữa.
Vậy, nhận dạng ký tự quang học (OCR) chính xác là gì?
Nhận dạng văn bản là một tên gọi khác của nhận dạng ký tự quang học (OCR).
Dữ liệu được trích xuất và định dạng lại từ giấy được quét, ảnh chụp từ máy ảnh và pdf chỉ có hình ảnh bằng công cụ OCR. Phần mềm OCR trích xuất các chữ cái từ hình ảnh, chuyển đổi chúng thành từ, sau đó lắp ráp các câu, cho phép truy cập và thay đổi văn bản gốc.
Nó cũng loại bỏ sự cần thiết đối với việc nhập dữ liệu bằng tay. Hệ thống OCR biến các tài liệu vật lý được in thành văn bản có thể đọc được bằng máy bằng cách sử dụng kết hợp phần cứng và phần mềm. Văn bản được sao chép hoặc đọc bằng phần cứng (chẳng hạn như máy quét quang học hoặc bảng mạch chuyên dụng) và quá trình xử lý bổ sung thường được xử lý bằng phần mềm.
Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng trong phần mềm OCR để đạt được các kỹ thuật phức tạp hơn về nhận dạng ký tự thông minh (ICR), chẳng hạn như phân biệt ngôn ngữ hoặc kiểu chữ viết tay. OCR thường được sử dụng để chuyển đổi tài liệu lịch sử hoặc pháp lý bản cứng thành tài liệu pdf, sau đó có thể được chỉnh sửa, định dạng và tìm kiếm như thể chúng được viết bằng trình xử lý văn bản.
Ví dụ: khi bạn quét biểu mẫu hoặc biên nhận, máy tính của bạn sẽ lưu trữ nó dưới dạng tệp hình ảnh. Bạn không thể sửa đổi, tìm kiếm hoặc đếm các từ trong tệp ảnh bằng trình chỉnh sửa văn bản. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng OCR để chuyển ảnh thành tài liệu văn bản và lưu nội dung dưới dạng dữ liệu văn bản.
Học như thế nào?
Như đã nêu trước đây, một hệ thống OCR bao gồm cả phần cứng và phần mềm. Mục tiêu của dịch vụ là đánh giá nội dung của một tài liệu vật lý và chuyển đổi các phần đó thành một tập lệnh mà sau đó có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu.
Ví dụ, hãy xem xét các dịch vụ phân loại thư và bưu chính. OCR rất cần thiết cho khả năng xử lý nhanh chóng địa chỉ nguồn và địa chỉ trả về để phân loại thư hiệu quả hơn. Ba cách tiếp cận sau đây rất quan trọng đối với sự thành công của chương trình:
1. Xử lý trước hình ảnh
Kỹ thuật này thay đổi hình dạng thực của tài liệu thành hình ảnh, chẳng hạn như hình ảnh bản ghi, trong bước đầu tiên. Mục tiêu của bước này là làm cho biểu diễn của máy chính xác nhất có thể đồng thời loại bỏ mọi sai lệch không mong muốn.
Sau đó, khái niệm được chuyển đổi thành đen trắng và được đánh giá cho các vùng sáng so với vùng tối (ký tự). Sử dụng công nghệ OCR, hình ảnh sau đó được chia thành các phần rời rạc, chẳng hạn như bảng tính, văn bản hoặc đồ họa chèn.
2. Nhận dạng ký tự AI
Để phân biệt các chữ cái và chữ số, AI sẽ kiểm tra các vùng tối của hình ảnh. Để nhắm mục tiêu một từ, cụm từ hoặc đoạn văn tại một thời điểm, AI thường sử dụng một trong các phương pháp sau:
- Nhận dạng mẫu: Để đào tạo hệ thống AI, các công nghệ sử dụng nhiều ngôn ngữ, định dạng văn bản và chữ viết tay. Để xác định các điểm trùng khớp, thuật toán so sánh các chữ cái trên hình ảnh chữ cái được phát hiện với các ghi chú mà nó đã học.
- Nhận dạng tính năng: Để nhận dạng các ký tự mới, hệ thống sử dụng các quy tắc dựa trên các thuộc tính ký tự nhất định. Một đặc điểm là số lượng các đường góc, chéo hoặc uốn cong trong một chữ cái.
Thuật toán sử dụng các tiêu chí dựa trên các thuộc tính ký tự nhất định để phát hiện các ký tự duy nhất. Ví dụ, số lượng các đường góc, đường chéo hoặc uốn cong trong một ký tự là một tính năng.
3. Hậu xử lý
Trong quá trình xử lý hậu kỳ, AI sẽ sửa các lỗi trong tệp cuối cùng. Một chiến lược là đào tạo AI về từ điển thuật ngữ sẽ được sử dụng trong bài báo. Sau đó, để đảm bảo rằng không có diễn giải nào nằm ngoài vốn từ vựng của AI, hãy giới hạn đầu ra của AI đối với các từ / định dạng đó.
Lợi ích của OCR
- Những lợi ích chính của công nghệ OCR là tiết kiệm thời gian và giảm sai sót. Nó cũng cho phép dữ liệu được nén thành các tệp zip, điều mà một trang in thực tế không thể thực hiện được.
- Dữ liệu có thể được tìm kiếm bằng Nhận dạng ký tự quang học. Các tệp được quét đã được chuyển đổi thành tệp có thể đọc được bằng máy có thể được lưu trữ ở bất kỳ định dạng nào có thể được tìm kiếm trên máy chủ nội bộ của tổ chức hoặc được cung cấp trên toàn cầu trên Internet.
- OCR thường được sử dụng cùng với các hệ thống trí tuệ nhân tạo khác. Ví dụ, xe ô tô tự lái quét và đọc biển số xe và biển báo đường bộ, nhận dạng logo thương hiệu trong các bài đăng trên mạng xã hội và nhận dạng bao bì sản phẩm trong ảnh quảng cáo. Công nghệ trí tuệ nhân tạo như thế này hỗ trợ các công ty trong việc đưa ra các quyết định tiếp thị và hoạt động tốt hơn nhằm tiết kiệm tiền và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
- Thông tin hiện có và thông tin mới có thể được chuyển đổi thành một kho lưu trữ kiến thức hoàn toàn có thể tìm kiếm được. Họ cũng có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tự động xử lý cơ sở dữ liệu văn bản để xử lý kiến thức bổ sung.
- Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là một công cụ mạnh mẽ có thể nhận dạng bất kỳ tập lệnh ngôn ngữ nào. Khả năng này của OCR, khi được kết hợp với tiêu chuẩn Unicode và phần mềm dịch thuật như Google Dịch, cho phép mọi tài liệu được quét và số hóa được dịch sang bất kỳ ngôn ngữ nào khác. Một lợi ích giúp loại bỏ nhu cầu về người phiên dịch và những nỗ lực tiêu tốn thời gian của họ.
Các trường hợp sử dụng OCR
Cách sử dụng nổi tiếng nhất của nhận dạng ký tự quang học là chuyển đổi tài liệu giấy in thành tài liệu văn bản có thể đọc được bằng máy (OCR). Sau khi xử lý OCR một tài liệu giấy đã quét, văn bản có thể được chỉnh sửa bằng trình xử lý văn bản như Microsoft Word hoặc Google Docs.
Nhiều hệ thống và dịch vụ nổi tiếng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta dựa vào OCR, thường được sử dụng như một công nghệ chưa từng thấy.
Tự động hóa đầu vào dữ liệu, hỗ trợ người mù và khuyết tật thị giác, và lập chỉ mục tài liệu cho các công cụ tìm kiếm, chẳng hạn như hộ chiếu, biển số xe, hóa đơn, bảng sao kê ngân hàng, danh thiếp và nhận dạng biển số tự động, tất cả đều là những ứng dụng thiết yếu nhưng ít được biết đến của công nghệ OCR .
Bằng cách chuyển đổi các tài liệu giấy và ảnh đã quét thành các tệp PDF có thể đọc được bằng máy và có thể tìm kiếm, OCR cho phép tối ưu hóa mô hình dữ liệu lớn. Nếu không áp dụng OCR ban đầu cho các tài liệu chưa có lớp văn bản, việc xử lý và trích xuất thông tin quan trọng không thể được tự động hóa.
Giờ đây, các giấy tờ đã quét có thể được tích hợp vào một hệ thống dữ liệu lớn có thể đọc dữ liệu khách hàng từ bảng sao kê ngân hàng, hợp đồng và các tài liệu in cần thiết khác nhờ nhận dạng văn bản OCR.
Các tổ chức có thể sử dụng OCR để tự động hóa giai đoạn đầu vào khai thác dữ liệu, thay vì để nhân viên phân tích vô số tài liệu hình ảnh và cấp dữ liệu đầu vào theo cách thủ công vào một đường ống xử lý dữ liệu lớn tự động.
Phần mềm OCR có thể nhận dạng văn bản trong hình ảnh, trích xuất văn bản từ ảnh và lưu các tệp văn bản ở các định dạng sau: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF và các định dạng khác.
Doanh nghiệp hợp pháp, tạo ra nhiều thủ tục giấy tờ nhất, sử dụng tính năng nhận dạng ký tự quang học theo nhiều cách khác nhau. Tất cả các tài liệu in - bản tuyên thệ, bản án, tệp, bản khai, bản di chúc, v.v. - có thể được số hóa, lưu trữ và tìm kiếm bằng các máy quét OCR đơn giản nhất.
Những phương pháp này có thể được sử dụng cho các hồ sơ pháp lý bằng các chữ viết ngôn ngữ khác, chẳng hạn như tiếng Nhật và tiếng Hindi, vì công nghệ OCR mở rộng sang các ngôn ngữ không sử dụng ký tự La Mã. Công nghệ OCR có thể cung cấp khả năng truy cập trơn tru vào nhiều ví dụ trong quá khứ cho một doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào quá khứ.
Các ứng dụng của OCR
- Nhận biết các biển báo giao thông.
- Với một máy ảnh, bạn có thể nhận ra biển số.
- Việc nhập, trích xuất và xử lý dữ liệu đều được thực hiện tự động.
- Tại các sân bay, hộ chiếu được công nhận và dữ liệu được trích xuất.
- Tạo danh sách liên hệ bằng cách sử dụng thông tin trên danh thiếp.
- Giải mã giấy tờ cho người mù và người khiếm thị có thể đọc to cho họ nghe.
- Giúp bạn có thể tìm kiếm thông qua hình ảnh điện tử của tài liệu in.
- Tạo kho lưu trữ tài liệu lịch sử có thể tìm kiếm được như tạp chí và báo chí.
- Nhập dữ liệu cho các tài liệu thương mại như séc, hộ chiếu, hóa đơn, bảng sao kê ngân hàng, biên lai và hóa đơn chiếu lệ, v.v.
Kết luận
OCR (Nhận dạng ký tự quang học) là một kỹ thuật để quét và số hóa các tài liệu giấy. Nó tạo ra các tệp kỹ thuật số hoàn toàn có thể tìm kiếm được từ ảnh, tài liệu viết tay và tài liệu in.
Khi các công nghệ này trở nên kinh tế hơn và khả dụng hơn, OCR là một minh họa hoàn hảo về cách các giải pháp AI đang thúc đẩy quá trình hiện đại hóa cơ sở dữ liệu.
Tóm lại, OCR là một công nghệ tuyệt vời với tiềm năng to lớn. Những công cụ như vậy đã khá tinh vi trong thế giới ngày nay. Mặt khác, tính năng Nhận dạng ký tự quang học sẽ được cải thiện trong tương lai.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang sẵn sàng trở thành một trong những xu hướng có tác động mạnh mẽ nhất trong những năm tới, thay đổi cách chúng ta nghĩ về thông tin.
Bình luận