如果您曾经花费数小时从一堆文档中筛选内容、文字或其他信息,OCR 可以成为您最好的新朋友。 能够使用 PDF 阅读器或其他文档管理工具可以为您节省大量时间。 我们中的大多数人都在不断寻找提高效率和简化运营的方法。
在这项工作中,OCR 可能是一个有用的工具。 我们将在这篇文章中仔细研究光学字符识别 (OCR),包括它是什么、它是如何工作的等等。
那么,(OCR)光学字符识别到底是什么?
文本识别是光学字符识别 (OCR) 的另一个名称。
使用 OCR 工具从扫描的纸张、相机照片和纯图像 pdf 中提取和重新利用数据。 OCR 软件从图像中提取字母,将它们转换为单词,然后组装句子,从而可以访问和更改原始文本。
它还消除了手动输入数据的必要性。 OCR 系统使用硬件和软件的组合将物理的打印文档转换为机器可读的文本。 文本由硬件(如光学扫描仪或专用电路板)复制或读取,附加处理通常由软件处理。
人工智能 (AI) 可用于 OCR 软件,以实现更复杂的智能字符识别 (ICR) 技术,例如区分语言或手写风格。 OCR 最常用于将硬拷贝法律或历史文档转换为 pdf 文档,然后可以对其进行编辑、格式化和搜索,就好像它们是使用文字处理器编写的一样。
例如,当您扫描表格或收据时,您的计算机会将其存储为图像文件。 您无法使用文本编辑器修改、搜索或计算图片文件中的单词。 但是,您可以利用 OCR 将图片转换为文本文档并将内容保存为文本数据。
我们如何运作?
如前所述,OCR 系统由硬件和软件组成。 该服务的目标是评估物理文档的内容并将各个部分转换为脚本,然后可用于处理数据。
例如,考虑邮政和邮件分拣服务。 OCR 对于他们快速处理源地址和返回地址以更有效地分类邮件的能力至关重要。 以下三种方法对于该计划的成功至关重要:
1.图像预处理
该技术在第一步中将文档的实际形状更改为图像,例如记录图片。 此步骤的目标是使机器的表示尽可能准确,同时消除任何不必要的偏差。
之后,将概念转换为黑白并评估亮与暗区域(字符)。 使用 OCR 技术,然后将图片拆分为独立的部分,例如电子表格、文本或插图。
2.AI字符识别
为了区分字母和数字,人工智能会检查图像的暗区。 为了一次定位一个单词、短语或段落,人工智能通常采用以下方法之一:
- 模式识别:为了训练人工智能系统,技术利用了多种语言、文本格式和手写体。 为了识别匹配,该算法将检测到的字母图像上的字母与它已经学习的音符进行比较。
- 特征识别:为了识别新字符,系统采用基于某些字符属性的规则。 一个特征是字母中倾斜、交叉或弯曲线的数量。
该算法使用基于某些字符属性的标准来检测唯一字符。 例如,字符中倾斜、交叉或弯曲线的数量就是一个特征。
3. 后预处理
在后处理期间,AI 会纠正最终文件中的错误。 一种策略是让 AI 了解将在论文中使用的术语词典。 然后,为确保没有超出 AI 词汇表的解释,请将 AI 的输出限制为这些单词/格式。
OCR 的好处
- OCR 技术的主要好处是节省时间和减少错误。 它还允许将数据压缩成 zip 文件,这是真实打印页面无法完成的。
- 可以使用光学字符识别来搜索数据。 已转换为机器可读文件的扫描文件可以以任何可以在组织的内部服务器上搜索或在 Internet 上全球可用的格式存储。
- OCR 经常与其他人工智能系统结合使用。 例如,自动驾驶汽车扫描和读取车牌和路标,识别社交媒体帖子中的品牌标志,识别广告照片中的产品包装。 像这样的人工智能技术可以帮助公司做出更好的营销和运营决策,从而节省资金并提高客户满意度。
- 现有信息和新信息可以转换为完全可搜索的知识档案。 他们还可以使用数据分析工具自动处理文本数据库以进行额外的知识处理。
- 光学字符识别 (OCR) 是一个强大的工具,可以识别任何语言脚本。 OCR 的这种功能与 Unicode 标准和翻译软件(如 Google 翻译)配合使用时,可以将每个扫描和数字化的文档翻译成任何其他语言。 无需人工翻译及其耗时的工作。
OCR 的用例
光学字符识别最著名的用途是将打印的纸质文档转换为机器可读的文本文档 (OCR)。 在对扫描的纸质文档进行 OCR 处理后,可以使用 Microsoft Word 或 Google Docs 等文字处理器编辑文本。
我们日常生活中的许多知名系统和服务都依赖于 OCR,它通常被用作一种看不见的技术。
数据输入自动化、协助盲人和视力障碍者以及为搜索引擎编制索引文件,例如护照、车牌、发票、银行对账单、名片和自动车牌识别,都是 OCR 技术必不可少但鲜为人知的用途.
通过将纸质和扫描的图片文档转换为机器可读、可搜索的 PDF 文件,OCR 可以优化大数据建模。 如果最初不将 OCR 应用于尚无文本层的文档,则无法自动处理和提取重要信息。
由于 OCR 文本识别,现在可以将扫描的文件合并到一个大数据系统中,该系统可以从银行对账单、合同和其他重要的印刷文件中读取客户数据。
组织可以使用 OCR 来自动化数据挖掘输入阶段,而不是让人员分析无数图片文档并手动将输入输入到自动化的大数据处理管道中。
OCR 软件可以识别图像中的文本,从照片中提取文本,并将文本文件保存为以下格式:JPG、JPEG、PNG、BMP、tiff、PDF 等。
创建最多文书工作的法律业务以多种方式使用光学字符识别。 所有打印的文件——宣誓书、判决书、文件、声明、遗嘱等——都可以使用最简单的 OCR 扫描仪进行数字化、存储和搜索。
随着 OCR 技术扩展到不使用罗马字符的语言,这些方法可用于其他语言文字的法律记录,例如日语和印地语。 OCR 技术可以为严重依赖过去的企业提供对过去大量示例的流畅访问。
OCR 的应用
- 识别交通标志。
- 使用相机,您可以识别车牌。
- 数据的输入、提取和处理都是自动化的。
- 在机场,可以识别护照并提取数据。
- 使用名片上的信息创建联系人列表。
- 为盲人和视障人士朗读文件解密文件。
- 可以通过印刷材料的电子图像进行搜索。
- 创建可搜索的历史资料档案,例如期刊和报纸。
- 商业文件的数据输入,例如支票、护照、发票、银行对账单、收据和形式发票等。
结论
OCR(光学字符识别)是一种用于扫描和数字化纸质文档的技术。 它从照片、手写材料和打印文档创建完全可搜索的数字文件。
随着这些技术变得更加经济和可用,OCR 完美地说明了 AI 解决方案如何推动数据库现代化。
总而言之,OCR 是一项具有巨大潜力的奇妙技术。 这种仪器在当今世界已经相当复杂。 另一方面,光学字符识别将在未来得到改进。
人工智能 (AI) 有望成为未来几年最具影响力的趋势之一,改变我们对信息的看法。
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