如果您曾經花費數小時從一堆文檔中篩選內容、文字或其他信息,OCR 可以成為您最好的新朋友。 能夠使用 PDF 閱讀器或其他文檔管理工具可以為您節省大量時間。 我們中的大多數人都在不斷尋找提高效率和簡化運營的方法。
在這項工作中,OCR 可能是一個有用的工具。 我們將在這篇文章中仔細研究光學字符識別 (OCR),包括它是什麼、它是如何工作的等等。
那麼,(OCR)光學字符識別到底是什麼?
文本識別是光學字符識別 (OCR) 的另一個名稱。
使用 OCR 工具從掃描的紙張、相機照片和純圖像 pdf 中提取和重新利用數據。 OCR 軟件從圖像中提取字母,將它們轉換為單詞,然後組裝句子,從而可以訪問和更改原始文本。
它還消除了手動輸入數據的必要性。 OCR 系統使用硬件和軟件的組合將物理的打印文檔轉換為機器可讀的文本。 文本由硬件(如光學掃描儀或專用電路板)複製或讀取,附加處理通常由軟件處理。
人工智能 (AI) 可用於 OCR 軟件,以實現更複雜的智能字符識別 (ICR) 技術,例如區分語言或手寫風格。 OCR 最常用於將硬拷貝法律或歷史文檔轉換為 pdf 文檔,然後可以對其進行編輯、格式化和搜索,就好像它們是使用文字處理器編寫的一樣。
例如,當您掃描表格或收據時,您的計算機會將其存儲為圖像文件。 您無法使用文本編輯器修改、搜索或計算圖片文件中的單詞。 但是,您可以利用 OCR 將圖片轉換為文本文檔並將內容保存為文本數據。
它如何運作?
如前所述,OCR 系統由硬件和軟件組成。 該服務的目標是評估物理文檔的內容並將各個部分轉換為腳本,然後可用於處理數據。
例如,考慮郵政和郵件分揀服務。 OCR 對於他們快速處理源地址和返回地址以更有效地分類郵件的能力至關重要。 以下三種方法對於該計劃的成功至關重要:
1.圖像預處理
該技術在第一步中將文檔的實際形狀更改為圖像,例如記錄圖片。 此步驟的目標是使機器的表示盡可能準確,同時消除任何不必要的偏差。
之後,將概念轉換為黑白並評估亮與暗區域(字符)。 使用 OCR 技術,然後將圖片拆分為獨立的部分,例如電子表格、文本或插圖。
2.AI字符識別
為了區分字母和數字,人工智能會檢查圖像的暗區。 為了一次定位一個單詞、短語或段落,人工智能通常採用以下方法之一:
- 模式識別:為了訓練人工智能係統,技術利用了多種語言、文本格式和手寫體。 為了識別匹配,該算法將檢測到的字母圖像上的字母與它已經學習的音符進行比較。
- 特徵識別:為了識別新字符,系統採用基於某些字符屬性的規則。 一個特徵是字母中傾斜、交叉或彎曲線的數量。
該算法使用基於某些字符屬性的標準來檢測唯一字符。 例如,字符中傾斜、交叉或彎曲線的數量就是一個特徵。
3. 後預處理
在後處理期間,AI 會糾正最終文件中的錯誤。 一種策略是讓 AI 了解將在論文中使用的術語詞典。 然後,為確保沒有超出 AI 詞彙表的解釋,請將 AI 的輸出限制為這些單詞/格式。
OCR 的好處
- OCR 技術的主要好處是節省時間和減少錯誤。 它還允許將數據壓縮成 zip 文件,這是真實打印頁面無法完成的。
- 可以使用光學字符識別來搜索數據。 已轉換為機器可讀文件的掃描文件可以以任何可以在組織的內部服務器上搜索或在 Internet 上全球可用的格式存儲。
- OCR 經常與其他人工智能係統結合使用。 例如,自動駕駛汽車掃描和讀取車牌和路標,識別社交媒體帖子中的品牌標誌,識別廣告照片中的產品包裝。 像這樣的人工智能技術可以幫助公司做出更好的營銷和運營決策,從而節省資金並提高客戶滿意度。
- 現有信息和新信息可以轉換為完全可搜索的知識檔案。 他們還可以使用數據分析工具自動處理文本數據庫以進行額外的知識處理。
- 光學字符識別 (OCR) 是一個強大的工具,可以識別任何語言腳本。 OCR 的這種功能與 Unicode 標準和翻譯軟件(如 Google 翻譯)配合使用時,可以將每個掃描和數字化的文檔翻譯成任何其他語言。 無需人工翻譯及其耗時的工作。
OCR 的用例
光學字符識別最著名的用途是將打印的紙質文檔轉換為機器可讀的文本文檔 (OCR)。 在對掃描的紙質文檔進行 OCR 處理後,可以使用 Microsoft Word 或 Google Docs 等文字處理器編輯文本。
我們日常生活中的許多知名系統和服務都依賴於 OCR,它通常被用作一種看不見的技術。
數據輸入自動化、協助盲人和視力障礙者以及為搜索引擎編制索引文件,例如護照、車牌、發票、銀行對賬單、名片和自動車牌識別,都是 OCR 技術必不可少但鮮為人知的用途.
通過將紙質和掃描的圖片文檔轉換為機器可讀、可搜索的 PDF 文件,OCR 可以優化大數據建模。 如果最初不將 OCR 應用於尚無文本層的文檔,則無法自動處理和提取重要信息。
由於 OCR 文本識別,現在可以將掃描的文件合併到一個大數據系統中,該系統可以從銀行對賬單、合同和其他重要的印刷文件中讀取客戶數據。
組織可以使用 OCR 來自動化數據挖掘輸入階段,而不是讓人員分析無數圖片文檔並手動將輸入輸入到自動化的大數據處理管道中。
OCR 軟件可以識別圖像中的文本,從照片中提取文本,並將文本文件保存為以下格式:JPG、JPEG、PNG、BMP、tiff、PDF 等。
創建最多文書工作的法律業務以多種方式使用光學字符識別。 所有打印的文件——宣誓書、判決書、文件、聲明、遺囑等——都可以使用最簡單的 OCR 掃描儀進行數字化、存儲和搜索。
隨著 OCR 技術擴展到不使用羅馬字符的語言,這些方法可用於其他語言文字(例如日語和印地語)的法律記錄。 OCR 技術可以為嚴重依賴過去的企業提供對過去大量示例的流暢訪問。
OCR 的應用
- 識別交通標誌。
- 使用相機,您可以識別車牌。
- 數據的輸入、提取和處理都是自動化的。
- 在機場,可以識別護照並提取數據。
- 使用名片上的信息創建聯繫人列表。
- 為盲人和視障人士朗讀文件解密文件。
- 可以通過印刷材料的電子圖像進行搜索。
- 創建可搜索的歷史資料檔案,例如期刊和報紙。
- 商業文件的數據輸入,例如支票、護照、發票、銀行對賬單、收據和形式發票等。
結論
OCR(光學字符識別)是一種用於掃描和數字化紙質文檔的技術。 它從照片、手寫材料和打印文檔創建完全可搜索的數字文件。
隨著這些技術變得更加經濟和可用,OCR 完美地說明了 AI 解決方案如何推動數據庫現代化。
總而言之,OCR 是一項具有巨大潛力的奇妙技術。 這種儀器在當今世界已經相當複雜。 另一方面,光學字符識別將在未來得到改進。
人工智能 (AI) 有望成為未來幾年最具影響力的趨勢之一,改變我們對信息的看法。
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