Optiese karakter herkenning klink dalk intens en vreemd vir die meeste van ons, maar ons het hierdie gevorderde tegnologie meer gereeld gebruik. Ons gebruik hierdie tegnologie redelik wyd, van die vertaling van die vreemde teks in 'n taal van ons voorkeur tot die digitalisering van gedrukte papierdokumente. Tog, OCR tegnologie het verder gevorder en het 'n integrale deel van ons tegnologiese ekosisteem geword.
Daar is egter veels te min inligting oor hierdie innoverende tegnologie, en dit is tyd dat ons die lig daarop laat skyn.
Wat is optiese karakterherkenning (OCR)?
'N Deel van die kunsmatige intelligensie-familie, optiese karakterherkenning is die elektroniese omskakeling van teks vanaf handgeskrewe notas, gedrukte teks van videos, beelde, en geskandeerde dokumente in masjienleesbare en digitale formaat.
Dit is moontlik om teks van 'n gedrukte dokument te enkodeer en dit elektronies te wysig, berg of te verander om gestoor, herwin en gebruik te word vir die bou van ML-modelle deur OCR-tegnologie te gebruik.
Daar is twee basiese tipes OCR - die tradisionele en die handgeskrewe. Alhoewel albei tot dieselfde resultaat werk, verskil hulle in hoe hulle die inligting onttrek.
In tradisionele OCR word die teks onttrek op grond van die beskikbare fontstyle wat die OCR stelsels opgelei kan word met. Aan die ander kant, in 'n handgeskrewe OCR, waar elke skryfstyl uniek is, is dit 'n uitdaging om te lees en enkodeer. Anders as getikte teks, waar die teks oor die hele linie dieselfde voorkom, is handgeskrewe teks uniek aan die individu. Handgeskrewe OCR benodig meer opleiding vir akkuraat patroonherkenning.
Hoekom is OCR belangrik?
Soos digitale transformasie 'n prominente posisie in die wêreld kry, is ons getuie van die einde van verouderde, nalatenskapstelsels en -prosesse. Alhoewel hierdie oorgang ongelooflik is, kom dit met sy eie stel voorlopige uitdagings. Dit kan besigheidswerkvloeie wees wat rugsteun van gedrukte media behels as 'n manier van data-invoerprosedure.
Wanneer drukbates gedigitaliseer word, is dit dikwels in 'n beeldformaat, waar die teks nie gewysig, gemanipuleer of in KI-modelle ingevoer kan word vir opleiding en verwerking nie. Om dit in masjiengereed digitale bates te verander, moet hulle geïdentifiseer en verwerk word.
OCR-tegnologie sorg hiervoor deur teks in beelde, video's en ander formate te skandeer en om te skakel na data wat op platforms, programmeertale en databasisse gevoer kan word.
Hierdie besonder onvermydelike aspek in digitale transformasie bevorder die groei van die OCR-mark, waar dit na raming teen 'n CAGR van 14.32% sal groei om teen 40 teen $2032 miljard gewaardeer te word. Boonop, met die opkoms van rekenaarvisie en sy magdom gebruiksgevalle , OCR-tegnologie het die steunpunt geword waarom innovasies en oplossings ontwikkel kan word.
Dit kan die digitalisering van dokters se voorskrifte in gesondheidsorg wees om die lees van uithangborde in outonome motors moontlik te maak, OCR is die onderliggende tegnologie wat verandering aandryf.
Hoe OCR-tegnologie werk
Die elektroniese vertaling van vanlyn teks in digitale stukkies is 'n baie interessante een en noukeurig. Om jou 'n kort idee te gee oor hoe dit werk, hier is 'n volledige uiteensetting:
Skandering
Die eerste stap in die proses behels die gebruik van optiese skandeerders om die dokumente te skandeer en karakters en data van alles anders te isoleer. Die geskandeerde lêer word as 'n prent gestoor.
verfyn
Aangesien nie alle dokumente en velle met dieselfde kwaliteit kom nie, word alle beelde verfyn vir kwaliteitoptimalisering. Dit behels die belyning van teks, die gladmaak van pixels, maak teks duideliker, en meer. Hierdie proses maak die teks leesbaar.
klassifisering
Sodra die beeld verfyn is, word teks geklassifiseer en in groepe geskei. Dit behels die gebruik van beeldsegmenteringstegnieke om teks in kategorieë te klassifiseer.
Karakterherkenning
Met die teks geklassifiseer, kom OCR-modelle en algoritmes soos patroon- en kenmerkherkenning in werking om teks en letters te identifiseer. Terwyl patroonherkenning na handskrif, lettertipes, teksformate en ander aspekte soek, identifiseer kenmerkherkenning patrone soos krommes, lynrigting, lyne en meer.
Na-verwerking
Nadat tekste geïdentifiseer is, word uitset gegenereer, wat gewoonlik in 'n digitale lêer is. Dit is noodsaaklik om daarop te let dat die resultate nie 100% akkuraat is nie, aangesien uitvoerkwaliteit afhang van papierkwaliteit, handskrif, vreemde tekspatrone, algoritmes en meer.
Tipes OCR
OCR behels nie net die digitalisering van teks op papier nie, maar teks in enige ander formaat behalwe dokumente. Aangesien die tipes en toepassings daarvan uiteenlopend is, is die tegnieke en benaderings wat ontplooi ook verskillend.
Intelligente woordherkenning Dit vang handskrif en lopende teks vas, wat dit ideaal maak om enige handgeskrewe joernaal of dokument te digitaliseer.
| OCR tipe | Wat dit behels |
| Intelligente karakterherkenning | Dit is baie soortgelyk aan woordherkenning, maar in plaas daarvan om die hele teks te skandeer, kyk dit uit vir spesifieke karakters. |
| Optiese karakter herkenning | Dit bespeur uitgetikte teks, maar soos die naam aandui, identifiseer dit net een karakter op een slag. |
| Optiese woordherkenning | Soortgelyk aan karakterherkenning, identifiseer dit woorde en teks in plaas van net karakters in beelde met getikte tekste. |
| Optiese merkherkenning | Mensgemerkte data soos OMR-reaksies, punte op stembriewe, regmerkies in antwoordblaaie en meer word met hierdie tegniek geïdentifiseer. |
Voordele van OCR
Optiese karakterherkenning – OCR-tegnologie – bring 'n reeks voordele, waarvan sommige is:
Verhoog die spoed van die proses:
Deur ongestruktureerde data vinnig in masjienleesbare en soekbare inligting om te skakel, help die tegnologie om die spoed van besigheidsprosesse te verhoog.
Verhoog akkuraatheid:
Die risiko van menslike foute word uitgeskakel, wat die algehele akkuraatheid van die karakterherkenning verbeter.
Verminder verwerkingskoste:
Die Optical Character Recognition-sagteware is nie heeltemal afhanklik van ander tegnologieë nie, wat verwerkingskoste verminder.
Verbeter produktiwiteit:
Aangesien inligting geredelik beskikbaar en soekbaar is, het werknemers meer tyd om produktiewe take te doen en doelwitte te bereik.
Verbeter klanttevredenheid:
Die beskikbaarheid van inligting in 'n maklik soekbare formaat verseker hoër tevredenheidsvlakke en 'n beter klantervaring.
Gebruik gevalle en toepassings
Bewaring van dokumente / Digitalisering van dokumente
Bankwese en finansies
Die bank- en finansiesektor gebruik die OCT-tegnologie tot sy hand. Hierdie tegnologie help om sekuriteitsbedrogvoorkoming te verbeter, risiko te verminder en vinniger verwerking. Banke en banktoepassings gebruik OCR om belangrike data uit tjeks te onttrek, soos die rekeningnommer, bedrag en handtekening. OCR help met die vinniger verwerking van lening- en verbandaansoeke, fakture en betaalstrokies.
Voordat OCR meer algemeen geword het, was alle bankdokumente soos rekords, kwitansies, state en tjeks fisies. Met OCR-digitalisering kan banke en finansiële instellings prosesse stroomlyn, handfoute uitskakel en prosesdoeltreffendheid verbeter deur vinnig toegang tot data te verkry.
Nommerplaatherkenning
OCR-tegnologie help om padveiligheidsreëls te implementeer om bedrog en misdade te vermy. Aangesien die nommerplate op 'n voertuig aan die bestuurder se geloofsbriewe gekoppel is, is identifikasie makliker.
Boonop bestaan die nommerplate uit 'n goedgeskrewe klomp nommers en teks wat nie moeilik is vir die KI-model om te lees nie, wat dit makliker en meer akkuraat maak.
Teks-na-spraak
Teks-na-spraak-toepassing van OCR-tegnologie is 'n uitstekende hulp vir visueel-uitgedaagde mense om met groter gemak te funksioneer. OCR-tegnologie help om fisiese en digitale tekste te skandeer en stemtoestelle te gebruik. Die inhoud word dan hardop gelees. Alhoewel die teks-na-spraak-aspek van OCR-tegnologie een van die eerste toepassings was, is dit nou ontwikkel en gevorderd om in die unieke behoeftes van visueel uitgedaagde mense te voorsien deur verskeie dialekte en tale te ondersteun.
Transkripsie van Multi-kategorie Geskandeerde papierdokumente datastelle
Transkribeer mediese etikette met OCR
Met OCR kan die gesondheidsorgbedryf vinnig 'n pasiënt se mediese geskiedenis skandeer, stoor en soek. Die OCR maak dit moontlik om skanderingverslae, behandelingsgeskiedenis, hospitaalrekords, versekeringsrekords, x-strale en ander dokumente te digitaliseer en te berg. Deur mediese etikette te digitaliseer, transkribeer en berg, maak OCR dit maklik om die prosesvloei te stroomlyn en gesondheidsorg te bespoedig.
Bespeur Straat/Pad en onttrek inligting Straatborddata met OCR
Om 'n intelligente karakterherkenning instrument, moet jy dit oplei met die projekspesifieke datastel.
By Shaip verskaf ons 'n volledig pasgemaakte dokumentdatastel om hoogs funksioneel te ontwikkel OCR vir AI- en ML-modelle. Ons gespesialiseerde proses van OCR help met die ontwikkeling van geoptimaliseerde oplossings vir kliënte.
Ons verskaf uitgebreide en betroubare datastelle wat duisende uiteenlopende onttrekde data uit geskandeerde dokumente bevat. Kom in kontak met ons OCR oplossings kundiges om te weet hoe ons skaalbare, bekostigbare en kliëntspesifieke datastelle verskaf.
