Оптичне розпізнавання символів може здатися напруженим і чужим для більшості з нас, але ми використовуємо цю передову технологію частіше. Ми використовуємо цю технологію досить широко, від перекладу іноземного тексту на мову, яку ми вподобаємо, до оцифрування друкованих паперових документів. все ж, OCR технології пішли далі й стали невід’ємною частиною нашої технологічної екосистеми.
Однак інформації про цю інноваційну технологію занадто мало, і настав час просвітити її.
Що таке оптичне розпізнавання символів (OCR)?
Частина сімейства штучного інтелекту, оптичне розпізнавання символів – це електронне перетворення тексту з рукописних нотаток, друкований текст з відео, зображень і сканованих документів у машиночитаний і цифровий формат.
Можна закодувати текст із друкованого документа та в електронному вигляді модифікувати, зберігати чи змінювати його для збереження, відновлення та використання для створення моделей ML за допомогою технології OCR.
Існує два основних типи OCR – традиційний і рукописний. Хоча обидва працюють на той самий результат, вони відрізняються тим, як вони отримують інформацію.
У традиційному OCR текст витягується на основі доступних стилів шрифту системи OCR можна тренуватися з. З іншого боку, у рукописному OCR, де кожен стиль написання унікальний, прочитати та закодувати складно. На відміну від друкованого тексту, де текст виглядає однаковим на всіх сторінках, рукописний текст унікальний для людини. Рукописне OCR потребує додаткового навчання для точного розпізнавання образів.
Чому OCR важливий?
У міру того як цифрова трансформація набуває помітної позиції у світі, ми є свідками кінця застарілих успадкованих систем і процесів. Хоча цей перехід є неймовірним, він супроводжується власним набором попередніх проблем. Це можуть бути бізнес-процеси, які включають резервне копіювання друкованих носіїв як спосіб процедури введення даних.
Коли друковані ресурси оцифровуються, вони часто знаходяться у форматі зображення, де текст не можна змінювати, маніпулювати ним або вводити в моделі ШІ для навчання та обробки. Щоб перетворити їх на готові до машин цифрові активи, їх потрібно ідентифікувати та обробити.
Технологія OCR піклується про це, скануючи та перетворюючи текст у зображеннях, відео та інших форматах на дані, які можна подавати на платформи, мови програмування та бази даних.
Цей особливо неминучий аспект цифрової трансформації сприяє зростанню ринку оптичного розпізнавання символів, де він, за оцінками, зросте на 14.32% і оціниться в 40 мільярдів доларів США до 2032 року. Крім того, завдяки розвитку комп’ютерного зору та безлічі варіантів його використання , технологія OCR стала точкою опори, навколо якої можна розробляти інновації та рішення.
Це може бути оцифрування рецептів лікарів у сфері охорони здоров’я для зчитування вивісок в автономних автомобілях. OCR є основною технологією, яка стимулює зміни.
Як працює технологія OCR
Електронний переклад офлайнового тексту в цифрові біти є дуже цікавим і скрупульозним. Щоб дати вам коротке уявлення про те, як це працює, ось повна розбивка:
Сканування
Перший крок у процесі передбачає використання оптичних сканерів для сканування документів і виділення символів і даних від усього іншого. Відсканований файл зберігається як зображення.
Рафінування
Оскільки не всі документи та аркуші мають однакову якість, усі зображення вдосконалюються для оптимізації якості. Це передбачає вирівнювання тексту, згладжування пікселів, надання чіткості тексту тощо. Цей процес робить текст читабельним.
Класифікація
Після уточнення зображення текст класифікується та розділяється на кластери. Це передбачає використання методів сегментації зображень для класифікації тексту за категоріями.
Розпізнавання символів
Коли текст класифікується, моделі та алгоритми OCR, такі як розпізнавання шаблонів і функцій, починають діяти, щоб ідентифікувати текст і літери. У той час як розпізнавання шаблонів шукає рукописний текст, шрифти, текстові формати та інші аспекти, розпізнавання функцій визначає такі шаблони, як криві, напрямок ліній, лінії тощо.
Подальша обробка
Після ідентифікації текстів генерується вихід, який зазвичай міститься в цифровому файлі. Важливо зазначити, що результати не є точними на 100%, оскільки якість виведеного матеріалу залежить від якості паперу, почерку, дивних шаблонів тексту, алгоритмів тощо.
[Читайте також: OCR в охороні здоров'я: випадки використання, переваги та недоліки]
Типи OCR
OCR передбачає не лише оцифрування тексту на папері, але й текст у будь-якому іншому форматі, крім документів. Оскільки його типи та застосування різноманітні, методи та підходи, що застосовуються, також відрізняються.
Інтелектуальне розпізнавання слів Це фіксує рукописний і курсивний текст, що робить його ідеальним для оцифрування будь-якого рукописного журналу чи документа.
| Тип OCR | Що це включає |
| Інтелектуальне розпізнавання символів | Це дуже схоже на розпізнавання слів, але замість сканування всього тексту воно шукає певні символи. |
| Оптичне розпізнавання символів | Це виявляє набраний текст, але, як випливає з назви, ідентифікує лише один символ одночасно. |
| Оптичне розпізнавання слів | Подібно до розпізнавання символів, це ідентифікує слова та текст, а не просто символи на зображеннях із введеним текстом. |
| Розпізнавання оптичних міток | Дані, позначені людиною, такі як відповіді OMR, позначки в бюлетенях для голосування, галочки в бланках відповідей тощо ідентифікуються за допомогою цієї техніки. |
Переваги OCR
Оптичне розпізнавання символів – технологія OCR – приносить ряд переваг, деякі з яких:
Збільшити швидкість процесу:
Швидко перетворюючи неструктуровані дані в машиночитану та доступну для пошуку інформацію, технологія допомагає підвищити швидкість бізнес-процесів.
Підвищує точність:
Ризик людських помилок виключається, що підвищує загальну точність розпізнавання символів.
Зменшує витрати на обробку:
Програмне забезпечення оптичного розпізнавання символів не повністю залежить від інших технологій, що зменшує витрати на обробку.
Підвищує продуктивність:
Оскільки інформація є легкодоступною та доступною для пошуку, співробітники мають більше часу для виконання продуктивних завдань і досягнення цілей.
Покращує задоволеність клієнтів:
Наявність інформації у зручному для пошуку форматі забезпечує вищий рівень задоволеності та кращий досвід клієнтів.
Випадки використання та програми
Збереження документів / Оцифрування документів
Цінні старі історичні документи можна зберегти, зберегти та зробити незнищуваними шляхом переведення їх у цифровий формат. Технологія OCR використовується для оцифрування антикварних і рідкісних книг, тому ці рукописи з неправильними шрифтами можна цифрово змінити та зробити доступними для пошуку в майбутньому.
Банківська справа та фінанси
Банківсько-фінансовий сектор використовує технологію OCT якнайкраще. Ця технологія допомагає покращити захист від шахрайства, зменшити ризик і пришвидшити обробку. Банки та банківські додатки використовують оптичне розпізнавання символів (OCR), щоб отримати важливі дані з чеків, як-от номер рахунку, суму та власноручний підпис. OCR допомагає пришвидшити обробку кредитних та іпотечних заявок, рахунків-фактур і платіжних відомостей.
До того, як OCR став більш поширеним, усі банківські документи, такі як записи, квитанції, виписки та чеки, були фізичними. Завдяки оцифровці OCR банки та фінансові установи можуть оптимізувати процеси, усунути ручні помилки та підвищити ефективність процесів завдяки швидкому доступу до даних.
Розпізнавання номерних знаків
Технологія OCR широко використовується для ідентифікації номерів і тексту на номерних знаках. Ця технологія використовується для ідентифікації втрачених автомобілів, розрахунку плати за паркування та запобігання злочинам, пов’язаним із транспортними засобами.
Технологія OCR допомагає впроваджувати правила безпеки дорожнього руху, щоб уникнути шахрайства та злочинів. Оскільки номерні знаки на транспортному засобі пов’язані з обліковими даними водія, ідентифікація стає легшою.
Крім того, номерні знаки складаються з добре написаної групи цифр і тексту, який не важко прочитати моделлю AI, що робить його легшим і точнішим.
Переклад тексту
Застосування технології OCR для перетворення тексту в мовлення чудово допомагає людям із вадами зору працювати з більшою легкістю. Технологія OCR допомагає сканувати фізичні та цифрові тексти та використовувати голосові пристрої. Потім зміст читається вголос. Незважаючи на те, що аспект технології оптичного розпізнавання тексту в мову був одним із перших застосувань, зараз він розвивається та вдосконалюється, щоб задовольнити унікальні потреби людей із вадами зору, підтримуючи кілька діалектів і мов.
Транскрипція Multi-category Відскановані паперові документи Набори даних
Використовуючи технологію OCR, рахунки-фактури, квитанції, рахунки та інші документи різних категорій також ефективно транскрибуються. Інформаційні бюлетені, папери з цифрами в кружечках, форми для прапорців і документи з кількома категоріями, наприклад податкові форми та посібники, також можна оцифрувати.
Транскрибуйте медичні етикетки за допомогою OCR
Допомагаючи сканувати рецептурні медичні етикетки за допомогою оптичного розпізнавання символів, тепер можна автоматично отримувати медичні дані. Медичний дані фіксуються від рукописних рецептів, інформації про ліки та кількості, щоб уникнути ручних помилок, дублювання та недбалості.
За допомогою оптичного розпізнавання символів медична галузь може швидко сканувати, зберігати та шукати історію хвороби пацієнта. OCR дає змогу оцифровувати та зберігати звіти сканування, історію лікування, лікарняні записи, страхові записи, рентгенівські знімки та інші документи. Завдяки оцифровці, транскрипції та зберіганню медичних етикеток OCR дозволяє легко оптимізувати процес і пришвидшити медичне обслуговування.
Виявлення вулиці/дороги та отримання інформації про вуличні дошки за допомогою OCR
Автоматичне виявлення, ідентифікація та класифікація дорожніх/вуличних знаків здійснюється за допомогою OCR. Виявляючи дорожні знаки, OCR спрямовує водіїв на більш безпечну подорож. Технологія OCR однаково добре працює в умовах слабкого освітлення, виявляє дорожні знаки кількома мовами та вивіски різної форми та класифікує їх на майбутнє.
Щоб розвинути інтелектуальне розпізнавання символів інструмент, ви повинні навчити його з набором даних проекту.
У Shaip ми надаємо повністю налаштований набір даних документів для розробки високофункціонального оптичного розпізнавання символів для моделей AI та ML. Наші спеціалізовані процес OCR допомагає в розробці оптимізованих рішень для клієнтів.
[Читайте також: Інфографіка OCR – визначення, переваги, проблеми та випадки використання]
Ми надаємо обширні та надійні набори даних, які містять тисячі різноманітних даних, отриманих зі сканованих документів. Зв'яжіться з нашими Рішення OCR експертам, щоб знати, як ми надаємо масштабовані, доступні та індивідуальні набори даних.
