Optical Character Recognition může většině z nás znít intenzivně a cize, ale my tuto pokročilou technologii používáme častěji. Tuto technologii využíváme poměrně hojně, od překladu cizího textu do námi preferovaného jazyka až po digitalizaci tištěných papírových dokumentů. Dosud, OCR technologie pokročila dále a stala se nedílnou součástí našeho technologického ekosystému.
O této inovativní technologii je však příliš málo informací a je načase, abychom si na ni posvítili.
Co je optické rozpoznávání znaků (OCR)?
Optické rozpoznávání znaků, které je součástí rodiny umělé inteligence, je elektronický převod textu z ručně psaných poznámek, tištěný text od videa, obrazya naskenované dokumenty do strojově čitelného a digitálního formátu.
Je možné kódovat text z tištěného dokumentu a elektronicky jej upravovat, ukládat nebo upravovat, aby byl uložen, obnoven a použit pro vytváření modelů ML pomocí technologie OCR.
Existují dva základní typy OCR – tradiční a ručně psané. Ačkoli oba pracují ke stejnému výsledku, liší se v tom, jak extrahují informace.
V tradičním OCR je text extrahován na základě dostupných stylů písma, které jsou k dispozici OCR systémy lze trénovat s. Na druhou stranu v ručně psaném OCR, kde je každý styl psaní jedinečný, je čtení a kódování náročné. Na rozdíl od psaného textu, kde se text jeví napříč všemi stejnými, je ručně psaný text pro jednotlivce jedinečný. Ručně psané OCR vyžaduje více školení pro přesnost rozpoznávání vzorů.
Jak funguje technologie OCR?
Na fungování technologie OCR se podílejí tři významné hardwarové a softwarové prvky.
Krok 1: Převod fyzického dokumentu na digitální obrázek
V této fázi je potřeba mít komponentu optického skeneru pro převod dokumentu na a digitální obraz. Pokud je dokument na fyzickém papíře, je nezbytné definovat oblast zájmu tak, aby byly dekódovány pouze tyto oblasti. Oblasti s textem jsou uvažovány pro převod, zatímco ostatní zůstávají prázdné. Obrázky v dokumentu jsou převedeny do barev pozadí, zatímco text zůstává tmavý – to pomáhá při oddělení znaků od pozadí.
Krok 2: Fáze rozpoznání postavy
Tento krok zahájí proces rozpoznávání konkrétních znaků v textu. Systém neanalyzuje celý text – čísla a písmena – najednou. Vybírá menší segmenty, pravděpodobně jednotlivá slova, pokud systém umělé inteligence dokáže jazyk přesně rozpoznat.
Rozpoznávání funkcí: Slouží k identifikaci novější postavy pomocí pravidel, která určují specifické vlastnosti textu. Například písmeno „T“ se nám může zdát velmi jednoduché, ale pro AI je to poměrně komplikovaná kombinace vertikálních a horizontálních čar.
Rozpoznávání vzorů: Umělá inteligence je trénována pomocí kolekce textů a čísel, aby automaticky identifikovala a rozpoznávala shody z dokumentů do svého naučeného úložiště.
Krok 3: Zpracování a výstup textu
Všechny identifikované znaky jsou převedeny do kódu ASCII, který se uloží pro budoucnost. Je nezbytné mít následné zpracování, aby bylo možné první výstup zkontrolovat. Například písmena „I“ a „1“ mohou vypadat trochu podobně, což znesnadňuje rozpoznání systému, zejména pokud jde o ruční psaní.
Vysoce kvalitní datová sada faktur / účtenek / dokumentů pro trénování vašeho modelu AI
Výhody OCR
Optické rozpoznávání znaků – technologie OCR – přináší řadu výhod, z nichž některé jsou:
Zvyšte rychlost procesu:
Rychlou konverzí nestrukturovaných dat na strojově čitelné a prohledávatelné informace pomáhá tato technologie zrychlit obchodní procesy.
Zvyšuje přesnost:
Odpadá riziko lidských chyb, což zlepšuje celkovou přesnost rozpoznávání znaků.
Snižuje náklady na zpracování:
Software pro optické rozpoznávání znaků není zcela závislý na jiných technologiích, což snižuje náklady na zpracování.
Zvyšuje produktivitu:
Vzhledem k tomu, že informace jsou snadno dostupné a vyhledatelné, mají zaměstnanci více času na produktivní úkoly a dosahování cílů.
Zvyšuje spokojenost zákazníků:
Dostupnost informací ve snadno vyhledatelném formátu zajišťuje vyšší míru spokojenosti a lepší zákaznickou zkušenost.
Případy použití a aplikace
Uchovávání dokumentů / Digitalizace dokumentů
Staré historické cenné dokumenty lze uchovat, uložit a učinit nezničitelnými jejich převedením do digitalizovaného formátu. Technologie OCR se používá k digitalizaci starožitných a vzácných knih, takže tyto rukopisy s nepravidelným písmem lze digitálně upravovat a umožnit tak jejich budoucí vyhledávání.
Bankovnictví a finance
Bankovní a finanční sektor využívá technologii OCT na maximum. Tato technologie pomáhá zlepšit prevenci bezpečnostních podvodů, snížit rizika a urychlit zpracování. Banky a bankovní aplikace používají OCR k extrakci důležitých dat z šeků, jako je číslo účtu, částka a vlastnoruční podpis. OCR pomáhá při rychlejším zpracování žádostí o úvěr a hypotéku, faktur a výplatních pásek.
Než se OCR stalo běžnějším, všechny bankovní dokumenty, jako jsou záznamy, účtenky, výpisy a šeky, byly fyzické. Díky digitalizaci OCR mohou banky a finanční instituce zefektivnit procesy, eliminovat ruční chyby a zlepšit efektivitu procesů rychlým přístupem k datům.
Rozpoznávání SPZ
Technologie OCR se široce používá při identifikaci čísel a textu na SPZ. Tato technologie se používá při identifikaci ztracených aut, výpočtech poplatků za parkování a prevenci dopravních zločinů.
Technologie OCR pomáhá zavádět pravidla bezpečnosti silničního provozu, aby se zabránilo podvodům a zločinům. Vzhledem k tomu, že poznávací značky na vozidle jsou spojeny s pověřeními řidiče, je identifikace jednodušší.
Registrační značky se navíc skládají z dobře napsaného svazku čísel a textu, který není pro AI model obtížně čitelný, takže je snazší a přesnější.
Převod textu na řeč
Aplikace technologie OCR pro převod textu na řeč je vynikajícím pomocníkem pro zrakově postižené osoby, aby fungovaly snadněji. Technologie OCR pomáhá při skenování fyzických a digitálních textů a používání hlasových zařízení. Obsah je poté přečten nahlas. Ačkoli aspekt převodu textu na řeč technologie OCR byl jednou z prvních aplikací, nyní se vyvinul a pokročil, aby uspokojil jedinečné potřeby zrakově postižených lidí podporou několika dialektů a jazyků.
Přepis více kategorií Naskenované papírové dokumenty Datasety
Pomocí technologie OCR se také efektivně přepisují faktury, účtenky, účty a další dokumenty různých kategorií. Zpravodaje, papíry s čísly v kroužcích, formuláře se zaškrtávacími políčky a dokumenty s několika kategoriemi, jako jsou daňové formuláře a manuály, lze také digitalizovat.
Přepisujte lékařské štítky pomocí OCR
Díky pomoci při skenování lékařských štítků na předpis pomocí OCR je nyní možné automaticky zaznamenávat lékařská data. Lékařské data jsou zachycena z ručně psaných receptů, informací o lécích a množství, aby se předešlo ručním chybám, duplicitě a nedbalosti.
Díky OCR může zdravotnický průmysl rychle skenovat, ukládat a vyhledávat pacientovu anamnézu. OCR umožňuje digitalizovat a ukládat zprávy o skenování, historii léčby, nemocniční záznamy, záznamy o pojištění, rentgenové snímky a další dokumenty. Digitalizací, přepisem a uložením lékařských štítků OCR usnadňuje zefektivnění procesu a urychlení zdravotní péče.
Detekce ulice/silnice a extrahování dat Street Board pomocí OCR
Automatická detekce, identifikace a klasifikace dopravních/uličních značek se provádí pomocí OCR. Detekcí dopravních značek nasměruje OCR řidiče na bezpečnější cestu. Technologie OCR funguje stejně dobře za špatných světelných podmínek, detekuje dopravní značky v několika jazycích a různě tvarované vývěsní štíty a klasifikuje je do budoucna.
Vyvinout an inteligentní rozpoznávání znaků nástroj, musíte jej natrénovat pomocí datové sady specifické pro daný projekt.
Ve společnosti Shaip poskytujeme zcela přizpůsobenou datovou sadu dokumentů pro vývoj vysoce funkčních OCR pro modely AI a ML. Naše specializované proces OCR pomáhá při vývoji optimalizovaných řešení pro klienty.
Poskytujeme rozsáhlé a spolehlivé datové sady, které obsahují tisíce různých extrahovaných dat z naskenovaných dokumentů. Kontaktujte nás OCR řešení odborníky, aby věděli, jak poskytujeme škálovatelné, cenově dostupné a pro klienty specifické datové sady.
