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 z videí, obrázků a naskenovaných dokumentů 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.
Proč je OCR důležité?
Jak digitální transformace získává ve světě prominentní postavení, jsme svědky konce zastaralých, zastaralých systémů a procesů. I když je tento přechod neuvěřitelný, přichází s vlastní sadou předběžných výzev. Může se jednat o obchodní pracovní postupy, které zahrnují zálohování tiskových médií jako způsob zadávání dat.
Když jsou tisková aktiva digitalizována, jsou často ve formátu obrázku, kde nelze text upravovat, manipulovat s ním ani jej vkládat do modelů umělé inteligence pro školení a zpracování. Aby se z nich staly digitální aktiva připravená pro stroje, je třeba je identifikovat a zpracovat.
Technologie OCR se o to stará skenováním a převodem textu v obrázcích, videích a dalších formátech na data, která lze napájet platformami, programovacími jazyky a databázemi.
Tento obzvláště nevyhnutelný aspekt v digitální transformaci podněcuje růst trhu OCR, kde se odhaduje, že do roku 14.32 poroste o CAGR 40 % a jeho hodnota bude 2032 miliard USD. Kromě toho s nárůstem počítačového vidění a jeho nesčetnými případy použití Technologie OCR se stala opěrným bodem, kolem kterého lze vyvíjet inovace a řešení.
Mohlo by to být digitalizace lékařských receptů ve zdravotnictví, aby bylo možné číst vývěsní štíty v autonomních autech, OCR je základní technologie, která řídí změny.
Jak funguje technologie OCR
Elektronický překlad offline textu do digitálních bitů je velmi zajímavý a pečlivý. Abyste měli stručnou představu o tom, jak to funguje, zde je kompletní rozpis:
Snímání
První krok v procesu zahrnuje použití optických skenerů ke skenování dokumentů a izolaci znaků a dat od všeho ostatního. Naskenovaný soubor se uloží jako obrázek.
Rafinace
Protože ne všechny dokumenty a listy mají stejnou kvalitu, všechny obrázky jsou upraveny pro optimalizaci kvality. To zahrnuje zarovnání textu, vyhlazení pixelů, zpřehlednění textu a další. Díky tomuto procesu je text čitelný.
Klasifikace
Jakmile je obrázek zpřesněn, text je klasifikován a rozdělen do shluků. To zahrnuje použití technik segmentace obrazu pro klasifikaci textu do kategorií.
Rozpoznávání znaků
S klasifikovaným textem se modely OCR a algoritmy, jako je rozpoznávání vzorů a prvků, dostanou do činnosti, aby identifikovaly text a písmena. Zatímco rozpoznávání vzorů hledá rukopis, písma, textové formáty a další aspekty, rozpoznávání prvků identifikuje vzory, jako jsou křivky, směr čar, čáry a další.
Následné zpracování
Po identifikaci textů je vygenerován výstup, který je obvykle v digitálním souboru. Je důležité si uvědomit, že výsledky nejsou 100% přesné, protože kvalita výstupu závisí na kvalitě papíru, rukopisu, podivných textových vzorech, algoritmech a dalších.
[Přečtěte si také: OCR ve zdravotnictví: Případy použití, výhody a nevýhody]
Typy OCR
OCR nezahrnuje pouze digitalizaci textu na papíře, ale textu v jakémkoli jiném formátu, než jsou dokumenty. Vzhledem k tomu, že jeho typy a aplikace jsou různorodé, liší se i použité techniky a přístupy.
Inteligentní rozpoznávání slovaToto zachycuje ručně psaný a kurzivní text, takže je ideální pro digitalizaci jakéhokoli ručně psaného časopisu nebo dokumentu.
| Typ OCR | Co to zahrnuje |
| Inteligentní rozpoznávání znaků | Je to velmi podobné rozpoznávání slov, ale místo skenování celého textu hledá konkrétní znaky. |
| Optical Character Recognition | To detekuje napsaný text, ale jak název napovídá, identifikuje pouze jeden znak najednou. |
| Optické rozpoznávání slov | Podobně jako u rozpoznávání znaků identifikuje slova a text namísto pouze znaků v obrázcích se zadaným textem. |
| Optické rozpoznávání značek | Pomocí této techniky jsou identifikována data označená člověkem, jako jsou odpovědi OMR, značky na hlasovacích lístcích, značky v odpovědních archech a další. |
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
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 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
Přepisujte lékařské štítky pomocí OCR
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
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 funkčního OCR pro modely AI a ML. Naše specializované proces OCR pomáhá při vývoji optimalizovaných řešení pro klienty.
[Přečtěte si také: Infografika OCR – definice, výhody, výzvy a případy použití]
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.
