Optical Character Recognition kan høres intenst og fremmed ut for de fleste av oss, men vi har brukt denne avanserte teknologien oftere. Vi bruker denne teknologien ganske mye, fra å oversette den utenlandske teksten til et språk vi foretrekker til å digitalisere trykte papirdokumenter. Ennå, OCR teknologien har avansert og har blitt en integrert del av vårt teknologiske økosystem.
Imidlertid er det alt for lite informasjon om denne innovative teknologien, og det er på tide at vi kaster lys over den.
Hva er optisk tegngjenkjenning (OCR)?
En del av Artificial Intelligence-familien, Optical Character Recognition er elektronisk konvertering av tekst fra håndskrevne notater, trykt tekst fra videoer, bilder, og skannede dokumenter til maskinlesbart og digitalt format.
Det er mulig å kode tekst fra et trykt dokument og elektronisk modifisere, lagre eller endre den for å lagres, gjenopprettes og brukes til å bygge ML-modeller ved hjelp av OCR-teknologi.
Det er to grunnleggende typer OCR - den tradisjonelle og den håndskrevne. Selv om begge jobber mot samme resultat, er de forskjellige i hvordan de trekker ut informasjonen.
I tradisjonell OCR trekkes teksten ut basert på de tilgjengelige skriftstilene som OCR-systemer kan trenes med. På den annen side, i en håndskrevet OCR, hvor hver skrivestil er unik, er det en utfordring å lese og kode. I motsetning til maskinskrevet tekst, hvor teksten fremstår lik over hele linja, er håndskrevet tekst unik for den enkelte. Håndskrevet OCR trenger mer opplæring for nøyaktig mønstergjenkjenning.
Hvordan fungerer OCR-teknologi?
Det er tre viktige maskinvare- og programvareelementer involvert i arbeidet med OCR-teknologi.
Trinn 1: Konvertering av det fysiske dokumentet til digitalt bilde
I denne fasen er det behov for å ha en optisk skannerkomponent for å konvertere dokumentet til en digitalt bilde. Hvis dokumentet er i et fysisk papir, er det viktig å definere interesseområdet slik at bare disse områdene er gjenstand for dekoding. Områdene med teksten vurderes for konvertering mens resten forblir null. Bildene på dokumentet konverteres til bakgrunnsfarger mens teksten forblir mørk – dette hjelper med å skille tegnene fra bakgrunnen.
Trinn 2: Karaktergjenkjenningsfase
Dette trinnet starter prosessen med å gjenkjenne spesifikke tegn i teksten. Systemet fortsetter ikke med å analysere hele teksten – tall og bokstaver – på en gang. Den velger mindre segmenter, mest sannsynlig enkeltord hvis AI-systemet kan gjenkjenne språket nøyaktig.
Funksjonsgjenkjenning: Det brukes til å identifisere den nyere karakteren ved hjelp av regler som bestemmer spesifikke egenskaper ved teksten. For eksempel kan bokstaven 'T' se veldig enkel ut for oss, men det er en relativt komplisert kombinasjon av vertikale og horisontale linjer for en AI.
Mønstergjenkjenning: AI-en trenes ved å bruke en samling av tekster og tall for automatisk å identifisere og gjenkjenne treff fra dokumentene til det innlærte depotet.
Trinn 3: Behandling og utdatatekst
Alle de identifiserte tegnene konverteres til ASCII-kode for å lagres for fremtiden. Det er viktig å ha etterbehandling slik at den første utgangen kan dobbeltsjekkes. For eksempel kan bokstavene "I" og "1" se litt like ut, noe som gjør det vanskelig for systemet å gjenkjenne, spesielt når håndskrift er involvert.
Fordeler med OCR
Optisk tegngjenkjenning – OCR-teknologi – gir en rekke fordeler, hvorav noen er:
Øk hastigheten på prosessen:
Ved å raskt konvertere ustrukturerte data til maskinlesbar og søkbar informasjon, hjelper teknologien med å øke hastigheten på forretningsprosesser.
Øker nøyaktigheten:
Risikoen for menneskelige feil er eliminert, noe som forbedrer den generelle nøyaktigheten av karaktergjenkjenningen.
Reduserer behandlingskostnadene:
Programvaren for optisk tegngjenkjenning er ikke helt avhengig av andre teknologier, noe som reduserer prosesseringskostnadene.
Forbedrer produktiviteten:
Siden informasjon er lett tilgjengelig og søkbar, har ansatte mer tid til å utføre produktive oppgaver og nå mål.
Forbedrer kundetilfredsheten:
Tilgjengeligheten av informasjon i et lett søkbart format sikrer høyere tilfredshetsnivåer og en bedre kundeopplevelse.
Brukssaker og applikasjoner
Bevaring av dokumenter / Digitalisering av dokumenter
Gamle historiske dokumenter av verdi kan bevares, lagres og gjøres uforgjengelige ved å konvertere dem til digitalisert format. OCR-teknologi brukes til å digitalisere antikke og sjeldne bøker, så disse manuskriptene med uregelmessige skrifttyper kan endres digitalt og gjøres søkbare for fremtiden.
Bank og finans
Bank- og finanssektoren bruker OCT-teknologien til sitt. Denne teknologien bidrar til å forbedre forebygging av sikkerhetssvindel, redusere risiko og raskere behandling. Banker og bankapper bruker OCR for å trekke ut viktige data fra sjekker som kontonummer, beløp og håndsignatur. OCR hjelper til med raskere behandling av låne- og boliglånssøknader, fakturaer og lønnsslipper.
Før OCR ble mer vanlig, var alle bankdokumenter som poster, kvitteringer, kontoutskrifter og sjekker fysiske. Med OCR-digitalisering kan banker og finansinstitusjoner strømlinjeforme prosesser, eliminere manuelle feil og forbedre prosesseffektiviteten ved å raskt få tilgang til data.
Nummerskiltgjenkjenning
OCR-teknologien er mye brukt for å identifisere numre og tekst på nummerskilt. Denne teknologien brukes til å identifisere tapte biler, beregning av parkeringsavgifter og forebygge kjøretøykriminalitet.
OCR-teknologi hjelper til med å implementere trafikksikkerhetsregler for å unngå svindel og kriminalitet. Siden nummerplatene på et kjøretøy er knyttet til førerens legitimasjon, er identifisering enklere.
Dessuten består nummerskiltene av en velskrevet haug med tall og tekst som ikke er vanskelig å lese for AI-modellen, noe som gjør det enklere og mer nøyaktig.
Tekst-til-tale
Tekst-til-tale-applikasjon av OCR-teknologi er en utmerket hjelp for visuelt utfordrede personer til å fungere med større letthet. OCR-teknologi hjelper til med å skanne fysiske og digitale tekster og bruke taleenheter. Innholdet leses deretter opp. Selv om tekst-til-tale-aspektet ved OCR-teknologi har vært en av de første applikasjonene, er den nå utviklet og avansert for å imøtekomme de unike behovene til visuelt utfordrede mennesker ved å støtte flere dialekter og språk.
Transkripsjon av Multi-category Skannede papirdokumenter datasett
Ved å bruke OCR-teknologi blir fakturaer, kvitteringer, regninger og andre dokumenter av forskjellige kategorier også transkribert effektivt. Nyhetsbrev, papirer med sirkler, avkrysningsboksskjemaer og dokumenter med flere kategorier som skatteskjemaer og manualer kan også digitaliseres.
Transkribere medisinske etiketter med OCR
Ved å hjelpe med å skanne reseptbelagte medisinske etiketter ved hjelp av OCR, er det nå mulig å automatisk fange medisinske data. Det medisinske data fanges opp fra håndskrevne resepter, legemiddelinformasjon og mengde for å unngå manuelle feil, duplisering og uaktsomhet.
Med OCR kan helsesektoren raskt skanne, lagre og søke etter en pasients sykehistorie. OCR gjør det mulig å digitalisere og lagre skannerapporter, behandlingshistorikk, sykehusjournaler, forsikringsjournaler, røntgenbilder og andre dokumenter. Ved å digitalisere, transkribere og lagre medisinske etiketter gjør OCR det enkelt å strømlinjeforme prosessflyten og øke hastigheten på helsevesenet.
Oppdage gate/vei og trekke ut informasjon Street Board-data med OCR
Automatisk gjenkjenning, identifikasjon og klassifisering av vei-/gateskilt gjøres med OCR. Ved å oppdage veiskilt, leder OCR sjåførene mot en tryggere reise. OCR-teknologien fungerer like godt under dårlige lysforhold, oppdager veiskilt på flere språk og skilt med forskjellig form, og klassifiserer det samme for fremtiden.
Å utvikle en intelligent karaktergjenkjenning verktøyet, må du trene det med det prosjektspesifikke datasettet.
Hos Shaip tilbyr vi et fullstendig tilpasset dokumentdatasett for å utvikle svært funksjonelt OCR for AI- og ML-modeller. Vår spesialiserte prosessen med OCR hjelper med å utvikle optimaliserte løsninger for kunder.
Vi tilbyr omfattende og pålitelige datasett som inneholder tusenvis av forskjellige utvunnede data fra skannede dokumenter. Ta kontakt med vår OCR-løsninger eksperter for å vite hvordan vi leverer skalerbare, rimelige og klientspesifikke datasett.
