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.
[Les også: 22 beste åpen kildekode OCR- og håndskriftdatasett for å trene ML-modellene dine]
Hvorfor er OCR viktig?
Ettersom digital transformasjon får en fremtredende posisjon i verden, er vi vitne til slutten på foreldede, eldre systemer og prosesser. Selv om denne overgangen er utrolig, kommer den med sitt eget sett med foreløpige utfordringer. Dette kan være forretningsarbeidsflyter som involverer sikkerhetskopiering av utskriftsmedier som en måte å legge inn data på.
Når utskriftsressurser digitaliseres, er de ofte i et bildeformat, hvor teksten ikke kan endres, manipuleres eller mates inn i AI-modeller for opplæring og behandling. For å gjøre dem om til maskinklare digitale eiendeler, må de identifiseres og behandles.
OCR-teknologi tar seg av dette ved å skanne og konvertere tekst i bilder, videoer og andre formater til data som kan mates på plattformer, programmeringsspråk og databaser.
Dette spesielt uunngåelige aspektet i digital transformasjon gir næring til veksten av OCR-markedet, hvor det anslås å vokse til en CAGR på 14.32 % for å bli verdsatt til 40 milliarder dollar innen 2032. Dessuten, med fremveksten av datasyn og dets myriade av bruksområder , OCR-teknologi har blitt omdreiningspunktet for utvikling av innovasjoner og løsninger.
Dette kan være å digitalisere legenes resepter i helsevesenet til å muliggjøre lesing av skilt i autonome biler, OCR er den underliggende teknologien som driver endring.
Hvordan OCR-teknologi fungerer
Den elektroniske oversettelsen av frakoblet tekst til digitale biter er veldig interessant og omhyggelig. For å gi deg en kort idé om hvordan dette fungerer, her er en fullstendig oversikt:
Skanning
Det første trinnet i prosessen innebærer bruk av optiske skannere for å skanne dokumentene og isolere tegn og data fra alt annet. Den skannede filen lagres som et bilde.
raffinering
Siden ikke alle dokumenter og ark kommer med samme kvalitet, er alle bilder raffinert for kvalitetsoptimalisering. Dette innebærer å justere tekst, jevne ut piksler, gjøre tekst klarere og mer. Denne prosessen gjør teksten lesbar.
Klassifisering
Når bildet er raffinert, blir tekst klassifisert og segregert i klynger. Dette innebærer bruk av bildesegmenteringsteknikker for å klassifisere tekst i kategorier.
Karaktergjenkjenning
Med teksten klassifisert, kommer OCR-modeller og algoritmer som mønster- og funksjonsgjenkjenning i gang for å identifisere tekst og bokstaver. Mens mønstergjenkjenning ser etter håndskrift, fonter, tekstformater og andre aspekter, identifiserer funksjonsgjenkjenning mønstre som kurver, linjeretning, linjer og mer.
Post-prosessering
Etter at tekster er identifisert, genereres utdata, som vanligvis er i en digital fil. Det er viktig å merke seg at resultatene ikke er 100 % nøyaktige ettersom utskriftskvaliteten avhenger av papirkvalitet, håndskrift, rare tekstmønstre, algoritmer og mer.
[Les også: OCR i helsevesen: Brukstilfeller, fordeler og ulemper]
Typer OCR
OCR innebærer ikke bare digitalisering av tekst på papir, men tekst i et hvilket som helst annet format enn dokumenter. Siden typene og applikasjonene er forskjellige, er teknikkene og tilnærmingene som brukes, også forskjellige.
Intelligent ordgjenkjenning Dette fanger opp håndskrift og kursiv tekst, noe som gjør den ideell for å digitalisere enhver håndskreven journal eller dokument.
| OCR-type | Hva det innebærer |
| Intelligent karaktergjenkjenning | Dette ligner veldig på ordgjenkjenning, men i stedet for å skanne hele teksten, ser den etter spesifikke tegn. |
| Optical Character Recognition | Dette oppdager skrevet ut tekst, men som navnet antyder, identifiserer det bare ett tegn samtidig. |
| Optisk ordgjenkjenning | I likhet med tegngjenkjenning identifiserer dette ord og tekst i stedet for bare tegn i bilder med maskinskrevet tekst. |
| Optisk merkegjenkjenning | Menneskemerkede data som OMR-svar, merker på stemmesedler, hakemerker i svarark og mer identifiseres med denne teknikken. |
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
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-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
Transkribere medisinske etiketter med OCR
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
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.
