Forretningsverdenen transformerer sig i et fænomenalt tempo, men alligevel er denne digitale transformation ikke nær så omfattende, som vi gerne ville have den. Folk håndterer stadig fysiske dokumenter i deres daglige drift, fra store virksomheder til små virksomheder. Selvom brugshyppigheden er reduceret betydeligt, er den ikke helt afskaffet. I stedet for den tidskrævende proces med at scanne dokumenter til digital brug ved at bruge det nyeste OCR er tidseffektivt og effektivt.
Stigningen i brugen af optisk tegngenkendelse kan primært tilskrives stigningen i produktionen af automatiske genkendelsessystemer. Som et resultat er den globale markedsværdi af OCR-teknologi, knyttet til $ 8.93 milliarder i 2021, forventes at vokse med en CAGR på 15.4% mellem 2022 og 2030.
Men hvad er OCR-teknologi egentlig? Og hvorfor er det en game changer for virksomheder, der udvikler effektive AI-modeller? Lad os finde ud af det.
Hvad er OCR?
Alternativt benævnt tekstgenkendelse, OCR eller optisk tegngenkendelse er et program, der udtrækker trykte eller skrevne data fra scannede dokumenter, kun billede-pdf'er og håndskrevne noter til et maskinlæsbart format. Softwaren tager hvert bogstav fra billedet og kombinerer dem til ord og sætninger, hvilket gør det nemt at få adgang til og redigere dokumenterne digitalt.
Hvad er open source-datasæt?
Der er flere steder, hvor OCR-teknologien har et stort potentiale for at blive udnyttet. Nogle steder omfatter lufthavnen, e-bogsudgivelse, annoncer, banker og forsyningskædesystemer. Men for at applikationerne skal tjene deres formål, skal de trænes i projektspecifikke Optisk tegngenkendelse datasæt.
Effektiviteten af applikationen afhænger i høj grad af datasættets kvalitet og den involverede træningsmetodologi. Dog at finde kvalitet digital og håndskriftsdatasæt er vanskelig for applikationen. Så mange virksomheder bruger open source eller gratis-til-brug datasæt i stedet for proprietære.
Fordele og udfordringer ved Open-Source-datasæt
Virksomheder er nødt til at sætte fordelene og udfordringerne op mod hinanden for at forstå, om de skal vælge gratis data til deres ML-applikationer.
Fordele
- Dataene er let tilgængelige. På grund af datatilgængelighed reduceres omkostningerne ved at udvikle applikationen betydeligt.
- Den tid og indsats, der bruges på at indsamle data til applikationen, reduceres betydeligt, da datasættet er let tilgængeligt.
- Der er en overflod af fællesskabsfora eller hjælpegrupper, der hjælper med at lære, tilpasse og optimere datasættet.
- En af de største fordele ved open source-datasættet er, at det ikke lægger nogen begrænsninger på tilpasning.
- Open Source-data er tilgængelige for en stor del af befolkningen, hvilket gør analyse og innovation mulig uden monetære barrierer.
Udfordringer
- De data, der er specifikke for projektet, er svære at tilegne sig. Derudover er der mulighed for manglende information og forkert brug af de tilgængelige data.
- At erhverve proprietære data tager tid og kræfter og er dyrt
- Selvom det kan være lettere at erhverve data, kan viden og analyseomkostninger opveje den indledende fordel.
- Andre udviklere gør også brug af de samme data til at udvikle applikationer.
- Disse datasæt er meget sårbare over for sikkerhedsbrud, privatliv og samtykke.
22 bedste håndskrifts- og OCR-datasæt til maskinlæring
Mange open source-datasæt er tilgængelige til udvikling af tekstgenkendelsesapplikationer. Nogle af de bedste 22 er
NIST-database
NIST eller National Institute of Science tilbyder en gratis samling af over 3600 håndskriftsprøver med mere end 810,000 tegnbilleder
MNIST-database
MNIST-databasen er afledt af NSIT's Special Database 1 og 3 og er en samlet samling af 60,000 håndskrevne numre til træningssættet og 10,000 eksempler til testsættet. Denne open source-database hjælper med at træne modeller til at genkende mønstre, mens de bruger mindre tid på forbehandling.
Tekstgenkendelse
En open source-database, tekstgenkendelsesdatasættet indeholder omkring 500 indendørs og udendørs billeder af skilte, dørplader, advarselsplader og mere.
Stanford OCR
Udgivet af Stanford, dette gratis-til-brug datasæt er en håndskrevet ordsamling af MIT Spoken Language Systems Group.
Street View-tekst
Samlet fra Google Street View-billeder har dette datasæt tekstgenkendelsesbilleder hovedsageligt af tavler og skilte på gadeniveau.
Dokumentdatabase
Dokumentdatabasen er en samling af 941 håndskrevne dokumenter, inklusive tabeller, formler, tegninger, diagrammer, lister og mere fra 189 forfattere.
Matematiske udtryk
Matematiske udtryk er en database, der indeholder 101 matematiske symboler og 10,000 udtryk.
Street View-husnumre
Denne Street View House Numbers er høstet fra Google Street View og er en database, der indeholder 73257 gadehusnummercifre.
Naturligt miljø OCR
The Natural Environment OCR, er et datasæt med næsten 660 billeder på verdensplan og 5238 tekstanmærkninger.
Matematiske udtryk
Over 10,000 udtryk med 101+ matematiske symboler.
Håndskrevne kinesiske tegn
Et datasæt med 909,818 håndskrevne kinesiske tegnbilleder, svarende til omkring 10 nyhedsartikler.
Arabisk trykt tekst
Et leksikon med 113,284 ord med 10 arabiske skrifttyper.
Håndskrevet engelsk tekst
Håndskrevet engelsk tekst på en tavle med over 1700 poster.
3000 miljøer Billeder
3000 billeder fra forskellige miljøer, inklusive udendørs og indendørs scener under forskellig belysning.
Chars74K data
74,000 billeder af engelske og Kannada-cifre.
IAM (IAM-håndskrift)
IAM-databasen har 13,353 håndskrevne tekstbilleder af 657 forfattere fra Lancaster-Oslo/Bergen Corpus of British English.
FUNSD (formforståelse i støjende scannede dokumenter)
FUNSD inkluderer 199 kommenterede, scannede formularer med varieret og støjende udseende, udfordrende for formforståelse.
Tekst OCR
TextOCR benchmarker tekstgenkendelse på vilkårlig formet scenetekst i naturlige billeder.
Twitter 100k
Twitter100k er et stort datasæt til svagt overvåget hentning på tværs af medier.
SSIG-SegPlate – License Plate Character Segmentation (LPCS)
Dette datasæt evaluerer License Plate Character Segmentation (LPCS) med 101 bilbilleder i dagtimerne.
105,941 billeder Naturlige scener OCR-data på 12 sprog
Dataene omfatter 12 sprog (6 asiatiske, 6 europæiske) og forskellige naturlige scener og vinkler. Den har afgrænsningsfelter på linjeniveau og teksttransskriptioner. Det er nyttigt til flersprogede OCR-opgaver.
Indisk skiltebilleddatasæt
Datasættet har billeder af indiske trafikskilte til klassificering og detektion, taget under forskellige vejrforhold i løbet af dagen, aftenen og natten.
Disse var nogle af de bedste open source-datasæt til træning af ML-modeller til tekstgenkendelsesapplikationer. Det kan tage tid og kræfter at vælge den, der passer til din virksomheds og applikationsbehov. Du skal dog eksperimentere med disse datasæt, før du beslutter dig for det passende.
For at hjælpe dig med at komme videre mod en pålidelig og effektiv tekstgenkendelsesapplikation er Shaip – den højtplacerede udbyder af teknologiløsninger. Vi udnytter vores tekniske erfaring til at skabe tilpassede, optimerede og effektive OCR-træningsdatasæt til forskellige kundeprojekter. For fuldt ud at forstå vores muligheder, kontakt os i dag.
