Optical Character Recognition lyder måske intenst og fremmed for de fleste af os, men vi har brugt denne avancerede teknologi oftere. Vi bruger denne teknologi ret meget, lige fra at oversætte den udenlandske tekst til et sprog, vi foretrækker, til digitalisering af trykte papirdokumenter. Endnu, OCR teknologien har avanceret yderligere og er blevet en integreret del af vores teknologiske økosystem.
Der er dog alt for lidt information om denne innovative teknologi, og det er på tide, at vi kaster lys over det.
Hvad er Optical Character Recognition (OCR)?
En del af kunstig intelligens-familien, Optical Character Recognition er den elektroniske konvertering af tekst fra håndskrevne noter, trykt tekst fra videoer, billeder, og scannede dokumenter til maskinlæsbart og digitalt format.
Det er muligt at indkode tekst fra et trykt dokument og elektronisk modificere, gemme eller ændre det for at blive gemt, gendannet og brugt til at bygge ML-modeller ved hjælp af OCR-teknologi.
Der er to grundlæggende typer OCR - den traditionelle og den håndskrevne. Selvom begge arbejder hen imod det samme resultat, er de forskellige i, hvordan de uddrager informationen.
I traditionel OCR udtrækkes teksten baseret på de tilgængelige skrifttyper, som OCR systemer kan trænes med. På den anden side, i en håndskrevet OCR, hvor hver skrivestil er unik, er det en udfordring at læse og kode. I modsætning til maskinskrevet tekst, hvor teksten fremstår ens over hele linjen, er håndskrevet tekst unik for den enkelte. Håndskrevet OCR har brug for mere træning for nøjagtighed mønster genkendelse.
Hvordan fungerer OCR-teknologi?
Der er tre væsentlige hardware- og softwareelementer involveret i arbejdet med OCR-teknologi.
Trin 1: Konvertering af det fysiske dokument til digitalt billede
I denne fase er der behov for at have en optisk scannerkomponent til at konvertere dokumentet til en digitalt billede. Hvis dokumentet er i et fysisk papir, er det vigtigt at definere interesseområdet, så kun disse områder er genstand for afkodning. Områderne med teksten overvejes til konvertering, mens resten forbliver nul. Billederne på dokumentet konverteres til baggrundsfarver, mens teksten forbliver mørk - dette hjælper med at adskille tegnene fra baggrunden.
Trin 2: Karaktergenkendelsesfase
Dette step kick starter processen med at genkende specifikke tegn i teksten. Systemet fortsætter ikke med at analysere hele teksten – tal og bogstaver – på én gang. Det vælger mindre segmenter, højst sandsynligt enkelte ord, hvis AI-systemet kan genkende sproget nøjagtigt.
Funktionsgenkendelse: Det bruges til at identificere den nye karakter ved hjælp af regler, der bestemmer specifikke karakteristika ved teksten. For eksempel kan bogstavet 'T' se meget simpelt ud for os, men det er en relativt kompliceret kombination af lodrette og vandrette linjer for en AI.
Mønster genkendelse: AI'en trænes ved at bruge en samling af tekster og tal til automatisk at identificere og genkende matches fra dokumenterne til dets indlærte lager.
Trin 3: Behandling og udlæsning af tekst
Alle de identificerede tegn konverteres til ASCII-kode for at blive gemt til fremtiden. Det er vigtigt at have efterbehandling, så det første output kan dobbelttjekkes. For eksempel kan bogstaverne 'I' og '1' se lidt ens ud, hvilket gør det svært for systemet at genkende, især når der er tale om håndskrift.
Fordele ved OCR
Optisk tegngenkendelse – OCR-teknologi – bringer en række fordele, hvoraf nogle er:
Øg hastigheden af processen:
Ved hurtigt at konvertere ustrukturerede data til maskinlæsbar og søgbar information hjælper teknologien med at øge hastigheden af forretningsprocesser.
Øger nøjagtigheden:
Risikoen for menneskelige fejl er elimineret, hvilket forbedrer den overordnede nøjagtighed af karaktergenkendelsen.
Reducerer behandlingsomkostninger:
Softwaren til optisk tegngenkendelse er ikke helt afhængig af andre teknologier, hvilket reducerer behandlingsomkostningerne.
Forbedrer produktiviteten:
Da information er let tilgængelig og søgbar, har medarbejderne mere tid til at udføre produktive opgaver og nå mål.
Forbedrer kundetilfredsheden:
Tilgængeligheden af information i et let søgbart format sikrer højere tilfredshedsniveauer og en bedre kundeoplevelse.
Brugscases og applikationer
Bevaring af dokumenter / Digitalisering af dokumenter
Gamle historiske dokumenter af værdi kan bevares, opbevares og gøres uforgængelige ved at konvertere dem til digitaliseret format. OCR-teknologi bliver brugt til at digitalisere antikke og sjældne bøger, så disse manuskripter med uregelmæssige skrifttyper kan ændres digitalt og gøres søgbare for fremtiden.
Bank og finans
Bank- og finanssektoren bruger OLT-teknologien til sit hjerte. Denne teknologi hjælper med at forbedre forebyggelsen af sikkerhedssvig, reducere risikoen og hurtigere behandling. Banker og bankapps bruger OCR til at udtrække vigtige data fra checks såsom kontonummer, beløb og håndsignatur. OCR hjælper med hurtigere behandling af låne- og realkreditansøgninger, fakturaer og lønsedler.
Før OCR blev mere almindeligt, var alle bankdokumenter såsom optegnelser, kvitteringer, kontoudtog og checks fysiske. Med OCR-digitalisering kan banker og finansielle institutioner strømline processer, eliminere manuelle fejl og forbedre proceseffektiviteten ved hurtigt at få adgang til data.
Nummerpladegenkendelse
OCR-teknologien bruges i vid udstrækning til at identificere numre og tekst på nummerplader. Denne teknologi bliver brugt til at identificere mistede biler, beregninger af parkeringsafgifter og forebyggelse af køretøjsforbrydelser.
OCR-teknologi hjælper med at implementere trafiksikkerhedsregler for at undgå svindel og kriminalitet. Da nummerpladerne på et køretøj er knyttet til førerens legitimationsoplysninger, er identifikation lettere.
Desuden består nummerpladerne af en velskrevet bunke tal og tekst, som ikke er svære at læse for AI-modellen, hvilket gør det nemmere og mere præcist.
Tekst-til-tale
Tekst-til-tale-anvendelse af OCR-teknologi er en fremragende hjælp for visuelt udfordrede mennesker til at fungere med større lethed. OCR-teknologi hjælper med at scanne fysiske og digitale tekster og bruge stemmeenheder. Indholdet læses derefter højt. Selvom tekst-til-tale-aspektet af OCR-teknologi har været en af de første applikationer, er den nu udviklet og avanceret for at imødekomme de unikke behov hos visuelt udfordrede mennesker ved at understøtte flere dialekter og sprog.
Transskription af multi-kategori Scannede papirdokumenter datasæt
Ved hjælp af OCR-teknologi transskriberes fakturaer, kvitteringer, regninger og andre dokumenter af forskellige kategorier også effektivt. Nyhedsbreve, papirer med tal i cirkler, afkrydsningsboksformularer og dokumenter med flere kategorier såsom skatteformularer og manualer kan også digitaliseres.
Transskriber medicinske etiketter med OCR
Ved at hjælpe med at scanne receptpligtige medicinske etiketter ved hjælp af OCR, er det nu muligt automatisk at fange medicinske data. Det medicinske data er fanget fra håndskrevne recepter, lægemiddeloplysninger og mængde for at undgå manuelle fejl, overlapninger og uagtsomhed.
Med OCR kan sundhedsindustrien hurtigt scanne, gemme og søge efter en patients sygehistorie. OCR'en gør det muligt at digitalisere og opbevare scanningsrapporter, behandlingshistorik, hospitalsjournaler, forsikringsjournaler, røntgenbilleder og andre dokumenter. Ved at digitalisere, transskribere og opbevare medicinske etiketter gør OCR det nemt at strømline procesflowet og fremskynde sundhedsvæsenet.
Detektering af Gade/Vej & Udtræk Information Street Board-data med OCR
Automatisk detektering, identifikation og klassificering af vej-/gadeskilte udføres med OCR. Ved at registrere vejskilte leder OCR chaufførerne mod en mere sikker rejse. OCR-teknologien fungerer lige så godt under dårlige lysforhold, registrerer vejskilte på flere sprog og forskelligt formede skilte og klassificerer det samme for fremtiden.
At udvikle en intelligent karaktergenkendelse værktøj, skal du træne det med det projektspecifikke datasæt.
Hos Shaip leverer vi et fuldstændigt tilpasset dokumentdatasæt til at udvikle meget funktionelt OCR til AI- og ML-modeller. Vores specialiserede processen med OCR hjælper med at udvikle optimerede løsninger til kunder.
Vi leverer omfattende og pålidelige datasæt, der indeholder tusindvis af forskellige udtrukne data fra scannede dokumenter. Kom i kontakt med vores OCR løsninger eksperter til at vide, hvordan vi leverer skalerbare, overkommelige og kundespecifikke datasæt.
