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.
Hvorfor er OCR vigtigt?
Efterhånden som digital transformation får en fremtrædende position i verden, er vi vidne til enden på forældede, ældre systemer og processer. Selvom denne overgang er utrolig, kommer den med sit eget sæt af foreløbige udfordringer. Dette kunne være forretningsgange, der involverer sikkerhedskopiering af trykte medier som en metode til dataindtastning.
Når printaktiver digitaliseres, er de ofte i et billedformat, hvor teksten ikke kan modificeres, manipuleres eller føres ind i AI-modeller til træning og behandling. For at gøre dem til maskinklare digitale aktiver skal de identificeres og behandles.
OCR-teknologi tager sig af dette ved at scanne og konvertere tekst i billeder, videoer og andre formater til data, der kan indlæses på platforme, programmeringssprog og databaser.
Dette særligt uundgåelige aspekt i digital transformation giver næring til væksten af OCR-markedet, hvor det anslås at vokse til en CAGR på 14.32 % for at blive vurderet til $40 mia. i 2032. Desuden med fremkomsten af computersyn og dets utal af anvendelsesmuligheder , er OCR-teknologien blevet omdrejningspunktet, omkring hvilket innovationer og løsninger kan udvikles.
Dette kunne være at digitalisere lægers ordinationer i sundhedsvæsenet til at muliggøre læsning af skilte i autonome biler, OCR er den underliggende teknologi, der driver forandring.
Sådan fungerer OCR-teknologi
Den elektroniske oversættelse af offlinetekst til digitale bits er meget interessant og omhyggelig. For at give dig en kort idé om, hvordan dette fungerer, er her en komplet oversigt:
Scanning
Det første trin i processen involverer brugen af optiske scannere til at scanne dokumenterne og isolere tegn og data fra alt andet. Den scannede fil gemmes som et billede.
raffinering
Da ikke alle dokumenter og ark kommer med samme kvalitet, er alle billeder forfinet til kvalitetsoptimering. Dette indebærer justering af tekst, udjævning af pixels, gør tekst klarere og meget mere. Denne proces gør teksten læsbar.
klassificering
Når billedet er forfinet, klassificeres tekst og adskilles i klynger. Dette involverer brugen af billedsegmenteringsteknikker til at klassificere tekst i kategorier.
Karaktergenkendelse
Med teksten klassificeret træder OCR-modeller og algoritmer som mønster- og funktionsgenkendelse i gang for at identificere tekst og bogstaver. Mens mønstergenkendelse leder efter håndskrift, skrifttyper, tekstformater og andre aspekter, identificerer funktionsgenkendelse mønstre som kurver, linjeretning, linjer og mere.
Efterbehandling
Efter at tekster er identificeret, genereres output, som normalt er i en digital fil. Det er vigtigt at bemærke, at resultaterne ikke er 100 % nøjagtige, da outputkvaliteten afhænger af papirkvalitet, håndskrift, mærkelige tekstmønstre, algoritmer og mere.
Typer af OCR
OCR involverer ikke kun digitalisering af tekst på papir, men tekst i ethvert andet format end dokumenter. Da dens typer og applikationer er forskellige, er de anvendte teknikker og tilgange også forskellige.
Intelligent ordgenkendelse Dette fanger håndskrift og kursiv tekst, hvilket gør den ideel til at digitalisere enhver håndskrevet journal eller dokument.
| OCR-type | Hvad det involverer |
| Intelligent karaktergenkendelse | Dette minder meget om ordgenkendelse, men i stedet for at scanne hele teksten, ser den ud for specifikke tegn. |
| Optical Character Recognition | Dette registrerer udskrevet tekst, men som navnet antyder, identificerer det kun ét tegn på én gang. |
| Optisk ordgenkendelse | I lighed med tegngenkendelse identificerer dette ord og tekst i stedet for kun tegn i billeder med maskinskrevne tekster. |
| Optisk mærkegenkendelse | Menneskemærkede data såsom OMR-svar, mærker på stemmesedler, flueben i svarark og mere identificeres med denne teknik. |
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
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-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
Transskriber medicinske etiketter med OCR
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
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.
