Sự gia tăng trong việc sử dụng nhận dạng ký tự quang học chủ yếu có thể là do sự gia tăng trong việc sản xuất các hệ thống nhận dạng tự động. Kết quả là, giá trị thị trường toàn cầu của công nghệ OCR, được cố định bằng 8.93 tỷ USD vào năm 2021, được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 15.4% từ năm 2022 đến năm 2030.
Nhưng chính xác thì công nghệ OCR là gì? Và tại sao nó lại là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các doanh nghiệp đang phát triển các mô hình AI hiệu quả? Hãy cùng tìm hiểu.
OCR (Nhận dạng ký tự quang học) là gì?
OCR là công nghệ chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau, như tài liệu giấy được quét, PDF hoặc hình ảnh văn bản, thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được. Nó hoạt động bằng cách:
- Phân tích cấu trúc văn bản trong hình ảnh
- Chia nhỏ văn bản thành các dòng và ký tự
- Chuyển đổi các ký tự trực quan này thành văn bản có thể đọc được bằng máy
Sử dụng phổ biến bao gồm:
- Chuyển đổi tài liệu đã quét thành tệp văn bản có thể chỉnh sửa
- Số hóa sách in
- Trích xuất văn bản từ ảnh
- Chuyển đổi đơn thuốc viết tay sang văn bản kỹ thuật số
- Nhận dạng biển số
Lợi ích và thách thức của tập dữ liệu nguồn mở
Các doanh nghiệp cần phải phân tích lợi ích và thách thức với nhau để hiểu liệu họ có phải chọn dữ liệu miễn phí sử dụng cho các ứng dụng ML của họ hay không.
Các lợi ích
- Dữ liệu có sẵn để truy cập dễ dàng. Vì có sẵn dữ liệu, chi phí phát triển ứng dụng được giảm đáng kể.
- Thời gian và công sức dành cho việc thu thập dữ liệu cho ứng dụng được giảm đáng kể do bộ dữ liệu luôn sẵn có.
- Có rất nhiều diễn đàn cộng đồng hoặc nhóm trợ giúp giúp tìm hiểu, điều chỉnh và tối ưu hóa tập dữ liệu.
- Một trong những ưu điểm chính của tập dữ liệu nguồn mở là nó không đặt ra bất kỳ hạn chế nào đối với việc tùy chỉnh.
- Dữ liệu nguồn mở có thể truy cập được đối với một bộ phận lớn dân số, giúp cho việc phân tích và đổi mới có thể thực hiện được mà không có các rào cản tiền tệ.
Những thách thức
- Dữ liệu cụ thể cho dự án rất khó để có được. Ngoài ra, có khả năng bị thiếu thông tin và sử dụng sai dữ liệu có sẵn.
- Việc có được dữ liệu độc quyền cần nhiều thời gian, công sức và tốn kém
- Mặc dù có thể dễ dàng hơn để thu thập dữ liệu, kiến thức và chi phí phân tích có thể lớn hơn lợi thế ban đầu.
- Các nhà phát triển khác cũng tận dụng dữ liệu tương tự để phát triển ứng dụng.
- Các tập dữ liệu này rất dễ bị vi phạm bảo mật, quyền riêng tư và sự đồng ý.
22 bộ dữ liệu chữ viết tay & OCR tốt nhất cho máy học
Nhiều bộ dữ liệu mã nguồn mở có sẵn để phát triển ứng dụng nhận dạng văn bản. Một số trong số 22 tốt nhất là
Cơ sở dữ liệu NIST
NIST hoặc Viện Khoa học Quốc gia cung cấp bộ sưu tập miễn phí sử dụng gồm hơn 3600 mẫu chữ viết tay với hơn 810,000 hình ảnh ký tự
Cơ sở dữ liệu MNIST
Bắt nguồn từ Cơ sở dữ liệu đặc biệt 1 và 3 của NSIT, cơ sở dữ liệu MNIST là một tập hợp tổng hợp gồm 60,000 số viết tay cho tập huấn luyện và 10,000 ví dụ cho tập thử nghiệm. Cơ sở dữ liệu mã nguồn mở này giúp đào tạo các mô hình để nhận ra các mẫu trong khi tốn ít thời gian hơn cho việc xử lý trước.
Phát hiện văn bản
Một cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, bộ dữ liệu Phát hiện Văn bản chứa khoảng 500 hình ảnh trong nhà và ngoài trời về biển báo, biển cửa, biển cảnh báo và hơn thế nữa.
Stanford OCR
Được xuất bản bởi Stanford, bộ dữ liệu sử dụng miễn phí này là một bộ sưu tập từ viết tay của Nhóm Hệ thống Ngôn ngữ Nói MIT.
Văn bản Chế độ xem Phố
Được thu thập từ hình ảnh Chế độ xem phố của Google, tập dữ liệu này có các hình ảnh phát hiện văn bản chủ yếu là các bảng và biển báo cấp phố.
Cơ sở dữ liệu tài liệu
Cơ sở dữ liệu tài liệu là một bộ sưu tập gồm 941 tài liệu viết tay, bao gồm bảng, công thức, hình vẽ, sơ đồ, danh sách và hơn thế nữa, từ 189 tác giả.
Biểu thức Toán học
Biểu thức Toán học là một cơ sở dữ liệu chứa 101 ký hiệu toán học và 10,000 biểu thức.
Số nhà ở Chế độ xem phố
Được thu thập từ Chế độ xem phố của Google, Số nhà ở Chế độ xem phố này là cơ sở dữ liệu chứa 73257 chữ số số nhà trên phố.
Môi trường tự nhiên OCR
Môi trường tự nhiên OCR, là một tập dữ liệu của gần 660 hình ảnh trên toàn thế giới và 5238 chú thích văn bản.
Biểu thức Toán học
Hơn 10,000 biểu thức với hơn 101 ký hiệu toán học.
Ký tự Trung Quốc viết tay
Tập dữ liệu gồm 909,818 hình ảnh chữ Hán viết tay, tương đương với khoảng 10 bài báo.
Văn bản in tiếng Ả Rập
Từ vựng gồm 113,284 từ sử dụng 10 phông chữ tiếng Ả Rập.
Văn bản tiếng Anh viết tay
Văn bản tiếng Anh viết tay trên bảng trắng với hơn 1700 mục.
3000 môi trường Hình ảnh
3000 hình ảnh từ nhiều môi trường khác nhau, bao gồm cảnh ngoài trời và trong nhà dưới các ánh sáng khác nhau.
Dữ liệu Chars74K
74,000 hình ảnh chữ số tiếng Anh và tiếng Kannada.
IAM (Chữ viết tay IAM)
Cơ sở dữ liệu IAM có 13,353 hình ảnh văn bản viết tay của 657 nhà văn từ Lancaster-Oslo/Bergen Corpus of British English.
FUNSD (Hiểu biểu mẫu trong tài liệu được quét ồn ào)
FUNSD bao gồm 199 biểu mẫu được quét, có chú thích với hình thức đa dạng và ồn ào, thách thức việc hiểu biểu mẫu.
Văn bản OCR
TextOCR đánh giá khả năng nhận dạng văn bản trên văn bản cảnh có hình dạng tùy ý trong hình ảnh tự nhiên.
Twitter 100k
Twitter100k là một tập dữ liệu lớn để truy xuất đa phương tiện được giám sát yếu.
SSIG-SegPlate – Phân đoạn ký tự biển số xe (LPCS)
Tập dữ liệu này đánh giá Phân đoạn ký tự biển số xe (LPCS) với 101 hình ảnh xe ban ngày.
105,941 hình ảnh Dữ liệu OCR cảnh thiên nhiên của 12 ngôn ngữ
Dữ liệu bao gồm 12 ngôn ngữ (6 châu Á, 6 châu Âu) và nhiều khung cảnh, góc độ thiên nhiên khác nhau. Nó có các hộp giới hạn cấp dòng và phiên âm văn bản. Nó rất hữu ích cho các tác vụ OCR đa ngôn ngữ.
Bộ dữ liệu hình ảnh bảng hiệu Ấn Độ
Bộ dữ liệu có hình ảnh biển báo giao thông của Ấn Độ để phân loại và phát hiện, được chụp trong các điều kiện thời tiết khác nhau vào ban ngày, buổi tối và ban đêm.
Đây là một số bộ dữ liệu mã nguồn mở hàng đầu để đào tạo các mô hình ML cho các ứng dụng phát hiện văn bản. Chọn một cái phù hợp với nhu cầu kinh doanh và ứng dụng của bạn có thể mất thời gian và công sức. Tuy nhiên, bạn phải thử nghiệm với các bộ dữ liệu này trước khi quyết định chọn bộ dữ liệu thích hợp.
[Cũng đọc: Đồ họa thông tin OCR – Định nghĩa, Lợi ích, Thách thức và Trường hợp sử dụng]
Để giúp bạn tiến tới một ứng dụng phát hiện văn bản đáng tin cậy và hiệu quả là Shaip – nhà cung cấp giải pháp công nghệ cao cấp. Chúng tôi tận dụng kinh nghiệm công nghệ của mình để tạo ra các tập dữ liệu đào tạo OCR có thể tùy chỉnh, tối ưu hóa và hiệu quả cho nhiều dự án khách hàng khác nhau. Để hiểu đầy đủ về khả năng của chúng tôi, hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay.
