Thế giới kinh doanh đang chuyển đổi với một tốc độ phi thường, nhưng sự chuyển đổi kỹ thuật số này gần như không rộng khắp như chúng ta mong muốn. Mọi người vẫn đang xử lý các tài liệu vật lý trong hoạt động hàng ngày của họ, từ các tập đoàn lớn đến các doanh nghiệp quy mô nhỏ. Mặc dù tần suất sử dụng đã giảm đi đáng kể nhưng nó vẫn chưa hoàn toàn bị loại bỏ. Thay vì quá trình quét tài liệu để sử dụng kỹ thuật số tốn nhiều thời gian, hãy sử dụng OCR tiết kiệm thời gian và hiệu quả.
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 là gì?
Còn được gọi là nhận dạng văn bản, OCR hoặc Nhận dạng ký tự quang học là chương trình trích xuất dữ liệu in hoặc viết từ tài liệu được quét, PDF chỉ có hình ảnh và ghi chú viết tay sang định dạng máy có thể đọc được. Phần mềm lấy ra từng chữ cái từ hình ảnh và kết hợp chúng thành các từ và câu, do đó giúp dễ dàng truy cập và chỉnh sửa tài liệu kỹ thuật số.
Bộ dữ liệu nguồn mở là gì?
Có một số nơi mà công nghệ OCR có tiềm năng lớn để được tận dụng. Một số nơi bao gồm sân bay, xuất bản sách điện tử, quảng cáo, ngân hàng và hệ thống chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, để các ứng dụng phục vụ được mục đích của chúng, chúng cần được đào tạo về các Bộ dữ liệu nhận dạng ký tự quang học.
Hiệu quả của ứng dụng phụ thuộc phần lớn vào chất lượng của tập dữ liệu và phương pháp đào tạo liên quan. Tuy nhiên, việc tìm kiếm kỹ thuật số chất lượng và tập dữ liệu viết tay là khó khăn cho ứng dụng. Vì vậy, nhiều công ty sử dụng bộ dữ liệu mã nguồn mở hoặc sử dụng miễn phí thay vì bộ dữ liệu độc quyền.
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.
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.
15 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 15 tốt nhất là
Tập dữ liệu ICDAR
Hội nghị Quốc tế về Phân tích và Ghi nhận Tài liệu có một kho lưu trữ 229 hình ảnh đào tạo và 233 hình ảnh thử nghiệm, cùng với các chú thích. Nó hoạt động như một điểm chuẩn để đánh giá phát hiện văn bản.
Bộ dữ liệu 5K từ IIIT
Lấy từ tìm kiếm hình ảnh của Google, IIIT 5K-word là một tập hợp các từ từ biển hiệu, biển quảng cáo, biển số và áp phích. Nó chứa 5K hình ảnh từ được cắt xén khiến nó trở thành một trong những bộ sưu tập bộ dữ liệu nhận dạng văn bản phong phú nhất hiện có.
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.
DDI-100
Còn được gọi là Bộ dữ liệu ảnh tài liệu bị méo, DDI-100 là một bộ sưu tập hơn 6658 trang tài liệu với một số mẫu hình học và biến dạng được áp dụng. Ngoài ra, DDI-100 có hơn 99870 hình ảnh, mặt nạ tem, mặt nạ văn bản và hộp bao quanh.
RoadText-1K
Một trong những bộ dữ liệu lớn nhất giúp đào tạo các mô hình phát hiện văn bản trong video, RoadText-1K chứa 1000 video clip hoàn chỉnh với chú thích văn bản hộp giới hạn và phiên âm của văn bản trong mỗi khung video.
MSRA-TD500
Chứa 300 đào tạo và 200 hình ảnh văn bản; MSRA-TD500 chứa các ký tự từ ngôn ngữ tiếng Trung và tiếng Anh và được chú thích ở cấp độ câu.
Tập dữ liệu MJSynth
Được cung cấp bởi Đại học Oxford, tập dữ liệu từ này có gần 9 triệu hình ảnh được tạo tổng hợp bao gồm hơn 90 nghìn từ tiếng Anh.
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.
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.
Để giúp bạn tiến tới một ứng dụng phát hiện văn bản hiệu quả và đáng tin cậy 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 sản phẩm có thể tùy chỉnh, tối ưu hóa và bộ dữ liệu đào tạo OCR hiệu quả cho các dự án khách hàng khác nhau. Để hiểu hết khả năng của chúng tôi, hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay.
