Optical Character Recognition Nghe có vẻ dữ dội và xa lạ với hầu hết chúng ta, nhưng chúng ta đã và đang sử dụng công nghệ tiên tiến này thường xuyên hơn. Chúng tôi sử dụng công nghệ này khá rộng rãi, từ việc dịch văn bản nước ngoài sang ngôn ngữ mà chúng tôi ưa thích cho đến số hóa các tài liệu giấy in. Chưa, OCR công nghệ đã tiến xa hơn và trở thành một phần không thể thiếu trong hệ sinh thái công nghệ của chúng tôi.
Tuy nhiên, có quá ít thông tin về công nghệ tiên tiến này và đã đến lúc chúng ta nên soi rọi nó.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là gì?
Là một phần của họ Trí tuệ nhân tạo, Nhận dạng ký tự quang học là sự chuyển đổi điện tử của văn bản từ các ghi chú viết tay, văn bản in từ video, hình ảnhvà quét tài liệu sang định dạng kỹ thuật số và máy đọc được.
Có thể mã hóa văn bản từ tài liệu in và sửa đổi, lưu trữ hoặc thay đổi điện tử để lưu trữ, phục hồi và sử dụng để xây dựng mô hình ML bằng công nghệ OCR.
Có hai loại OCR cơ bản - truyền thống và viết tay. Mặc dù cả hai đều hướng tới cùng một kết quả, nhưng chúng khác nhau về cách chúng trích xuất thông tin.
Trong OCR truyền thống, văn bản được trích xuất dựa trên các kiểu phông chữ có sẵn mà Hệ thống OCR có thể được đào tạo với. Mặt khác, trong OCR viết tay, nơi mỗi phong cách viết là duy nhất, đó là một thách thức để đọc và mã hóa. Không giống như văn bản được đánh máy, trong đó văn bản xuất hiện giống nhau trên toàn bộ bảng, văn bản viết tay là duy nhất đối với cá nhân. OCR viết tay cần được đào tạo thêm để chính xác nhận dạng mẫu.
Tại sao OCR lại quan trọng?
Khi chuyển đổi kỹ thuật số đạt được vị thế nổi bật trên thế giới, chúng ta đang chứng kiến sự kết thúc của các hệ thống và quy trình cũ, lỗi thời. Mặc dù quá trình chuyển đổi này thật khó tin nhưng nó cũng đi kèm với những thách thức ban đầu. Đây có thể là quy trình công việc kinh doanh liên quan đến việc sao lưu phương tiện in như một cách của quy trình nhập dữ liệu.
Khi nội dung in ấn được số hóa, chúng thường ở định dạng hình ảnh, trong đó văn bản không thể được sửa đổi, thao tác hoặc đưa vào các mô hình AI để đào tạo và xử lý. Để biến chúng thành tài sản kỹ thuật số sẵn sàng cho máy, chúng phải được xác định và xử lý.
Công nghệ OCR giải quyết vấn đề này bằng cách quét và chuyển đổi văn bản trong hình ảnh, video và các định dạng khác thành dữ liệu có thể được cung cấp trên nền tảng, ngôn ngữ lập trình và cơ sở dữ liệu.
Khía cạnh đặc biệt không thể tránh khỏi này trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số đang thúc đẩy sự phát triển của thị trường OCR, nơi thị trường này ước tính tăng trưởng với tốc độ CAGR là 14.32% để đạt giá trị 40 tỷ USD vào năm 2032. Bên cạnh đó, với sự gia tăng của thị giác máy tính và vô số trường hợp sử dụng của nó , Công nghệ OCR đã trở thành điểm tựa để có thể phát triển các đổi mới và giải pháp.
Đây có thể là số hóa đơn thuốc của bác sĩ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe để cho phép đọc biển hiệu trên ô tô tự lái. OCR là công nghệ cơ bản thúc đẩy sự thay đổi.
Công nghệ OCR hoạt động như thế nào
Việc dịch điện tử văn bản ngoại tuyến sang các bit kỹ thuật số là một công việc rất thú vị và tỉ mỉ. Để cung cấp cho bạn ý tưởng ngắn gọn về cách thức hoạt động của tính năng này, đây là bản phân tích đầy đủ:
Quét (scanning)
Bước đầu tiên trong quy trình liên quan đến việc sử dụng máy quét quang học để quét tài liệu và tách biệt các ký tự và dữ liệu khỏi mọi thứ khác. Tệp được quét được lưu trữ dưới dạng hình ảnh.
Tinh chế
Vì không phải tất cả tài liệu và trang tính đều có chất lượng như nhau nên tất cả hình ảnh đều được tinh chỉnh để tối ưu hóa chất lượng. Điều này liên quan đến việc căn chỉnh văn bản, làm mịn các pixel, làm cho văn bản rõ ràng hơn và hơn thế nữa. Quá trình này làm cho văn bản có thể đọc được.
Phân loại
Sau khi hình ảnh được tinh chỉnh, văn bản sẽ được phân loại và tách thành các cụm. Điều này liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật phân đoạn hình ảnh để phân loại văn bản thành các danh mục.
Nhận dạng ký tự
Với văn bản được phân loại, các mô hình và thuật toán OCR như nhận dạng mẫu và tính năng sẽ hoạt động để xác định văn bản và chữ cái. Trong khi nhận dạng mẫu tìm kiếm chữ viết tay, phông chữ, định dạng văn bản và các khía cạnh khác thì nhận dạng tính năng sẽ xác định các mẫu như đường cong, hướng đường thẳng, đường thẳng, v.v.
Hậu xử lý
Sau khi văn bản được xác định, đầu ra sẽ được tạo ra, thường ở dạng tệp kỹ thuật số. Điều quan trọng cần lưu ý là kết quả không chính xác 100% vì chất lượng đầu ra phụ thuộc vào chất lượng giấy, chữ viết tay, mẫu văn bản lạ, thuật toán, v.v.
Tập dữ liệu hóa đơn / biên nhận / tài liệu chất lượng cao để đào tạo mô hình AI của bạn
Các loại OCR
OCR không chỉ liên quan đến việc số hóa văn bản trên giấy mà còn liên quan đến văn bản ở bất kỳ định dạng nào khác ngoài tài liệu. Vì loại hình và ứng dụng của nó rất đa dạng nên các kỹ thuật và cách tiếp cận được triển khai cũng khác biệt.
Nhận dạng từ thông minh Tính năng này ghi lại chữ viết tay và văn bản chữ thảo, khiến việc số hóa bất kỳ nhật ký hoặc tài liệu viết tay nào trở nên lý tưởng.
Loại OCR | Nó liên quan gì |
Nhận dạng ký tự thông minh | Điều này rất giống với nhận dạng từ nhưng thay vì quét toàn bộ văn bản, nó sẽ tìm kiếm các ký tự cụ thể. |
Optical Character Recognition | Điều này phát hiện văn bản đã gõ nhưng giống như tên gợi ý, nó chỉ xác định một ký tự cùng một lúc. |
Nhận dạng từ quang học | Tương tự như nhận dạng ký tự, tính năng này xác định các từ và văn bản thay vì chỉ các ký tự trong hình ảnh có văn bản được nhập. |
Nhận dạng dấu quang học | Dữ liệu do con người đánh dấu như phản hồi OMR, điểm trên phiếu bầu, dấu tích trong phiếu trả lời và nhiều dữ liệu khác được xác định bằng kỹ thuật này. |
Ưu điểm của OCR
Nhận dạng ký tự quang học - công nghệ OCR - mang lại một loạt lợi ích, một số trong số đó là:
Tăng tốc độ của quá trình:
Bằng cách nhanh chóng chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin máy đọc được và có thể tìm kiếm, công nghệ này giúp tăng tốc độ của các quy trình kinh doanh.
Tăng độ chính xác:
Nguy cơ sai sót của con người được loại bỏ, giúp cải thiện độ chính xác tổng thể của việc nhận dạng ký tự.
Giảm chi phí xử lý:
Phần mềm Nhận dạng Ký tự Quang học không hoàn toàn phụ thuộc vào các công nghệ khác, giảm chi phí xử lý.
Tăng cường năng suất:
Vì thông tin luôn sẵn có và có thể tìm kiếm được, nhân viên có nhiều thời gian hơn để làm các công việc hiệu quả và đạt được mục tiêu.
Cải thiện sự hài lòng của khách hàng:
Sự sẵn có của thông tin ở định dạng có thể tìm kiếm dễ dàng đảm bảo mức độ hài lòng cao hơn và trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
Các trường hợp sử dụng và ứng dụng
Bảo quản tài liệu / Số hóa tài liệu
Các tài liệu lịch sử cũ có giá trị có thể được bảo quản, lưu trữ và trở nên không thể phá hủy bằng cách chuyển đổi chúng sang định dạng số hóa. Công nghệ OCR đang được sử dụng để số hóa sách cổ và quý hiếm, vì vậy những bản thảo có phông chữ không đều này có thể được thay đổi kỹ thuật số và có thể tìm kiếm được trong tương lai.
Ngân hàng và tài chính
Ngành tài chính ngân hàng đang sử dụng công nghệ OCT để phát triển. Công nghệ này đang giúp cải thiện việc ngăn chặn gian lận bảo mật, giảm thiểu rủi ro và xử lý nhanh hơn. Các ngân hàng và ứng dụng ngân hàng sử dụng OCR để trích xuất dữ liệu quan trọng từ séc như số tài khoản, số tiền và chữ ký tay. OCR đang giúp xử lý nhanh hơn các đơn xin vay và thế chấp, hóa đơn và phiếu thanh toán.
Trước khi OCR trở nên phổ biến hơn, tất cả các tài liệu ngân hàng như hồ sơ, biên lai, bảng sao kê và séc là vật lý. Với số hóa OCR, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể hợp lý hóa quy trình, loại bỏ lỗi thủ công và cải thiện hiệu quả quy trình bằng cách nhanh chóng truy cập dữ liệu.
Nhận dạng biển số
Công nghệ OCR được sử dụng rộng rãi trong việc xác định các số và văn bản trên biển số. Công nghệ này đang được sử dụng để xác định ô tô bị mất, tính phí đậu xe và ngăn chặn tội phạm xe cộ.
Công nghệ OCR đang giúp thực hiện các quy tắc an toàn đường bộ để tránh gian lận và tội phạm. Vì biển số trên xe được liên kết với thông tin đăng nhập của người lái xe nên việc nhận dạng dễ dàng hơn.
Hơn nữa, các biển số bao gồm một loạt các số và văn bản được viết rõ ràng mà mô hình AI không khó đọc, làm cho nó dễ dàng và chính xác hơn.
Chuyển văn bản thành giọng nói
Ứng dụng chuyển văn bản thành giọng nói của công nghệ OCR là một trợ giúp tuyệt vời cho những người khó khăn về thị giác có thể hoạt động dễ dàng hơn. Công nghệ OCR giúp quét các văn bản vật lý và kỹ thuật số cũng như sử dụng các thiết bị thoại. Nội dung sau đó được đọc to. Mặc dù khía cạnh chuyển văn bản thành giọng nói của công nghệ OCR là một trong những ứng dụng đầu tiên, nhưng giờ đây nó đã được phát triển và nâng cao để đáp ứng nhu cầu riêng của những người có thị giác khó khăn bằng cách hỗ trợ một số phương ngữ và ngôn ngữ.
Phiên âm của nhiều danh mục Tài liệu giấy đã quét Bộ dữ liệu
Sử dụng công nghệ OCR, hóa đơn, biên lai, hóa đơn và các tài liệu khác thuộc các thể loại khác nhau cũng được sao chép một cách hiệu quả. Bản tin, giấy tờ có số trong vòng tròn, biểu mẫu hộp kiểm và tài liệu với một số danh mục như biểu mẫu thuế và sổ tay hướng dẫn cũng có thể được số hóa.
Phiên âm các Nhãn Y tế bằng OCR
Bằng cách giúp quét các nhãn y tế kê đơn bằng OCR, giờ đây có thể tự động thu thập dữ liệu y tế. Y tế dữ liệu được thu thập từ đơn thuốc viết tay, thông tin thuốc, số lượng để tránh sai sót thủ công, trùng lặp, sơ suất.
Với OCR, ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe có thể nhanh chóng quét, lưu trữ và tìm kiếm bệnh sử của bệnh nhân. OCR giúp bạn có thể số hóa và lưu trữ các báo cáo quét, lịch sử điều trị, hồ sơ bệnh viện, hồ sơ bảo hiểm, chụp X-quang và các tài liệu khác. Bằng cách số hóa, sao chép và lưu trữ các nhãn y tế, OCR giúp dễ dàng hợp lý hóa quy trình và tăng tốc độ chăm sóc sức khỏe.
Phát hiện Phố / Đường & Trích xuất dữ liệu Bảng Phố với OCR
Tự động phát hiện, nhận dạng và phân loại các biển báo đường / phố đang được thực hiện với OCR. Bằng cách phát hiện các biển báo trên đường, OCR đang hướng người lái xe đến một hành trình an toàn hơn. Công nghệ OCR hoạt động tốt như nhau trong điều kiện ánh sáng yếu, phát hiện các biển báo trên đường bằng một số ngôn ngữ và các biển báo có hình dạng khác nhau và phân loại giống nhau cho tương lai.
Để phát triển một nhận dạng ký tự thông minh , bạn phải đào tạo nó với tập dữ liệu dành riêng cho dự án.
Tại Shaip, chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu tài liệu hoàn toàn tùy chỉnh để phát triển OCR cho các mô hình AI và ML. Chuyên ngành của chúng tôi quá trình OCR giúp phát triển các giải pháp tối ưu hóa cho khách hàng.
Chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu rộng rãi và đáng tin cậy chứa hàng nghìn dữ liệu được trích xuất đa dạng từ các tài liệu được quét. Liên hệ với của chúng tôi Giải pháp OCR các chuyên gia để biết cách chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu có thể mở rộng, giá cả phải chăng và dành riêng cho khách hàng.