OCR

Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là gì: Tổng quan và các ứng dụng của nó

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 videohình 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.

Công nghệ OCR hoạt động như thế nào?

Có ba yếu tố phần cứng và phần mềm quan trọng liên quan đến hoạt động của công nghệ OCR.

Bước 1: Chuyển đổi tài liệu vật lý thành hình ảnh kỹ thuật số

Trong giai đoạn này, cần phải có một bộ phận máy quét quang học để chuyển đổi tài liệu thành một hình ảnh kỹ thuật số. Nếu tài liệu ở dạng giấy vật lý, điều cần thiết là xác định khu vực quan tâm để chỉ những khu vực đó mới được giải mã. Các khu vực có văn bản được xem xét để chuyển đổi trong khi phần còn lại vẫn trống. Hình ảnh trên tài liệu được chuyển đổi thành màu nền trong khi văn bản vẫn tối - điều này giúp tách các ký tự khỏi nền.

Bước 2: Giai đoạn nhận dạng ký tự

Bước khởi động này bắt đầu quá trình nhận dạng các ký tự cụ thể trong văn bản. Hệ thống không tiến hành phân tích toàn bộ văn bản - số và chữ cái - cùng một lúc. Nó chọn các phân đoạn nhỏ hơn, rất có thể là các từ đơn lẻ nếu hệ thống AI có thể nhận dạng ngôn ngữ chính xác.

Nhận dạng tính năng: Nó được sử dụng để xác định ký tự mới hơn với sự trợ giúp của các quy tắc xác định các đặc điểm cụ thể của văn bản. Ví dụ, chữ 'T' có thể trông rất đơn giản đối với chúng ta, nhưng nó là sự kết hợp tương đối phức tạp giữa các đường dọc và ngang đối với AI.

Nhận dạng mẫu: AI được đào tạo bằng cách sử dụng một bộ sưu tập các văn bản và số để tự động xác định và nhận dạng các kết quả trùng khớp từ các tài liệu đến kho lưu trữ đã học của nó.

Bước 3: Xử lý và xuất văn bản

Tất cả các ký tự nhận dạng được chuyển đổi thành mã ASCII để lưu trữ cho tương lai. Điều cần thiết là phải xử lý hậu kỳ để đầu ra đầu tiên có thể được kiểm tra kỹ lưỡng. Ví dụ: các chữ cái 'I' và '1' có thể hơi giống nhau, khiến hệ thống khó nhận ra, đặc biệt là khi sử dụng chữ viết tay.

Tập dữ liệu hóa đơn / biên nhận / tài liệu chất lượng cao để đào tạo mô hình AI của bạn

Ưu điểm của OCR

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

Phiên âm của các 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

Nhận dạng biển số bằng Ocr 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

Ocr - Tài liệu đa ngôn ngữ 1 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

Ghi 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

Phát hiện Phố / Đường & Amp; Trích xuất thông tin dữ liệu bảng đường 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.

Xã hội Chia sẻ

Bạn cũng có thể thích