Der Anstieg der Verwendung optischer Zeichenerkennung kann hauptsächlich auf die Zunahme der Produktion automatischer Erkennungssysteme zurückgeführt werden. Dadurch wird der weltweite Marktwert der OCR-Technologie gekoppelt 8.93 Milliarden Dollar im Jahr 2021, wird zwischen 15.4 und 2022 voraussichtlich mit einer CAGR von 2030 % wachsen.
Aber was genau ist OCR-Technologie? Und warum ist es ein Wendepunkt für Unternehmen, die effiziente KI-Modelle entwickeln? Lass es uns herausfinden.
Was ist OCR (Optische Zeichenerkennung)?
OCR ist eine Technologie, die verschiedene Dokumenttypen, wie gescannte Papierdokumente, PDFs oder Textbilder, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umwandelt. Sie funktioniert folgendermaßen:
- Analysieren der Textstruktur in einem Bild
- Aufteilung des Textes in Zeilen und Zeichen
- Umwandlung dieser visuellen Zeichen in maschinenlesbaren Text
Häufige Verwendungen sind:
- Konvertieren gescannter Dokumente in editierbare Textdateien
- Digitalisierung gedruckter Bücher
- Text aus Fotos extrahieren
- Umwandlung handschriftlicher Rezepte in digitalen Text
- Kennzeichenerkennung
Vorteile und Herausforderungen von Open-Source-Datensätzen
Unternehmen müssen die Vorteile und Herausforderungen gegeneinander abwägen, um zu verstehen, ob sie sich für kostenlos nutzbare Daten für ihre ML-Anwendungen entscheiden müssen.
Vorteile
- Die Daten sind leicht zugänglich. Aufgrund der Datenverfügbarkeit werden die Kosten für die Entwicklung der Anwendung erheblich reduziert.
- Der Zeit- und Arbeitsaufwand für das Sammeln von Daten für die Anwendung wird erheblich reduziert, da der Datensatz leicht verfügbar ist.
- Es gibt eine Fülle von Community-Foren oder Hilfegruppen, die beim Lernen, Anpassen und Optimieren des Datensatzes helfen.
- Einer der Hauptvorteile des Open-Source-Datasets besteht darin, dass es keine Einschränkungen für die Anpassung gibt.
- Open-Source-Daten sind einem großen Teil der Bevölkerung zugänglich und ermöglichen Analysen und Innovationen ohne finanzielle Barrieren.
Probleme
- Die projektspezifischen Daten sind schwer zu beschaffen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass Informationen fehlen und die verfügbaren Daten falsch verwendet werden.
- Das Erfassen proprietärer Daten erfordert Zeit, Mühe und ist kostspielig
- Während es einfacher sein könnte, Daten zu erfassen, können die Kosten für Wissen und Analyse den anfänglichen Vorteil überwiegen.
- Auch andere Entwickler verwenden dieselben Daten, um Anwendungen zu entwickeln.
- Diese Datensätze sind sehr anfällig für Sicherheitsverletzungen, Datenschutz und Zustimmung.
Die 22 besten Handschrift- und OCR-Datensätze für maschinelles Lernen
Viele Open-Source-Datensätze sind für die Entwicklung von Texterkennungsanwendungen verfügbar. Einige der besten 22 sind
NIST-Datenbank
Das NIST oder das National Institute of Science bietet eine kostenlose Sammlung von über 3600 Handschriftmustern mit mehr als 810,000 Zeichenbildern
MNIST-Datenbank
Die MNIST-Datenbank, abgeleitet von den Spezialdatenbanken 1 und 3 des NSIT, ist eine kompilierte Sammlung von 60,000 handschriftlichen Zahlen für das Trainingsset und 10,000 Beispielen für das Testset. Diese Open-Source-Datenbank hilft dabei, Modelle zu trainieren, um Muster zu erkennen, während weniger Zeit für die Vorverarbeitung aufgewendet wird.
Texterkennung
Der Texterkennungs-Datensatz ist eine Open-Source-Datenbank und enthält etwa 500 Innen- und Außenbilder von Schildern, Türschildern, Warnschildern und mehr.
Stanford-OCR
Dieser von Stanford veröffentlichte, frei verwendbare Datensatz ist eine handschriftliche Wortsammlung der MIT Spoken Language Systems Group.
Street View-Text
Dieser Datensatz wurde aus Google Street View-Bildern gesammelt und enthält Texterkennungsbilder, hauptsächlich von Tafeln und Straßenschildern.
Dokumentendatenbank
Die Dokumentendatenbank ist eine Sammlung von 941 handschriftlichen Dokumenten, darunter Tabellen, Formeln, Zeichnungen, Diagramme, Listen und mehr, von 189 Autoren.
Mathematische Ausdrücke
The Mathematics Expressions ist eine Datenbank, die 101 mathematische Symbole und 10,000 Ausdrücke enthält.
Street View-Hausnummern
Diese Street View-Hausnummern stammen aus Google Street View und sind eine Datenbank mit 73257 Hausnummernziffern.
Natürliche Umgebung OCR
The Natural Environment OCR ist ein Datensatz mit fast 660 Bildern weltweit und 5238 Textanmerkungen.
Mathematische Ausdrücke
Über 10,000 Ausdrücke mit mehr als 101 mathematischen Symbolen.
Handgeschriebene chinesische Schriftzeichen
Ein Datensatz mit 909,818 handgeschriebenen Bildern chinesischer Schriftzeichen, was etwa 10 Nachrichtenartikeln entspricht.
Gedruckter arabischer Text
Ein Lexikon mit 113,284 Wörtern in 10 arabischen Schriftarten.
Handgeschriebener englischer Text
Handgeschriebener englischer Text auf einem Whiteboard mit über 1700 Einträgen.
3000 Umgebungen Bilder
3000 Bilder aus verschiedenen Umgebungen, darunter Außen- und Innenszenen bei unterschiedlicher Beleuchtung.
Chars74K Daten
74,000 Bilder von englischen und Kannada-Ziffern.
IAM (IAM-Handschrift)
Die IAM-Datenbank enthält 13,353 handschriftliche Textbilder von 657 Autoren aus dem Lancaster-Oslo/Bergen-Korpus des britischen Englisch.
FUNSD (Formularverständnis in verrauschten gescannten Dokumenten)
FUNSD umfasst 199 kommentierte, gescannte Formulare mit unterschiedlichem und unruhigem Erscheinungsbild, die das Verständnis der Formulare erschweren.
Text-OCR
TextOCR vergleicht die Texterkennung von Szenentexten beliebiger Form in natürlichen Bildern.
Twitter 100k
Twitter100k ist ein großer Datensatz für schwach überwachtes medienübergreifendes Abrufen.
SSIG-SegPlate – Nummernschild-Zeichensegmentierung (LPCS)
Dieser Datensatz wertet die License Plate Character Segmentation (LPCS) mit 101 Fahrzeugbildern bei Tageslicht aus.
105,941 Bilder Natürliche Szenen OCR-Daten in 12 Sprachen
Die Daten umfassen 12 Sprachen (6 asiatische, 6 europäische) und verschiedene natürliche Szenen und Winkel. Sie verfügen über Begrenzungsrahmen auf Zeilenebene und Texttranskriptionen. Sie sind für mehrsprachige OCR-Aufgaben nützlich.
Indischer Schilderbild-Datensatz
Der Datensatz enthält zur Klassifizierung und Erkennung Bilder indischer Verkehrszeichen, die bei unterschiedlichen Wetterbedingungen tagsüber, abends und nachts aufgenommen wurden.
Dies waren einige der besten Open-Source-Datensätze zum Trainieren von ML-Modellen für Texterkennungsanwendungen. Die Auswahl derjenigen, die Ihren Geschäfts- und Anwendungsanforderungen entspricht, kann Zeit und Mühe kosten. Sie müssen jedoch mit diesen Datensätzen experimentieren, bevor Sie sich für den geeigneten entscheiden.
[Lesen Sie auch: OCR-Infografik – Definition, Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsfälle]
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