Optical Character Recognition mag für die meisten von uns intensiv und fremd klingen, aber wir haben diese fortschrittliche Technologie häufiger verwendet. Wir nutzen diese Technologie ziemlich umfangreich, von der Übersetzung des fremden Textes in eine Sprache unserer Wahl bis hin zur Digitalisierung gedruckter Papierdokumente. Noch, OCR Die Technologie hat sich weiter entwickelt und ist zu einem festen Bestandteil unseres Tech-Ökosystems geworden.
Es gibt jedoch viel zu wenig Informationen über diese innovative Technologie, und es ist an der Zeit, dass wir sie beleuchten.
Was ist optische Zeichenerkennung (OCR)?
Als Teil der Familie der künstlichen Intelligenz ist die optische Zeichenerkennung die elektronische Konvertierung von Text aus handschriftlichen Notizen, gedruckter Text von Videos, Bildern und gescannten Dokumenten in ein maschinenlesbares und digitales Format.
Es ist möglich, Text aus einem gedruckten Dokument zu kodieren und elektronisch zu modifizieren, zu speichern oder zu ändern, um ihn zu speichern, wiederherzustellen und zum Erstellen von ML-Modellen mit OCR-Technologie zu verwenden.
Es gibt zwei grundlegende Arten von OCR – die traditionelle und die handschriftliche. Obwohl beide auf das gleiche Ergebnis hinarbeiten, unterscheiden sie sich darin, wie sie die Informationen extrahieren.
Bei herkömmlicher OCR wird der Text basierend auf den verfügbaren Schriftstilen extrahiert, die der OCR-Systeme kann damit trainiert werden. Bei einer handschriftlichen OCR hingegen, bei der jeder Schreibstil einzigartig ist, ist das Lesen und Kodieren eine Herausforderung. Im Gegensatz zu getipptem Text, bei dem der Text auf der ganzen Linie gleich erscheint, ist handgeschriebener Text für die Person einzigartig. Handschriftliche OCR erfordert mehr Training für genaues Arbeiten Mustererkennung.
Warum ist OCR wichtig?
Da die digitale Transformation weltweit an Bedeutung gewinnt, erleben wir das Ende veralteter Altsysteme und -prozesse. Dieser Übergang ist zwar unglaublich, bringt aber auch seine eigenen Herausforderungen mit sich. Dies könnten Geschäftsabläufe sein, die das Sichern von Druckmedien als Methode zur Dateneingabe beinhalten.
Wenn Druckmaterialien digitalisiert werden, liegen sie häufig in einem Bildformat vor, in dem der Text nicht geändert, bearbeitet oder in KI-Modelle zum Trainieren und Verarbeiten eingespeist werden kann. Um sie in maschinentaugliche digitale Materialien umzuwandeln, müssen sie identifiziert und verarbeitet werden.
Die OCR-Technologie kümmert sich darum, indem sie Text in Bildern, Videos und anderen Formaten scannt und in Daten konvertiert, die in Plattformen, Programmiersprachen und Datenbanken eingespeist werden können.
Dieser besonders unvermeidliche Aspekt der digitalen Transformation treibt das Wachstum des OCR-Marktes voran, der Schätzungen zufolge mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 14.32 % wachsen und bis 40 einen Wert von 2032 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Darüber hinaus ist die OCR-Technologie mit dem Aufkommen der Computervision und ihrer unzähligen Anwendungsfälle zum Dreh- und Angelpunkt geworden, um den herum Innovationen und Lösungen entwickelt werden können.
Dabei kann es sich um die Digitalisierung ärztlicher Rezepte im Gesundheitswesen oder um die Möglichkeit handeln, Schilder in selbstfahrenden Autos lesen zu können. OCR ist die zugrunde liegende Technologie, die den Wandel vorantreibt.
Wie die OCR-Technologie funktioniert
Die elektronische Übersetzung von Offline-Texten in digitale Bits ist sehr interessant und akribisch. Um Ihnen eine kurze Vorstellung davon zu geben, wie das funktioniert, hier eine vollständige Aufschlüsselung:
Scannen
Im ersten Schritt des Prozesses werden die Dokumente mit optischen Scannern gescannt und Zeichen und Daten von allem anderen isoliert. Die gescannte Datei wird als Bild gespeichert.
Raffination
Da nicht alle Dokumente und Blätter die gleiche Qualität aufweisen, werden alle Bilder zur Qualitätsoptimierung verfeinert. Dabei werden Texte ausgerichtet, Pixel geglättet, Texte klarer dargestellt und vieles mehr. Dieser Vorgang macht den Text lesbar.
Klassifizierung
Sobald das Bild verfeinert ist, wird der Text klassifiziert und in Cluster aufgeteilt. Dabei werden Bildsegmentierungstechniken verwendet, um Text in Kategorien zu klassifizieren.
Zeichenerkennung
Wenn der Text klassifiziert ist, werden OCR-Modelle und Algorithmen wie Muster- und Merkmalserkennung aktiviert, um Text und Buchstaben zu identifizieren. Während die Mustererkennung nach Handschrift, Schriftarten, Textformaten und anderen Aspekten sucht, identifiziert die Merkmalserkennung Muster wie Kurven, Linienrichtung, Linien und mehr.
Nachbearbeitung
Nachdem die Texte identifiziert wurden, wird eine Ausgabe generiert, die normalerweise in einer digitalen Datei vorliegt. Es ist wichtig zu beachten, dass die Ergebnisse nicht 100 % genau sind, da die Ausgabequalität von der Papierqualität, der Handschrift, ungewöhnlichen Textmustern, Algorithmen und mehr abhängt.
[Lesen Sie auch: OCR im Gesundheitswesen: Anwendungsfälle, Vorteile und Nachteile]
Arten von OCR
Bei OCR geht es nicht nur um die Digitalisierung von Text auf Papier, sondern auch von Text in jedem anderen Format außer Dokumenten. Da es verschiedene Arten und Anwendungen gibt, sind auch die eingesetzten Techniken und Ansätze unterschiedlich.
Intelligente Worterkennung: Erfasst Handschrift und Kursivschrift und eignet sich daher ideal zum Digitalisieren handschriftlicher Tagebücher oder Dokumente.
| OCR-Typ | Was es beinhaltet |
| Intelligente Zeichenerkennung | Dies ist der Worterkennung sehr ähnlich, aber anstatt den gesamten Text zu scannen, wird nach bestimmten Zeichen gesucht. |
| Optical Character Recognition | Dies erkennt getippten Text, identifiziert aber, wie der Name schon sagt, nur ein Zeichen auf einmal. |
| Optische Worterkennung | Ähnlich wie bei der Zeichenerkennung werden hiermit Wörter und Texte statt nur Zeichen in Bildern mit getippten Texten identifiziert. |
| Optische Markenerkennung | Mit dieser Technik werden von Menschen markierte Daten wie OMR-Antworten, Markierungen auf Stimmzetteln, Häkchen in Antwortbögen und mehr identifiziert. |
Vorteile von OCR
Optische Zeichenerkennung – OCR-Technologie – bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich, von denen einige sind:
Erhöhen Sie die Geschwindigkeit des Prozesses:
Durch die schnelle Umwandlung unstrukturierter Daten in maschinenlesbare und durchsuchbare Informationen trägt die Technologie zur Beschleunigung von Geschäftsprozessen bei.
Erhöht die Genauigkeit:
Das Risiko menschlicher Fehler wird eliminiert, was die Gesamtgenauigkeit der Zeichenerkennung verbessert.
Reduziert Bearbeitungskosten:
Die Optical Character Recognition-Software ist nicht vollständig von anderen Technologien abhängig, wodurch die Verarbeitungskosten gesenkt werden.
Erhöht die Produktivität:
Da Informationen leicht verfügbar und durchsuchbar sind, haben Mitarbeiter mehr Zeit, produktive Aufgaben zu erledigen und Ziele zu erreichen.
Verbessert die Kundenzufriedenheit:
Die Verfügbarkeit von Informationen in einem leicht durchsuchbaren Format sorgt für eine höhere Zufriedenheit und ein besseres Kundenerlebnis.
Anwendungsfälle und Anwendungen
Aufbewahrung von Dokumenten / Digitalisierung von Dokumenten
Banken und Finanzen
Der Banken- und Finanzsektor nutzt die OCT-Technologie nach Kräften. Diese Technologie trägt dazu bei, die Verhinderung von Sicherheitsbetrug zu verbessern, Risiken zu reduzieren und die Verarbeitung zu beschleunigen. Banken und Banking-Apps verwenden OCR, um wichtige Daten aus Schecks wie Kontonummer, Betrag und Handunterschrift zu extrahieren. OCR hilft bei der schnelleren Bearbeitung von Kredit- und Hypothekenanträgen, Rechnungen und Gehaltsabrechnungen.
Bevor OCR üblicher wurde, waren alle Bankdokumente wie Aufzeichnungen, Quittungen, Kontoauszüge und Schecks physisch. Mit der OCR-Digitalisierung können Banken und Finanzinstitute Prozesse rationalisieren, manuelle Fehler beseitigen und die Prozesseffizienz durch schnellen Datenzugriff verbessern.
Kennzeichenerkennung
Die OCR-Technologie hilft bei der Umsetzung von Verkehrssicherheitsregeln, um Betrug und Verbrechen zu vermeiden. Da die Nummernschilder eines Fahrzeugs mit den Ausweisen des Fahrers verknüpft sind, ist die Identifizierung einfacher.
Darüber hinaus bestehen die Nummernschilder aus einer gut geschriebenen Reihe von Zahlen und Texten, die für das KI-Modell nicht schwer zu lesen sind, was es einfacher und genauer macht.
Text-to-Speech
Die Text-to-Speech-Anwendung der OCR-Technologie ist eine hervorragende Hilfe für sehbehinderte Menschen, um leichter zu funktionieren. Die OCR-Technologie hilft beim Scannen physischer und digitaler Texte und bei der Verwendung von Sprachgeräten. Anschließend wird der Inhalt laut vorgelesen. Obwohl der Text-zu-Sprache-Aspekt der OCR-Technologie eine der ersten Anwendungen war, wird sie jetzt weiterentwickelt und verbessert, um den einzigartigen Bedürfnissen von Menschen mit Sehbehinderung gerecht zu werden, indem mehrere Dialekte und Sprachen unterstützt werden.
Transkription von Multi-Kategorie Gescannte Papierdokumente Datensätze
Transkribieren Sie medizinische Etiketten mit OCR
Mit OCR kann die Gesundheitsbranche die Krankengeschichte eines Patienten schnell scannen, speichern und suchen. Die OCR ermöglicht die Digitalisierung und Speicherung von Scanberichten, Behandlungshistorien, Krankenhausunterlagen, Versicherungsunterlagen, Röntgenbildern und anderen Dokumenten. Durch Digitalisierung, Transkription und Speicherung medizinischer Etiketten erleichtert OCR die Rationalisierung des Prozessablaufs und beschleunigt die Gesundheitsversorgung.
Erkennen von Straße/Straße und Extrahieren von Informationen Straßentafeldaten mit OCR
Um eine zu entwickeln intelligente Zeichenerkennung Tool müssen Sie es mit dem projektspezifischen Datensatz trainieren.
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[Lesen Sie auch: OCR-Infografik – Definition, Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsfälle]
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