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 für Videos, Bilderund gescannte Dokumente 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.
Wie funktioniert die OCR-Technologie?
An der Funktion der OCR-Technologie sind drei wesentliche Hardware- und Softwareelemente beteiligt.
Schritt 1: Konvertieren des physischen Dokuments in ein digitales Bild
In dieser Phase ist eine optische Scannerkomponente erforderlich, um das Dokument in ein Dokument umzuwandeln digitales Bild. Wenn sich das Dokument in einem physischen Papier befindet, ist es wesentlich, den interessierenden Bereich zu definieren, so dass nur diese Bereiche dekodiert werden. Die Bereiche mit dem Text werden für die Konvertierung berücksichtigt, während der Rest null bleibt. Die Bilder auf dem Dokument werden in Hintergrundfarben umgewandelt, während der Text dunkel bleibt – dies hilft, die Zeichen vom Hintergrund zu trennen.
Schritt 2: Zeichenerkennungsphase
Dieser Schritt startet den Prozess der Erkennung bestimmter Zeichen im Text. Das System analysiert nicht den gesamten Text – Zahlen und Buchstaben – auf einmal. Es wählt kleinere Segmente aus, höchstwahrscheinlich einzelne Wörter, wenn das KI-System die Sprache genau erkennen kann.
Feature-Erkennung: Es wird verwendet, um das neuere Zeichen mit Hilfe von Regeln zu identifizieren, die bestimmte Eigenschaften des Textes bestimmen. Der Buchstabe „T“ zum Beispiel mag für uns sehr einfach aussehen, ist aber für eine KI eine relativ komplizierte Kombination aus vertikalen und horizontalen Linien.
Mustererkennung: Die KI wird mit einer Sammlung von Texten und Zahlen trainiert, um Übereinstimmungen aus den Dokumenten mit ihrem erlernten Repository automatisch zu identifizieren und zu erkennen.
Schritt 3: Verarbeitung und Ausgabe von Text
Alle identifizierten Zeichen werden in einen ASCII-Code umgewandelt, um für die Zukunft gespeichert zu werden. Es ist wichtig, eine Nachbearbeitung zu haben, damit die erste Ausgabe doppelt überprüft werden kann. Beispielsweise sehen die Buchstaben „I“ und „1“ möglicherweise ein wenig ähnlich aus, was es dem System erschwert, sie zu erkennen, insbesondere wenn es sich um Handschrift handelt.
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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
Alte historische Wertdokumente können erhalten, gespeichert und durch die Umwandlung in ein digitalisiertes Format unverwüstlich gemacht werden. Die OCR-Technologie wird zur Digitalisierung antiker und seltener Bücher verwendet, sodass diese Manuskripte mit unregelmäßigen Schriftarten digital verändert und für die Zukunft durchsuchbar gemacht werden können.
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 wird häufig zur Identifizierung von Nummern und Text auf Nummernschildern verwendet. Diese Technologie wird verwendet, um verlorene Autos zu identifizieren, Parkgebühren zu berechnen und Fahrzeugkriminalität zu verhindern.
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
Mithilfe der OCR-Technologie werden auch Rechnungen, Quittungen, Rechnungen und andere Dokumente unterschiedlicher Kategorien effektiv transkribiert. Newsletter, Papiere mit Zahlen in Kreisen, Checkbox-Formulare und Dokumente mit mehreren Kategorien wie Steuerformulare und Handbücher können ebenfalls digitalisiert werden.
Transkribieren Sie medizinische Etiketten mit OCR
Durch die Unterstützung beim Scannen von verschreibungspflichtigen medizinischen Etiketten mit OCR ist es jetzt möglich, medizinische Daten automatisch zu erfassen. Das medizinische Daten erfasst werden von handschriftlichen Rezepten, Medikamenteninformationen und Menge, um manuelle Fehler, Doppelarbeit und Nachlässigkeit zu vermeiden.
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
Die automatische Erkennung, Identifizierung und Klassifizierung von Straßen-/Straßenschildern erfolgt mit OCR. Durch die Erkennung von Verkehrszeichen weist OCR die Fahrer auf eine sicherere Fahrt hin. Die OCR-Technologie funktioniert auch bei schlechten Lichtverhältnissen, erkennt Verkehrszeichen in mehreren Sprachen und unterschiedlich geformte Schilder und klassifiziert diese für die Zukunft.
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