L'aumento dell'utilizzo del riconoscimento ottico dei caratteri può essere attribuito principalmente all'aumento della produzione di sistemi di riconoscimento automatico. Di conseguenza, il valore di mercato globale della tecnologia OCR è stato ancorato $8.93 miliardi nel 2021, si prevede che cresca a un CAGR del 15.4% tra il 2022 e il 2030.
Ma cos'è esattamente la tecnologia OCR? E perché è un punto di svolta per le aziende che sviluppano modelli di intelligenza artificiale efficienti? Scopriamolo.
Cos'è l'OCR (riconoscimento ottico dei caratteri)?
L'OCR è una tecnologia che converte diversi tipi di documenti, come documenti cartacei scansionati, PDF o immagini di testo, in dati modificabili e ricercabili. Funziona così:
- Analisi della struttura del testo in un'immagine
- Suddividere il testo in righe e caratteri
- Convertire questi caratteri visivi in testo leggibile dalla macchina
Gli usi comuni includono:
- Conversione di documenti scansionati in file di testo modificabili
- Digitalizzazione di libri stampati
- Estrazione di testo dalle foto
- Conversione di prescrizioni scritte a mano in testo digitale
- Riconoscimento targa
Vantaggi e sfide dei set di dati open source
Le aziende devono mettere a confronto vantaggi e sfide per capire se devono optare per dati free-to-use per le loro applicazioni ML.
Vantaggi
- I dati sono facilmente accessibili. Grazie alla disponibilità dei dati, il costo di sviluppo dell'applicazione è notevolmente ridotto.
- Il tempo e lo sforzo dedicati alla raccolta dei dati per l'applicazione sono notevolmente ridotti poiché il set di dati è prontamente disponibile.
- C'è un'abbondanza di forum della comunità o gruppi di aiuto che aiutano ad apprendere, adattare e ottimizzare il set di dati.
- Uno dei principali vantaggi del set di dati open source è che non pone alcuna restrizione alla personalizzazione.
- I dati open source sono accessibili a un'ampia fascia della popolazione, rendendo possibile l'analisi e l'innovazione senza barriere monetarie.
Le sfide
- I dati specifici del progetto sono difficili da acquisire. Inoltre, esiste la possibilità di informazioni mancanti e di un uso non corretto dei dati disponibili.
- L'acquisizione di dati proprietari richiede tempo, fatica ed è costosa
- Sebbene possa essere più facile acquisire dati, la conoscenza e il costo dell'analisi potrebbero superare il vantaggio iniziale.
- Anche altri sviluppatori utilizzano gli stessi dati per sviluppare applicazioni.
- Questi set di dati sono altamente vulnerabili alle violazioni della sicurezza, alla privacy e al consenso.
I 22 migliori set di dati di scrittura a mano e OCR per l'apprendimento automatico
Molti set di dati open source sono disponibili per lo sviluppo di applicazioni di riconoscimento del testo. Alcuni dei migliori 22 lo sono
Database NIST
Il NIST o il National Institute of Science offre una raccolta gratuita di oltre 3600 campioni di scrittura a mano con oltre 810,000 immagini di caratteri
Database MNIST
Derivato dal database speciale 1 e 3 di NSIT, il database MNIST è una raccolta compilata di 60,000 numeri scritti a mano per il set di addestramento e 10,000 esempi per il set di test. Questo database open source aiuta ad addestrare i modelli a riconoscere i modelli dedicando meno tempo alla pre-elaborazione.
Rilevamento del testo
Un database open source, il set di dati di rilevamento del testo contiene circa 500 immagini interne ed esterne di insegne, targhe delle porte, targhe di avvertenza e altro ancora.
OCR di Stanford
Pubblicato da Stanford, questo set di dati gratuito è una raccolta di parole scritte a mano dal MIT Spoken Language Systems Group.
Testo Street View
Raccolta dalle immagini di Google Street View, questo set di dati contiene immagini di rilevamento del testo principalmente di pannelli e segnaletica a livello stradale.
Database dei documenti
Il database dei documenti è una raccolta di 941 documenti scritti a mano, tra cui tabelle, formule, disegni, diagrammi, elenchi e altro, di 189 scrittori.
Espressioni matematiche
The Mathematics Expressions è un database che contiene 101 simboli matematici e 10,000 espressioni.
Numeri civici di Street View
Raccolto da Google Street View, questo numero civico di Street View è un database contenente 73257 cifre del numero civico.
OCR dell'ambiente naturale
L'OCR per l'ambiente naturale è un set di dati di quasi 660 immagini in tutto il mondo e 5238 annotazioni di testo.
Espressioni matematiche
Oltre 10,000 espressioni con oltre 101 simboli matematici.
Caratteri cinesi scritti a mano
Un set di dati di 909,818 immagini di caratteri cinesi scritti a mano, equivalenti a circa 10 articoli di notizie.
Testo stampato in arabo
Un lessico di 113,284 parole che utilizza 10 caratteri arabi.
Testo inglese scritto a mano
Testo inglese scritto a mano su una lavagna con oltre 1700 voci.
3000 ambienti Immagini
3000 immagini da vari ambienti, comprese scene all'aperto e all'interno con illuminazione diversa.
Dati Chars74K
74,000 immagini di cifre inglesi e kannada.
IAM (scrittura IAM)
Il database IAM contiene 13,353 immagini di testo scritto a mano da 657 scrittori del Lancaster-Oslo/Bergen Corpus of British English.
FUNSD (Comprensione dei moduli nei documenti scansionati rumorosi)
FUNSD comprende 199 moduli annotati e scansionati con aspetti vari e rumorosi, difficili da comprendere.
OCR del testo
TextOCR confronta il riconoscimento del testo su testi di scene di forma arbitraria in immagini naturali.
Twitter 100k
Twitter100k è un set di dati di grandi dimensioni per il recupero crossmediale scarsamente supervisionato.
SSIG-SegPlate – Segmentazione dei caratteri della targa (LPCS)
Questo set di dati valuta la segmentazione dei caratteri della targa (LPCS) con 101 immagini di veicoli diurni.
105,941 immagini di scene naturali, dati OCR in 12 lingue
I dati includono 12 lingue (6 asiatiche, 6 europee) e varie scene e angoli naturali. È dotato di riquadri di delimitazione a livello di riga e trascrizioni di testo. È utile per attività OCR multilingue.
Set di dati delle immagini del cartello indiano
Il set di dati contiene immagini dei segnali stradali indiani per la classificazione e il rilevamento, scattate in varie condizioni meteorologiche durante il giorno, la sera e la notte.
Questi erano alcuni dei migliori set di dati open source per l'addestramento di modelli ML per applicazioni di rilevamento del testo. La selezione di quella che si allinea alle esigenze aziendali e applicative potrebbe richiedere tempo e fatica. Tuttavia, è necessario sperimentare questi set di dati prima di decidere quello appropriato.
[Leggi anche: Infografica OCR: definizione, vantaggi, sfide e casi d'uso]
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