Riconoscimento ottico dei caratteri potrebbe sembrare intenso e estraneo alla maggior parte di noi, ma abbiamo utilizzato questa tecnologia avanzata più spesso. Utilizziamo questa tecnologia in modo abbastanza esteso, dalla traduzione del testo straniero in una lingua di nostra preferenza alla digitalizzazione di documenti cartacei. Ancora, OCR la tecnologia è ulteriormente avanzata ed è diventata parte integrante del nostro ecosistema tecnologico.
Tuttavia, ci sono troppe poche informazioni su questa tecnologia innovativa ed è ora di puntare la luce su di essa.
Che cos'è il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)?
Parte della famiglia dell'Intelligenza Artificiale, il riconoscimento ottico dei caratteri è la conversione elettronica del testo da note scritte a mano, testo stampato da video, immagini e documenti scansionati in un formato digitale e leggibile dalla macchina.
È possibile codificare il testo da un documento stampato e modificarlo, archiviarlo o alterarlo elettronicamente per essere archiviato, recuperato e utilizzato per la creazione di modelli ML utilizzando la tecnologia OCR.
Esistono due tipi fondamentali di OCR: quello tradizionale e quello scritto a mano. Sebbene entrambi lavorino verso lo stesso risultato, differiscono nel modo in cui estraggono le informazioni.
Nell'OCR tradizionale, il testo viene estratto in base agli stili di carattere disponibili che il Sistemi OCR può essere addestrato con. D'altra parte, in un OCR scritto a mano, dove ogni stile di scrittura è unico, leggere e codificare è una sfida. A differenza del testo digitato, in cui il testo appare lo stesso su tutta la linea, il testo scritto a mano è unico per l'individuo. L'OCR scritto a mano ha bisogno di più formazione per essere accurato riconoscimento del modello.
Perché l'OCR è importante?
Mentre la trasformazione digitale acquisisce una posizione di rilievo nel mondo, stiamo assistendo alla fine di sistemi e processi obsoleti e legacy. Sebbene questa transizione sia incredibile, comporta una serie di sfide preliminari. Potrebbero trattarsi di flussi di lavoro aziendali che implicano il backup dei supporti di stampa come modalità di procedura di immissione dei dati.
Quando le risorse di stampa vengono digitalizzate, sono spesso in formato immagine, in cui il testo non può essere modificato, manipolato o inserito in modelli di intelligenza artificiale per l'addestramento e l'elaborazione. Per trasformarli in risorse digitali pronte per la macchina, devono essere identificati ed elaborati.
La tecnologia OCR si occupa di questo scansionando e convertendo il testo in immagini, video e altri formati in dati che possono essere inseriti in piattaforme, linguaggi di programmazione e database.
Questo aspetto particolarmente inevitabile nella trasformazione digitale sta alimentando la crescita del mercato OCR, dove si stima che crescerà ad un CAGR del 14.32% per essere valutato a 40 miliardi di dollari entro il 2032. Inoltre, con l'aumento della visione artificiale e la sua miriade di casi d'uso , la tecnologia OCR è diventata il fulcro attorno al quale sviluppare innovazioni e soluzioni.
Ciò potrebbe significare la digitalizzazione delle prescrizioni dei medici nel settore sanitario per consentire la lettura dei cartelli stradali nelle auto autonome, l'OCR è la tecnologia di base che guida il cambiamento.
Come funziona la tecnologia OCR
La traduzione elettronica del testo offline in bit digitali è molto interessante e meticolosa. Per darti una breve idea di come funziona, ecco una ripartizione completa:
Scansione
Il primo passo del processo prevede l'uso di scanner ottici per scansionare i documenti e isolare caratteri e dati da tutto il resto. Il file scansionato viene archiviato come immagine.
raffinazione
Poiché non tutti i documenti e i fogli hanno la stessa qualità, tutte le immagini vengono perfezionate per l'ottimizzazione della qualità. Ciò comporta l'allineamento del testo, l'appianamento dei pixel, la resa del testo più chiara e altro ancora. Questo processo rende il testo leggibile.
Classificazione
Una volta perfezionata l'immagine, il testo viene classificato e segregato in cluster. Ciò comporta l'uso di tecniche di segmentazione delle immagini per classificare il testo in categorie.
Riconoscimento dei personaggi
Una volta classificato il testo, modelli e algoritmi OCR come il riconoscimento di modelli e caratteristiche entrano in azione per identificare testo e lettere. Mentre il riconoscimento dei modelli ricerca la grafia, i caratteri, i formati del testo e altri aspetti, il riconoscimento delle caratteristiche identifica modelli come curve, direzione delle linee, linee e altro ancora.
Post produzione
Dopo che i testi sono stati identificati, viene generato l'output, che di solito si trova in un file digitale. È fondamentale notare che i risultati non sono accurati al 100% poiché la qualità dell'output dipende dalla qualità della carta, dalla grafia, da strani modelli di testo, da algoritmi e altro ancora.
[Leggi anche: OCR in sanità: casi d'uso, vantaggi e svantaggi]
Tipi di OCR
L'OCR non implica solo la digitalizzazione di testo su carta ma anche di testo in qualsiasi altro formato diverso dai documenti. Poiché i suoi tipi e le sue applicazioni sono diversi, anche le tecniche e gli approcci adottati sono distinti.
Riconoscimento intelligente delle parole Cattura la scrittura a mano e il testo corsivo, rendendolo ideale per digitalizzare qualsiasi diario o documento scritto a mano.
| Tipo OCR | Cosa comporta |
| Riconoscimento intelligente dei caratteri | È molto simile al riconoscimento delle parole, ma invece di scansionare l'intero testo, cerca caratteri specifici. |
| Riconoscimento ottico dei caratteri | Rileva il testo digitato ma, come suggerisce il nome, identifica solo un carattere alla volta. |
| Riconoscimento ottico delle parole | Simile al riconoscimento dei caratteri, identifica parole e testo anziché solo caratteri nelle immagini con testi digitati. |
| Riconoscimento ottico del segno | I dati contrassegnati dall'uomo come le risposte OMR, i voti sulle schede elettorali, i segni di spunta nei fogli delle risposte e altro ancora vengono identificati con questa tecnica. |
Vantaggi dell'OCR
Riconoscimento ottico dei caratteri: tecnologia OCR – porta una serie di vantaggi, alcuni dei quali sono:
Aumenta la velocità del processo:
Convertendo rapidamente i dati non strutturati in informazioni leggibili e ricercabili dalla macchina, la tecnologia aiuta ad aumentare la velocità dei processi aziendali.
Aumenta la precisione:
Il rischio di errori umani viene eliminato, il che migliora l'accuratezza complessiva del riconoscimento dei caratteri.
Riduce i costi di elaborazione:
Il software di riconoscimento ottico dei caratteri non dipende interamente da altre tecnologie, riducendo i costi di elaborazione.
Migliora la produttività:
Poiché le informazioni sono prontamente disponibili e ricercabili, i dipendenti hanno più tempo per svolgere attività produttive e raggiungere gli obiettivi.
Migliora la soddisfazione del cliente:
La disponibilità di informazioni in un formato facilmente ricercabile garantisce livelli di soddisfazione più elevati e una migliore esperienza del cliente.
Casi d'uso e applicazioni
Conservazione dei documenti / Digitalizzazione dei documenti
Bancario e finanziario
Il settore bancario e finanziario sta utilizzando la tecnologia dei PTOM fino in fondo. Questa tecnologia aiuta a migliorare la prevenzione delle frodi di sicurezza, ridurre i rischi e velocizzare l'elaborazione. Le banche e le app bancarie utilizzano l'OCR per estrarre dati cruciali da assegni come il numero di conto, l'importo e la firma a mano. L'OCR sta aiutando nell'elaborazione più rapida di richieste di prestito e mutuo, fatture e buste paga.
Prima che l'OCR diventasse più comune, tutti i documenti bancari come documenti, ricevute, estratti conto e assegni erano fisici. Con la digitalizzazione OCR, le banche e gli istituti finanziari possono semplificare i processi, eliminare gli errori manuali e migliorare l'efficienza dei processi accedendo rapidamente ai dati.
Riconoscimento del numero di targa
La tecnologia OCR sta aiutando ad implementare le regole di sicurezza stradale per evitare frodi e crimini. Poiché le targhe di un veicolo sono collegate alle credenziali del conducente, l'identificazione è più semplice.
Inoltre, le targhe sono costituite da un mucchio di numeri e testo ben scritti che non è difficile da leggere per il modello AI, rendendolo più semplice e preciso.
Text-to-speech
L'applicazione di sintesi vocale della tecnologia OCR è un eccellente aiuto per le persone con difficoltà visive a funzionare con maggiore facilità. La tecnologia OCR aiuta nella scansione di testi fisici e digitali e nell'utilizzo di dispositivi vocali. Il contenuto viene quindi letto ad alta voce. Sebbene l'aspetto della sintesi vocale della tecnologia OCR sia stata una delle prime applicazioni, ora è evoluto e avanzato per soddisfare le esigenze uniche delle persone con disabilità visive supportando diversi dialetti e lingue.
Trascrizione di multi-categoria Documenti cartacei scansionati Dataset
Trascrivi le etichette mediche con OCR
Con l'OCR, il settore sanitario può scansionare, archiviare e cercare rapidamente la storia medica di un paziente. L'OCR consente di digitalizzare e archiviare referti di scansione, cronologia dei trattamenti, cartelle cliniche ospedaliere, registri assicurativi, radiografie e altri documenti. Digitalizzando, trascrivendo e archiviando le etichette mediche, l'OCR semplifica il flusso di processo e velocizza l'assistenza sanitaria.
Rilevamento della strada/strada ed estrazione dei dati del tabellone stradale con OCR
Per sviluppare un riconoscimento intelligente del carattere strumento, è necessario addestrarlo con il set di dati specifico del progetto.
In Shaip, forniamo un set di dati di documenti completamente personalizzato per sviluppare OCR altamente funzionale per modelli AI e ML. La nostra specializzazione processo di OCR aiuta a sviluppare soluzioni ottimizzate per i clienti.
[Leggi anche: Infografica OCR: definizione, vantaggi, sfide e casi d'uso]
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