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, immaginie documenti scansionati in 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.
Come funziona la tecnologia OCR?
Ci sono tre elementi hardware e software significativi coinvolti nel funzionamento della tecnologia OCR.
Passaggio 1: conversione del documento fisico in immagine digitale
In questa fase è necessario disporre di un componente scanner ottico per convertire il documento in a immagine digitale. Se il documento è su carta fisica, è essenziale definire l'area di interesse in modo che solo quelle aree siano soggette a decodifica. Le aree con il testo sono considerate per la conversione mentre le restanti rimangono nulle. Le immagini sul documento vengono convertite in colori di sfondo mentre il testo rimane scuro: questo aiuta a separare i caratteri dallo sfondo.
Passaggio 2: fase di riconoscimento del personaggio
Questo step kick avvia il processo di riconoscimento di caratteri specifici nel testo. Il sistema non procede all'analisi dell'intero testo – numeri e lettere – in una volta sola. Sceglie segmenti più piccoli, molto probabilmente singole parole se il sistema di intelligenza artificiale è in grado di riconoscere la lingua in modo accurato.
Riconoscimento delle caratteristiche: Viene utilizzato per identificare il personaggio più nuovo con l'aiuto di regole che determinano caratteristiche specifiche del testo. Ad esempio, la lettera "T" potrebbe sembrarci molto semplice, ma è una combinazione relativamente complicata di linee verticali e orizzontali per un'IA.
Riconoscimento del modello: L'IA viene addestrata utilizzando una raccolta di testi e numeri per identificare e riconoscere automaticamente le corrispondenze dai documenti al suo repository appreso.
Passaggio 3: elaborazione e output del testo
Tutti i caratteri identificati vengono convertiti in codice ASCII per essere archiviati in futuro. È essenziale disporre della post-elaborazione in modo che il primo output possa essere ricontrollato. Ad esempio, le lettere "I" e "1" potrebbero sembrare un po' simili, rendendo difficile il riconoscimento da parte del sistema, soprattutto quando è coinvolta la scrittura a mano.
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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
Vecchi documenti storici di valore possono essere conservati, archiviati e resi indistruttibili convertendoli in formato digitalizzato. La tecnologia OCR viene utilizzata per la digitalizzazione di libri antichi e rari, quindi questi manoscritti con caratteri irregolari possono essere modificati digitalmente e resi ricercabili per il futuro.
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 è ampiamente utilizzata per identificare i numeri e il testo nelle targhe. Questa tecnologia viene utilizzata per identificare le auto smarrite, calcolare le tariffe di parcheggio e prevenire i reati veicolari.
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
Utilizzando la tecnologia OCR, anche fatture, ricevute, fatture e altri documenti di diverse categorie vengono trascritti in modo efficace. È anche possibile digitalizzare newsletter, fogli con numeri in cerchio, moduli con caselle di controllo e documenti con diverse categorie come moduli fiscali e manuali.
Trascrivi le etichette mediche con OCR
Aiutando nella scansione delle etichette mediche con prescrizione tramite OCR, ora è possibile acquisire automaticamente i dati medici. Il medico i dati vengono acquisiti da prescrizioni scritte a mano, informazioni sui farmaci e quantità per evitare errori manuali, duplicazione e negligenza.
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
Il rilevamento automatico, l'identificazione e la classificazione dei segnali stradali/stradali vengono effettuati con l'OCR. Rilevando i segnali stradali, l'OCR indirizza i conducenti verso un viaggio più sicuro. La tecnologia OCR funziona ugualmente bene in condizioni di scarsa illuminazione, rileva segnali stradali in diverse lingue e cartelli di forma diversa e li classifica per il futuro.
Per sviluppare un riconoscimento intelligente del carattere strumento, è necessario addestrarlo con il set di dati specifico del progetto.
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