Optical Character Recognition kan låta intensivt och främmande för de flesta av oss, men vi har använt denna avancerade teknik oftare. Vi använder denna teknik ganska flitigt, från att översätta den utländska texten till ett språk som vi föredrar till att digitalisera tryckta pappersdokument. Än, OCR Tekniken har avancerat ytterligare och har blivit en integrerad del av vårt tekniska ekosystem.
Det finns dock alldeles för lite information om denna innovativa teknik, och det är dags att vi lyser upp den.
Vad är Optical Character Recognition (OCR)?
En del av den artificiella intelligensfamiljen, Optical Character Recognition är den elektroniska konverteringen av text från handskrivna anteckningar, tryckt text från videor, bilder och skannade dokument till maskinläsbart och digitalt format.
Det är möjligt att koda text från ett tryckt dokument och elektroniskt modifiera, lagra eller ändra den för att lagras, återställas och användas för att bygga ML-modeller med OCR-teknik.
Det finns två grundläggande typer av OCR - den traditionella och den handskrivna. Även om båda arbetar mot samma resultat skiljer de sig åt i hur de extraherar informationen.
I traditionell OCR extraheras texten baserat på de tillgängliga teckensnittsstilarna som OCR-system kan tränas med. Å andra sidan, i en handskriven OCR, där varje skrivstil är unik, är det en utmaning att läsa och koda. Till skillnad från maskinskriven text, där texten ser likadan ut över hela linjen, är handskriven text unik för individen. Handskriven OCR behöver mer träning för korrekt mönsterigenkänning.
Varför är OCR viktigt?
När digital transformation får en framträdande ställning i världen, ser vi slutet på föråldrade, äldre system och processer. Även om denna övergång är otrolig, kommer den med sin egen uppsättning preliminära utmaningar. Detta kan vara affärsarbetsflöden som involverar säkerhetskopiering av tryckta medier som ett sätt för datainmatning.
När utskriftstillgångar digitaliseras är de ofta i ett bildformat, där texten inte kan modifieras, manipuleras eller matas in i AI-modeller för utbildning och bearbetning. För att förvandla dem till maskinklara digitala tillgångar måste de identifieras och bearbetas.
OCR-teknik tar hand om detta genom att skanna och konvertera text i bilder, videor och andra format till data som kan matas in på plattformar, programmeringsspråk och databaser.
Denna särskilt oundvikliga aspekt i digital transformation underblåser tillväxten av OCR-marknaden, där den beräknas växa till en CAGR på 14.32 % för att värderas till 40 miljarder USD år 2032. Dessutom, med framväxten av datorseende och dess otaliga användningsfall , OCR-teknik har blivit det stödpunkt kring vilket innovationer och lösningar kan utvecklas.
Det här kan vara att digitalisera läkarnas recept inom vården för att möjliggöra läsning av skyltar i autonoma bilar, OCR är den underliggande tekniken som driver förändring.
Hur OCR-teknik fungerar
Den elektroniska översättningen av offlinetext till digitala bitar är mycket intressant och noggrann. För att ge dig en kort uppfattning om hur detta fungerar, här är en fullständig uppdelning:
Scanning
Det första steget i processen involverar användningen av optiska skannrar för att skanna dokumenten och isolera tecken och data från allt annat. Den skannade filen lagras som en bild.
Raffinering
Eftersom inte alla dokument och ark har samma kvalitet, förfinas alla bilder för kvalitetsoptimering. Detta innebär att justera text, jämna ut pixlar, göra text tydligare och mer. Denna process gör texten läsbar.
Klassificering
När bilden har förfinats klassificeras text och segregeras i kluster. Detta innebär användning av bildsegmenteringstekniker för att klassificera text i kategorier.
Teckenigenkänning
Med texten klassificerad träder OCR-modeller och algoritmer som mönster- och funktionsigenkänning till handling för att identifiera text och bokstäver. Medan mönsterigenkänning letar efter handskrift, typsnitt, textformat och andra aspekter, identifierar funktionsigenkänning mönster som kurvor, linjeriktning, linjer och mer.
Efterbehandling
Efter att texter har identifierats genereras utdata, vilket vanligtvis är i en digital fil. Det är viktigt att notera att resultaten inte är 100 % korrekta eftersom utskriftskvaliteten beror på papperskvalitet, handstil, konstiga textmönster, algoritmer och mer.
[Läs även: OCR i sjukvården: Användningsfall, fördelar och nackdelar]
Typer av OCR
OCR handlar inte bara om att digitalisera text på papper utan text i något annat format än dokument. Eftersom dess typer och tillämpningar är olika, är de tekniker och tillvägagångssätt som används också distinkta.
Intelligent ordigenkänning Detta fångar handskrift och kursiv text, vilket gör den idealisk för att digitalisera alla handskrivna journaler eller dokument.
| OCR-typ | Vad det innebär |
| Intelligent karaktärsigenkänning | Detta är väldigt likt ordigenkänning men istället för att skanna hela texten letar det efter specifika tecken. |
| Optical Character Recognition | Detta upptäcker utskriven text men som namnet antyder identifierar det bara ett tecken på en gång. |
| Optisk ordigenkänning | I likhet med teckenigenkänning identifierar detta ord och text istället för bara tecken i bilder med maskinskriven text. |
| Optisk märkesigenkänning | Människomärkta data som OMR-svar, markeringar på valsedlar, bockmarkeringar i svarsblad och mer identifieras med denna teknik. |
Fördelar med OCR
Optisk teckenigenkänning – OCR-teknik – ger en rad fördelar, varav några är:
Öka processens hastighet:
Genom att snabbt omvandla ostrukturerad data till maskinläsbar och sökbar information hjälper tekniken till att öka hastigheten på affärsprocesser.
Ökar noggrannheten:
Risken för mänskliga fel elimineras, vilket förbättrar den övergripande noggrannheten i teckenigenkänningen.
Minskar bearbetningskostnaderna:
Programvaran för optisk teckenigenkänning är inte helt beroende av andra teknologier, vilket minskar bearbetningskostnaderna.
Förbättrar produktiviteten:
Eftersom information är lättillgänglig och sökbar har medarbetarna mer tid på sig att utföra produktiva uppgifter och uppnå mål.
Förbättrar kundnöjdheten:
Tillgången på information i ett lättsökbart format säkerställer högre nöjdhetsnivåer och en bättre kundupplevelse.
Användningsfall och applikationer
Bevarande av dokument / Digitalisering av dokument
Bank och ekonomi
Bank- och finanssektorn använder ULT-tekniken till sitt yttersta. Denna teknik hjälper till att förbättra förebyggande av säkerhetsbedrägerier, minska risker och snabbare bearbetning. Banker och bankappar använder OCR för att extrahera viktiga data från checkar som kontonummer, belopp och handsignatur. OCR hjälper till med snabbare handläggning av låne- och bolåneansökningar, fakturor och lönebesked.
Innan OCR blev vanligare var alla bankdokument som register, kvitton, utdrag och checkar fysiska. Med OCR-digitalisering kan banker och finansinstitut effektivisera processer, eliminera manuella fel och förbättra processeffektiviteten genom att snabbt komma åt data.
Nummerplåtsigenkänning
OCR-teknik hjälper till att implementera trafiksäkerhetsregler för att undvika bedrägerier och brott. Eftersom registreringsskyltarna på ett fordon är kopplade till förarens legitimation är identifieringen lättare.
Dessutom består registreringsskyltarna av ett välskrivet gäng siffror och text som inte är svår att läsa för AI-modellen, vilket gör det enklare och mer exakt.
Text-till-tal
Text-till-tal tillämpning av OCR-teknik är en utmärkt hjälp för visuellt utmanade personer att fungera med större lätthet. OCR-teknik hjälper till att skanna fysiska och digitala texter och använda röstenheter. Innehållet läses sedan upp. Även om text-till-tal-aspekten av OCR-teknik har varit en av de första applikationerna, är den nu utvecklad och avancerad för att tillgodose de unika behoven hos visuellt utmanade människor genom att stödja flera dialekter och språk.
Transkription av Multi-category Skannade pappersdokument dataset
Transkribera medicinska etiketter med OCR
Med OCR kan sjukvårdsindustrin snabbt skanna, lagra och söka efter en patients medicinska historia. OCR gör det möjligt att digitalisera och lagra skanningsrapporter, behandlingshistorik, sjukhusjournaler, försäkringsjournaler, röntgenbilder och andra dokument. Genom att digitalisera, transkribera och lagra medicinska etiketter gör OCR det enkelt att effektivisera processflödet och påskynda vården.
Upptäcka gata/väg & extrahera information Street Board-data med OCR
Att utveckla en intelligent teckenigenkänning verktyget måste du träna det med den projektspecifika datamängden.
På Shaip tillhandahåller vi en helt anpassad dokumentdatauppsättning för att utveckla högfunktionell OCR för AI- och ML-modeller. Våra specialiserade process av OCR hjälper till att utveckla optimerade lösningar för kunder.
[Läs även: OCR-infografik – definition, fördelar, utmaningar och användningsfall]
Vi tillhandahåller omfattande och tillförlitliga datauppsättningar som innehåller tusentals olika extraherade data från skannade dokument. Ta kontakt med vår OCR-lösningar experter för att veta hur vi tillhandahåller skalbara, prisvärda och kundspecifika datauppsättningar.
