光学式文字認識の使用の増加は、主に自動認識システムの生産の増加に起因する可能性があります。 その結果、OCR 技術の世界市場価値は、 8.93億ドル 2021 年には、15.4 年から 2022 年の間に 2030% の CAGR で成長すると予測されています。
しかし、OCR技術とは正確には何ですか？ また、効率的な AI モデルを開発する企業にとって、なぜそれがゲームチェンジャーなのだろうか? 確認してみましょう。
OCR（光学式文字認識）とは何ですか?
OCR は、スキャンした紙の文書、PDF、テキスト画像など、さまざまな種類の文書を編集および検索可能なデータに変換するテクノロジーです。その仕組みは次のとおりです。
- 画像内のテキストの構造を分析する
- テキストを行と文字に分解する
- これらの視覚的な文字を機械が読めるテキストに変換する
一般的な用途には次のようなものがあります。
- スキャンした文書を編集可能なテキストファイルに変換する
- 印刷された書籍のデジタル化
- 写真からテキストを抽出する
- 手書きの処方箋をデジタルテキストに変換する
- ナンバープレート認識
オープンソース データセットの利点と課題
企業は、ML アプリケーションに無料で使用できるデータを選択する必要があるかどうかを理解するために、利点と課題を互いに突き合わせる必要があります。
福利厚生
- データは簡単にアクセスできます。 データの可用性により、アプリケーションの開発コストが大幅に削減されます。
- データセットがすぐに利用できるため、アプリケーションのデータ収集に費やす時間と労力が大幅に削減されます。
- データセットの学習、適応、最適化を支援するコミュニティ フォーラムやヘルプ グループが豊富にあります。
- オープンソース データセットの主な利点の XNUMX つは、カスタマイズに制限がないことです。
- オープンソースのデータは人口の大部分がアクセスできるため、金銭的な障壁なしに分析とイノベーションが可能になります。
課題
- プロジェクト固有のデータを取得するのは困難です。 さらに、情報の欠落や利用可能なデータの誤った使用の可能性があります。
- 専有データの取得には時間と労力がかかり、費用がかかります
- データの取得は簡単かもしれませんが、知識と分析のコストが最初の利点を上回る可能性があります。
- 他の開発者も同じデータを利用してアプリケーションを開発しています。
- これらのデータセットは、セキュリティ違反、プライバシー、および同意に対して非常に脆弱です。
機械学習のための 22 の最高の手書き & OCR データセット
テキスト認識アプリケーションの開発には、多くのオープンソース データセットを利用できます。 ベスト22のいくつかは
NIST データベース
NIST または国立科学研究所は、3600 を超える文字画像を含む 810,000 を超える手書きサンプルのコレクションを無料で提供しています。
MNISTデータベース
NSIT の Special Database 1 および 3 から派生した MNIST データベースは、トレーニング セット用の 60,000 の手書き数字とテスト セット用の 10,000 の例のコンパイル済みコレクションです。 このオープンソース データベースは、前処理に費やす時間を減らしながら、パターンを認識するようにモデルをトレーニングするのに役立ちます。
テキスト検出
オープンソース データベースであるテキスト検出データセットには、看板、ドア プレート、注意プレートなどの約 500 の屋内および屋外の画像が含まれています。
スタンフォード OCR
スタンフォードが発行するこの無料で使用できるデータセットは、MIT Spoken Language Systems Group による手書きの単語コレクションです。
ストリートビューのテキスト
Google ストリート ビューの画像から収集されたこのデータセットには、主に板や道路レベルの標識のテキスト検出画像が含まれています。
文書データベース
ドキュメント データベースは、941 人の作家による 189 の手書きドキュメントのコレクションです。
数学式
The Mathematics Expressions は、101 の数学記号と 10,000 の式を含むデータベースです。
ストリートビューの家屋番号
Google ストリート ビューから収集したこのストリート ビューの家番号は、73257 番地の数字を含むデータベースです。
自然環境OCR
Natural Environment OCR は、世界中の約 660 の画像と 5238 のテキスト注釈のデータセットです。
数学式
10,000 以上の数学記号を含む 101 以上の式。
手書きの漢字
ニュース記事約909,818本分に相当する10枚の手書き漢字画像のデータセット。
アラビア語の印刷テキスト
113,284 個のアラビア語フォントを使用した 10 語の辞書。
手書きの英語テキスト
ホワイトボードに手書きの英語のテキストが 1700 項目以上掲載されています。
3000 環境の画像
さまざまな照明の下での屋外や屋内のシーンなど、さまざまな環境から撮影された 3000 枚の画像。
Chars74K データ
英語とカンナダ語の数字の 74,000 枚の画像。
IAM (IAM 手書き)
IAM データベースには、イギリス英語のランカスター-オスロ/ベルゲン コーパスからの 13,353 人の筆者による 657 個の手書きテキスト画像が含まれています。
FUNSD (ノイズの多いスキャン文書でのフォームの理解)
FUNSD には、さまざまでノイズの多い外観を持つ注釈付きのスキャンされたフォームが 199 個含まれており、フォームを理解するのは困難です。
テキストOCR
TextOCR は、自然画像内の任意の形状のシーンテキストに対するテキスト認識をベンチマークします。
ツイッター100万
Twitter100k は、弱く監視されたクロスメディア検索用の大規模なデータセットです。
SSIG-SegPlate – ナンバー プレート文字セグメンテーション (LPCS)
このデータセットは、101 枚の昼間の車両画像を使用してナンバー プレート文字セグメンテーション (LPCS) を評価します。
105,941枚の自然風景 12言語のOCRデータ
データには 12 の言語 (アジア 6 言語、ヨーロッパ 6 言語) とさまざまな自然の風景と角度が含まれています。線レベルの境界ボックスとテキストの転写が特徴です。多言語 OCR タスクに役立ちます。
インドの看板画像データセット
このデータセットには、昼、夕方、夜のさまざまな気象条件で撮影された、分類と検出のためのインドの交通標識画像が含まれています。
これらは、テキスト検出アプリケーションの ML モデルをトレーニングするためのトップ オープンソース データセットの一部です。 ビジネスやアプリケーションのニーズに合ったものを選択するには、時間と労力がかかる場合があります。 ただし、適切なデータセットを決定する前に、これらのデータセットを試してみる必要があります。
[また読む： OCR インフォグラフィック – 定義、利点、課題、使用例]
信頼性が高く効率的なテキスト検出アプリケーションの開発をお手伝いするのは、トップクラスのテクノロジー ソリューション プロバイダーである Shaip です。当社は、技術経験を活かして、さまざまなクライアント プロジェクト向けにカスタマイズ可能で最適化された効率的な OCR トレーニング データセットを作成します。当社の機能を十分に理解するには、今すぐお問い合わせください。
