光学式文字認識 私たちのほとんどにとっては強烈で異質に聞こえるかもしれませんが、私たちはこの高度なテクノロジーをより頻繁に使用しています。 このテクノロジーは、外国語のテキストを好みの言語に翻訳することから、印刷された紙の文書をデジタル化することまで、非常に広範囲に使用されています。 まだ、 OCR テクノロジーはさらに進歩し、テクノロジーエコシステムの不可欠な部分になりました。
しかし、この革新的な技術についての情報は少なすぎるので、私たちはそれに光を当てる時が来ました。
光学式文字認識（OCR）とは何ですか？
人工知能ファミリーの一部である光学式文字認識は、手書きのメモからのテキストの電子変換です。 印刷されたテキスト ビデオ、画像、スキャンした文書を機械で読み取り可能なデジタル形式に変換します。
印刷されたドキュメントからテキストをエンコードし、電子的に変更、保存、または変更して、OCRテクノロジを使用してMLモデルを構築するために保存、復元、および使用することができます。
OCRには、従来型と手書きのXNUMXつの基本的なタイプがあります。 どちらも同じ結果に向けて機能しますが、情報の抽出方法が異なります。
従来のOCRでは、テキストは利用可能なフォントスタイルに基づいて抽出されます。 OCRシステム で訓練することができます。 一方、それぞれの文体がユニークな手書きのOCRでは、読み取りとエンコードが困難です。 テキストが全面的に同じように表示されるタイプされたテキストとは異なり、手書きのテキストは個人に固有のものです。 手書きのOCRを正確にするには、さらにトレーニングが必要です パターン認識.
OCR が重要な理由
デジタル トランスフォーメーションが世界で注目を集めるようになるにつれ、私たちは時代遅れのレガシー システムやプロセスの終焉を目の当たりにしています。この移行は素晴らしいものですが、それに伴ういくつかの初期課題もあります。たとえば、データ入力手順として印刷メディアのバックアップを行うビジネス ワークフローなどです。
印刷資産がデジタル化される場合、多くの場合、画像形式であるため、テキストを変更したり、操作したり、トレーニングや処理のために AI モデルに取り込んだりすることはできません。印刷資産を機械対応のデジタル資産にするには、識別して処理する必要があります。
OCR テクノロジーは、画像、ビデオ、その他の形式のテキストをスキャンし、プラットフォーム、プログラミング言語、データベースに供給できるデータに変換することで、この問題を解決します。
デジタル変革におけるこの特に避けられない側面は、OCR 市場の成長を促進しており、14.32 年までに 40% の CAGR で成長し、2032 億ドルに達すると予測されています。さらに、コンピューター ビジョンの台頭とその無数のユース ケースにより、OCR テクノロジーはイノベーションとソリューションを開発するための支点となっています。
これは、医療における医師の処方箋のデジタル化から自動運転車の看板の読み取りを可能にすることまで、OCR は変化を推進する基盤技術です。
OCR テクノロジーの仕組み
オフライン テキストをデジタル ビットに電子的に変換することは、非常に興味深く、細心の注意を要する作業です。これがどのように機能するかを簡単に説明するために、以下に完全な内訳を示します。
スキャニング
プロセスの最初のステップでは、光学スキャナを使用して文書をスキャンし、文字とデータを他のすべてのものから分離します。スキャンされたファイルは画像として保存されます。
精錬
すべてのドキュメントやシートが同じ品質であるわけではないため、すべての画像は品質を最適化するために調整されます。これには、テキストの整列、ピクセルの平滑化、テキストの鮮明化などが含まれます。このプロセスにより、テキストが読みやすくなります。
分類
画像が精製されると、テキストが分類され、クラスターに分離されます。これには、画像セグメンテーション技術を使用してテキストをカテゴリに分類することが含まれます。
文字認識
テキストが分類されると、OCR モデルとパターンおよび特徴認識などのアルゴリズムが動作して、テキストと文字を識別します。パターン認識は手書き、フォント、テキスト形式などの要素を探し、特徴認識は曲線、線の方向、線などのパターンを識別します。
後処理
テキストが識別されると、通常はデジタル ファイルで出力が生成されます。出力の品質は紙質、手書き、奇妙なテキスト パターン、アルゴリズムなどによって左右されるため、結果が 100% 正確ではないことに注意することが重要です。
[また読む： 医療における OCR: 使用例、利点、欠点]
OCRの種類
OCR は紙のテキストだけでなく、文書以外のあらゆる形式のテキストをデジタル化します。その種類と用途は多岐にわたるため、採用される技術とアプローチも異なります。
インテリジェントな単語認識手書き文字や筆記体のテキストをキャプチャし、手書きの日記や文書をデジタル化するのに最適です。
| OCRタイプ | 内容 |
| インテリジェントな文字認識 | これは単語認識と非常に似ていますが、テキスト全体をスキャンするのではなく、特定の文字を探します。 |
| 光学式文字認識 | これは入力されたテキストを検出しますが、名前が示すように、一度に 1 文字のみを識別します。 |
| 光学的単語認識 | 文字認識と同様に、入力されたテキストを含む画像内の文字だけでなく、単語やテキストを識別します。 |
| 光学式マーク認識 | この技術では、OMR の回答、投票用紙のマーク、回答用紙のチェックマークなど、人間がマークしたデータが識別されます。 |
OCRの利点
光学式文字認識–OCRテクノロジー –さまざまなメリットがあり、その一部は次のとおりです。
プロセスの速度を上げます。
非構造化データを機械で読み取り可能で検索可能な情報にすばやく変換することで、このテクノロジーはビジネスプロセスの速度を向上させるのに役立ちます。
精度を高める：
ヒューマンエラーのリスクが排除され、文字認識の全体的な精度が向上します。
処理コストを削減します。
光学式文字認識ソフトウェアは、他のテクノロジーに完全に依存しているわけではなく、処理コストを削減します。
生産性の向上：
情報はすぐに利用可能で検索可能であるため、従業員は生産的なタスクを実行して目標を達成するためにより多くの時間を費やすことができます。
顧客満足度の向上：
簡単に検索できる形式で情報を利用できるため、満足度が高くなり、顧客体験が向上します。
ユースケースとアプリケーション
文書の保存/文書のデジタル化
銀行と金融
銀行および金融セクターは、OCTテクノロジーを最大限に活用しています。 このテクノロジーは、セキュリティ詐欺の防止を改善し、リスクを軽減し、処理を高速化するのに役立ちます。 銀行と銀行アプリは、OCRを使用して、口座番号、金額、手の署名などのチェックから重要なデータを抽出します。 OCRは、ローンや住宅ローンの申し込み、請求書、給与明細の処理を高速化するのに役立ちます。
OCRが一般的になる前は、記録、領収書、明細書、小切手などのすべての銀行文書は物理的なものでした。 OCRのデジタル化により、銀行や金融機関は、データにすばやくアクセスすることで、プロセスを合理化し、手動エラーを排除し、プロセスの効率を向上させることができます。
ナンバープレート認識
OCRテクノロジーは、詐欺や犯罪を回避するための交通安全ルールの実装を支援しています。 車両のナンバープレートはドライバーの資格情報にリンクされているため、識別が容易です。
さらに、ナンバープレートは、AIモデルが読みやすく、より正確になるように、よく書かれた数字とテキストの束で構成されています。
テキスト読み上げ
OCRテクノロジーのテキスト読み上げアプリケーションは、視覚障害のある人がより簡単に機能するための優れたヘルプです。 OCRテクノロジーは、物理テキストとデジタルテキストのスキャン、および音声デバイスの使用に役立ちます。 その後、コンテンツが読み上げられます。 OCRテクノロジーのテキスト読み上げの側面は最初のアプリケーションのXNUMXつでしたが、現在では、いくつかの方言と言語をサポートすることにより、視覚障害者の固有のニーズに応えるために進化し、進歩しています。
マルチカテゴリの転写 スキャンされた紙のドキュメント データセット
OCRで医療ラベルを転写する
OCRを使用すると、医療業界は患者の病歴をすばやくスキャン、保存、検索できます。 OCRを使用すると、スキャンレポート、治療履歴、病院の記録、保険の記録、X線、およびその他のドキュメントをデジタル化して保存できます。 OCRは、医療ラベルをデジタル化、転写、および保存することにより、プロセスフローを合理化し、医療をスピードアップすることを容易にします。
OCRを使用したストリート/道路および情報の抽出ストリートボードデータの検出
開発するには インテリジェント文字認識 ツールの場合、プロジェクト固有のデータセットを使用してトレーニングする必要があります。
Shaipでは、AIおよびMLモデル向けの高機能OCRを開発するために、完全にカスタマイズされたドキュメントデータセットを提供しています。当社の専門 OCRのプロセス クライアント向けに最適化されたソリューションの開発に役立ちます。
[また読む： OCR インフォグラフィック – 定義、利点、課題、使用例]
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