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 from ビデオ, 画像、およびスキャンしたドキュメント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テクノロジーはどのように機能しますか？
OCRテクノロジーの動作に関係するXNUMXつの重要なハードウェアおよびソフトウェア要素があります。
ステップ1：物理的なドキュメントをデジタル画像に変換する
このフェーズでは、ドキュメントをに変換するための光学スキャナーコンポーネントが必要です。 デジタル画像。 ドキュメントが物理的な紙にある場合は、関心のある領域のみをデコードの対象となるように定義することが不可欠です。 テキストのある領域は変換対象と見なされ、残りの領域はnullのままです。 ドキュメント上の画像は、テキストが暗いままで背景色に変換されます。これは、文字を背景から分離するのに役立ちます。
ステップ2：文字認識フェーズ
このステップキックは、テキスト内の特定の文字を認識するプロセスを開始します。 システムは、テキスト全体（数字と文字）を一度に分析することはしません。 AIシステムが言語を正確に認識できる場合は、より小さなセグメント、おそらくXNUMXつの単語を選択します。
特徴認識： これは、テキストの特定の特性を決定するルールの助けを借りて、新しい文字を識別するために使用されます。 たとえば、文字「T」は私たちには非常に単純に見えるかもしれませんが、AIの垂直線と水平線の比較的複雑な組み合わせです。
パターン認識： AIは、テキストと数字のコレクションを使用してトレーニングされ、ドキュメントから学習したリポジトリへの一致を自動的に識別して認識します。
ステップ3：テキストの処理と出力
識別されたすべての文字は、将来のために保存されるASCIIコードに変換されます。 最初の出力をダブルチェックできるように、後処理を行うことが不可欠です。 たとえば、「I」と「1」の文字は少し似ている場合があり、特に手書きが含まれる場合、システムが認識しにくくなります。
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
価値のある古い歴史的文書は、デジタル化された形式に変換することにより、保存、保存、および破壊不能にすることができます。 OCR技術は、骨董品や珍しい本のデジタル化に使用されているため、不規則なフォントのこれらの原稿は、デジタルで変更して将来検索できるようにすることができます。
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、ナンバープレートの数字とテキストを識別するために広く使用されています。 この技術は、紛失した車の特定、駐車料金の計算、および車両犯罪の防止に使用されています。
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テクノロジーを使用して、請求書、領収書、請求書、およびさまざまなカテゴリの他のドキュメントも効果的に転記されます。 ニュースレター、丸で囲んだ数字の紙、チェックボックスフォーム、税務フォームやマニュアルなどのいくつかのカテゴリのドキュメントもデジタル化できます。
OCRで医療ラベルを転写する
OCRを使用して処方医療ラベルのスキャンを支援することにより、医療データを自動的にキャプチャできるようになりました。 医療 データがキャプチャされます 手書きの処方箋、薬の情報、および量から、手動のエラー、重複、および過失を回避します。
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
道路/道路標識の自動検出、識別、分類はOCRで行われています。 OCRは道路標識を検出することで、ドライバーをより安全な旅に導きます。 OCRテクノロジーは、暗い場所でも同様に機能し、複数の言語の道路標識やさまざまな形状の看板を検出し、将来のために同じものを分類します。
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。
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