Распознавание текста в изображениях,OCR

Распознавание текста на изображениях (оптическое распознавание символов — одно из направлений распознавания образов, задача которого заключается в переводе изображений рукописного, машинного или печатного текста в текстовые данные, использующиеся для представления символов в компьютере (например, в текстовом редакторе). Распознавание текста на изображениях является важной задачей машинного обучения, так как это позволяет организовать удобное взаимодействие с данными: редактирование, анализ, поиск слов или фраз и т.д.

  Оптическое распознавание символов, также называемое OCR, - это технология, которая распознает текст внутри цифрового изображения. Основной процесс распознавания текста включает в себя проверку текста документа и перевод символов в код, который может быть использован для обработки данных. Механизмы распознавания текста состоят из комбинации аппаратного и программного обеспечения, которое используется для преобразования физических документов в машиночитаемый текст. Аппаратное обеспечение используется для копирования или чтения текста, в то время как программное обеспечение обычно выполняет расширенную обработку.

Краткая история распознавания методов

Распознавание текста уходит своими корнями в телеграфию. Накануне Первой мировой войны физик Эмануэль Голдберг изобрел машину, которая могла считывать символы и преобразовывать их в телеграфный код. В 1920-х годах он пошел еще дальше и создал первую электронную систему поиска документов.

Ранние версии OCR приходилось обучать на изображениях каждого символа, и они ограничивались распознаванием одного шрифта за раз. В 1970-х годах изобретатель Рэй Курцвейл коммерциализировал “omni-font OCR”, который мог обрабатывать текст, напечатанный практически любым шрифтом.

Технология распознавания текста стала популярной в начале 1990-х годов при попытке оцифровать исторические газеты. В начале 2000-х годов распознавание текста стало доступно онлайн в виде облачного сервиса, доступного через настольные и мобильные приложения. Сегодня существует множество поставщиков услуг распознавания текста, предлагающих технологии (часто доступные через API), способные распознавать большинство символов и шрифтов с высоким уровнем точности.

Применение систем распознавания текстов

Системы OCR применяются во многих областях. Вот некоторые из задач, которые решают системы распознавания текстов:

• Считывание данных с бланков и анкет
• Автоматическое распознавание номерного знака
• Распознавание паспортных данных
• Извлечение информации из визитных карточек в список контактов
• Создание цифровых версий печатных и рукописных документов, например, сканирование книг для проекта "Гутенберг"[4].Технология для помощи слепым и слабовидящим

Наиболее распространенные задачи OCR

С задачей распознавания символов связаны следующие проблемы:

• Разнообразие форм начертания символов: документ может содержать несколько шрифтов сразу, а символы могут быть схожи по начертанию.
• Искажение изображения, содержащего текст:
• Шумы при печати.
• Плохое качество изображения (засвеченность, размытость).
• Вариации размеров, масштаба и положения символов на странице.
• Влияние исходного масштаба печати: система оптического распознавания текста должна быть нечувствительной по отношению к способу верстки, расстоянию между строками и другим параметрам печати.

Процесс распознавания текста

Система распознавания текста предполагает наличие на входе изображения с текстом (в формате данных графического файла). На выходе система должна выдать текст, выделенный из входных данных. Весь процесс распознавания текста состоит из нескольких задач.

Перед началом распознавания текста изображение должно быть очищено от шума и приведено к виду, позволяющему эффективно выделять символы и распознавать их. Обычно у изображения повышают резкость, контрастность, выравнивают его и преобразовывают в используемый системой формат (например, 8-битное изображение в градациях серого).

Как работает оптическое распознавание символов?

Концепция распознавания символов проста. Однако его реализация может быть довольно сложной из-за нескольких факторов, таких как разнообразие шрифтов или методов, используемых для формирования букв. Например, реализация OCR может экспоненциально усложниться, когда в качестве входных данных вместо типизированного текста используются образцы нецифрового рукописного ввода.

Весь процесс распознавания символов включает в себя серию шагов, которые в основном состоят из трех целей: предварительная обработка изображения, распознавание символов и последующая обработка конкретных выходных данных. Последующие задачи OCR включают в себя обработку естественного языка (NLP) не только для чтения, но и для анализа и понимания значения текста и речи.

Преимущества оптического распознавания символов

Оптическое распознавание символов предлагает широкий спектр преимуществ, многие из которых были рассмотрены в этой статье. Однако наиболее важные преимущества систем распознавания текста на основе искусственного интеллекта перечислены ниже для вашей справки.

• Повышенная точность - программное распознавание символов устраняет человеческие ошибки, что приводит к повышению точности.
• Ускорение процессов - технология преобразует неструктурированные данные в информацию с возможностью поиска, предоставляя требуемые данные более быстрыми темпами и, следовательно, ускоряя бизнес-процессы.
• Экономичная технология распознавания не требует больших ресурсов, что снижает затраты на обработку и, следовательно, снижает общие затраты бизнеса.
• Повышенная удовлетворенность клиентов - доступность данных с возможностью поиска для клиентов обеспечивает хорошее взаимодействие, гарантируя более высокую удовлетворенность клиентов.
• Повышение производительности - легкий доступ к данным с возможностью поиска создает для сотрудников среду, свободную от стресса, позволяя им сосредоточиться на основных целях, повышая производительность бизнеса.

Преимущества оптического распознавания символов для бизнеса

Нет сомнений в том, что в ближайшие годы все больше и больше компаний будут пользоваться преимуществами OCR. Вот некоторые из преимуществ этой технологии для бизнеса.

• Исключение ручного ввода данных.Распознавание устраняет ручной ввод данных, позволяя идентифицировать данные непосредственно с изображений документов. В результате это сокращает время ввода данных и уменьшает количество ошибок при обработке данных.
• Улучшенная доступность и возможность поиска. Отсканированные документы с помощью OCR можно легко индексировать, что делает их доступными для поиска среди множества других документов. Их можно индексировать по содержанию, названиям или даже по определенным ключевым словам, что делает их легко доступными по сравнению с их физическими или фотографическими аналогами.
• Больше места для хранения.Распознавание помогает при оцифровке документов, тем самым увеличивая объем хранилища. Документы необязательно хранить в физической форме или в виде изображений — они могут храниться в текстовой форме, которая намного меньше.

Оптическое распознавание символов: основные выводы

Оптическое распознавание символов (OCR) используется для преобразования отсканированных изображений и других визуальных элементов в текст. Это превращает бумажные документы в редактируемые цифровые носители с возможностью поиска и позволяет разработать автоматизированную систему оптического распознавания символов (OCR).

Оптическое распознавание символов сегодня играет ключевую роль в процессе цифровой трансформации для многих предприятий, помогая им надежно хранить свои данные и более легко извлекать информацию.

Маркетинговые агентства продолжают использовать алгоритмы распознавания для повышения вовлеченности клиентов и увеличения продаж, обеспечивая бесперебойное взаимодействие с покупателями.

Помимо пользы для бизнеса, OCR помогает окружающей среде, сокращая количество повторных копий важных документов на бумажных носителях, что позволяет экономить бумагу.

И последнее, но не менее важное: OCR помогает переводить письменный текст на множество языков, что повышает доступность документов и помогает преодолеть языковой разрыв.