Optical Character Recognition klinkt misschien heftig en vreemd voor de meesten van ons, maar we hebben deze geavanceerde technologie vaker gebruikt. We gebruiken deze technologie vrij uitgebreid, van het vertalen van de buitenlandse tekst in een taal van onze voorkeur tot het digitaliseren van gedrukte papieren documenten. Nog, OCR technologie is verder gevorderd en is een integraal onderdeel geworden van ons technische ecosysteem.
Er is echter veel te weinig informatie over deze innovatieve technologie, en het wordt tijd dat we er het licht op laten schijnen.
Wat is optische tekenherkenning (OCR)?
Optical Character Recognition, onderdeel van de Artificial Intelligence-familie, is de elektronische conversie van tekst van handgeschreven notities, gedrukte tekst van video's, afbeeldingen en gescande documenten naar machineleesbaar en digitaal formaat.
Het is mogelijk om tekst van een gedrukt document te coderen en deze elektronisch te wijzigen, op te slaan of te wijzigen om te worden opgeslagen, hersteld en gebruikt voor het bouwen van ML-modellen met behulp van OCR-technologie.
Er zijn twee basistypen OCR: de traditionele en de handgeschreven. Hoewel beide naar hetzelfde resultaat werken, verschillen ze in de manier waarop ze de informatie extraheren.
In traditionele OCR wordt de tekst geëxtraheerd op basis van de beschikbare lettertypestijlen die de OCR-systemen mee kan worden getraind. Aan de andere kant, in een handgeschreven OCR, waar elke schrijfstijl uniek is, is het een uitdaging om te lezen en te coderen. In tegenstelling tot getypte tekst, waarbij de tekst over de hele linie hetzelfde lijkt, is handgeschreven tekst uniek voor het individu. Handgeschreven OCR heeft meer training nodig voor nauwkeurig patroonherkenning.
Waarom is OCR belangrijk?
Nu digitale transformatie een prominente plaats inneemt in de wereld, zijn we getuige van het einde van verouderde, verouderde systemen en processen. Hoewel deze transitie ongelooflijk is, brengt deze ook zijn eigen reeks voorbereidende uitdagingen met zich mee. Dit kunnen zakelijke workflows zijn waarbij een back-up van gedrukte media wordt gemaakt als manier voor gegevensinvoer.
Wanneer gedrukte assets worden gedigitaliseerd, hebben ze vaak een afbeeldingsformaat, waarbij de tekst niet kan worden gewijzigd, gemanipuleerd of in AI-modellen kan worden ingevoerd voor training en verwerking. Om ze om te zetten in machineklare digitale assets, moeten ze worden geïdentificeerd en verwerkt.
OCR-technologie zorgt hiervoor door tekst in afbeeldingen, video's en andere formaten te scannen en om te zetten in gegevens die kunnen worden ingevoerd op platforms, programmeertalen en databases.
Dit bijzonder onvermijdelijke aspect van de digitale transformatie stimuleert de groei van de OCR-markt, waar deze naar schatting zal groeien met een CAGR van 14.32% en tegen 40 op 2032 miljard dollar zal worden geschat. Bovendien zal met de opkomst van computer vision en de talloze gebruiksscenario's OCR-technologie is het steunpunt geworden waarrond innovaties en oplossingen kunnen worden ontwikkeld.
Dit zou het digitaliseren van doktersrecepten in de gezondheidszorg kunnen zijn, waardoor het lezen van borden in autonome auto's mogelijk wordt. OCR is de onderliggende technologie die verandering teweegbrengt.
Hoe OCR-technologie werkt
De elektronische vertaling van offline tekst naar digitale bits is zeer interessant en nauwgezet. Om u een kort idee te geven van hoe dit werkt, vindt u hier een volledig overzicht:
Het scannen
De eerste stap in het proces omvat het gebruik van optische scanners om de documenten te scannen en karakters en gegevens van al het andere te isoleren. Het gescande bestand wordt opgeslagen als afbeelding.
Refining
Omdat niet alle documenten en vellen dezelfde kwaliteit hebben, worden alle afbeeldingen verfijnd voor kwaliteitsoptimalisatie. Dit omvat het uitlijnen van tekst, het gladstrijken van pixels, het duidelijker maken van tekst en meer. Dit proces maakt de tekst leesbaar.
classificeren
Zodra de afbeelding is verfijnd, wordt de tekst geclassificeerd en gescheiden in clusters. Hierbij wordt gebruik gemaakt van beeldsegmentatietechnieken om tekst in categorieën in te delen.
Karakterherkenning
Wanneer de tekst is geclassificeerd, komen OCR-modellen en algoritmen zoals patroon- en kenmerkherkenning in actie om tekst en letters te identificeren. Terwijl patroonherkenning zoekt naar handschrift, lettertypen, tekstformaten en andere aspecten, identificeert functieherkenning patronen zoals curven, lijnrichting, lijnen en meer.
Nabewerking
Nadat de teksten zijn geïdentificeerd, wordt er uitvoer gegenereerd, meestal in een digitaal bestand. Het is van vitaal belang om te weten dat de resultaten niet 100% nauwkeurig zijn, omdat de uitvoerkwaliteit afhankelijk is van de papierkwaliteit, handschrift, vreemde tekstpatronen, algoritmen en meer.
[Lees ook: OCR in de gezondheidszorg: gebruiksscenario's, voordelen en nadelen]
Soorten OCR
OCR omvat niet alleen het digitaliseren van tekst op papier, maar ook van tekst in een ander formaat dan documenten. Omdat de typen en toepassingen divers zijn, zijn de gebruikte technieken en benaderingen ook verschillend.
Intelligente woordherkenning Hiermee worden handgeschreven en cursieve tekst vastgelegd, waardoor het ideaal is om elk handgeschreven dagboek of document te digitaliseren.
| OCR-type | Wat het inhoudt |
| Intelligente karakterherkenning | Dit lijkt erg op woordherkenning, maar in plaats van de hele tekst te scannen, wordt er gekeken naar specifieke tekens. |
| Optical Character Recognition | Dit detecteert getypte tekst, maar zoals de naam al doet vermoeden, identificeert het slechts één teken tegelijk. |
| Optische woordherkenning | Net als bij tekenherkenning identificeert dit woorden en tekst in plaats van alleen tekens in afbeeldingen met getypte teksten. |
| Optische markeringsherkenning | Door mensen gemarkeerde gegevens zoals OMR-reacties, markeringen op stembiljetten, maatstreepjes op antwoordbladen en meer worden met deze techniek geïdentificeerd. |
Voordelen van OCR
Optische tekenherkenning – OCR-technologie – brengt een reeks voordelen met zich mee, waaronder:
Verhoog de snelheid van het proces:
Door ongestructureerde gegevens snel om te zetten in machineleesbare en doorzoekbare informatie, helpt de technologie de snelheid van bedrijfsprocessen te verhogen.
Verhoogt de nauwkeurigheid:
Het risico van menselijke fouten wordt geëlimineerd, wat de algehele nauwkeurigheid van de tekenherkenning verbetert.
Verlaagt verwerkingskosten:
De Optical Character Recognition-software is niet volledig afhankelijk van andere technologieën, waardoor de verwerkingskosten dalen.
Verbetert de productiviteit:
Omdat informatie direct beschikbaar en doorzoekbaar is, hebben werknemers meer tijd om productieve taken uit te voeren en doelen te bereiken.
Verbetert de klanttevredenheid:
De beschikbaarheid van informatie in een gemakkelijk doorzoekbaar formaat zorgt voor een hogere tevredenheid en een betere klantervaring.
Gebruiksscenario's en toepassingen
Bewaren van documenten / Digitalisering van documenten
Oude historische documenten van waarde kunnen worden bewaard, opgeslagen en onverwoestbaar gemaakt door ze om te zetten in gedigitaliseerd formaat. OCR-technologie wordt gebruikt voor het digitaliseren van antieke en zeldzame boeken, zodat deze manuscripten met onregelmatige lettertypen digitaal kunnen worden gewijzigd en doorzoekbaar kunnen worden gemaakt voor de toekomst.
Bankieren en financiën
De bank- en financiële sector maakt tot het uiterste gebruik van de LGO-technologie. Deze technologie helpt bij het verbeteren van de preventie van beveiligingsfraude, het verminderen van risico's en snellere verwerking. Banken en bank-apps gebruiken OCR om cruciale gegevens uit cheques te halen, zoals het rekeningnummer, het bedrag en de handtekening. OCR helpt bij het sneller verwerken van lening- en hypotheekaanvragen, facturen en loonstroken.
Voordat OCR gebruikelijker werd, waren alle bankdocumenten zoals records, ontvangstbewijzen, afschriften en cheques fysiek. Met OCR-digitalisering kunnen banken en financiële instellingen processen stroomlijnen, handmatige fouten elimineren en de procesefficiëntie verbeteren door snel toegang te krijgen tot gegevens.
Kentekenplaatherkenning
De OCR-technologie wordt veelvuldig gebruikt bij het identificeren van de nummers en tekst op kentekenplaten. Deze technologie wordt gebruikt bij het identificeren van verloren auto's, het berekenen van parkeertarieven en het voorkomen van voertuigcriminaliteit.
OCR-technologie helpt bij het implementeren van verkeersveiligheidsregels om fraude en misdaad te voorkomen. Omdat de kentekenplaten op een voertuig zijn gekoppeld aan de inloggegevens van de bestuurder, is identificatie eenvoudiger.
Bovendien bestaan de kentekenplaten uit een goed geschreven bos cijfers en tekst die voor het AI-model niet moeilijk te lezen zijn, waardoor het makkelijker en nauwkeuriger wordt.
Text-to-speech
Tekst-naar-spraak-toepassing van OCR-technologie is een uitstekende hulp voor visueel gehandicapte mensen om gemakkelijker te kunnen functioneren. OCR-technologie helpt bij het scannen van fysieke en digitale teksten en het gebruik van spraakapparaten. De inhoud wordt vervolgens hardop voorgelezen. Hoewel het tekst-naar-spraak-aspect van OCR-technologie een van de eerste toepassingen was, is het nu geëvolueerd en geavanceerd om tegemoet te komen aan de unieke behoeften van visueel gehandicapte mensen door verschillende dialecten en talen te ondersteunen.
Transcriptie van meerdere categorieën Gescande papieren documenten datasets
Met behulp van OCR-technologie worden facturen, ontvangstbewijzen, rekeningen en andere documenten van verschillende categorieën ook effectief getranscribeerd. Ook nieuwsbrieven, papieren met cijfers in cirkels, checkboxformulieren en documenten met meerdere categorieën zoals belastingformulieren en handleidingen kunnen worden gedigitaliseerd.
Medische labels transcriberen met OCR
Door te helpen bij het scannen van medische etiketten op recept met behulp van OCR, is het nu mogelijk om automatisch medische gegevens vast te leggen. de medische gegevens worden vastgelegd van handgeschreven recepten, medicijninformatie en hoeveelheid om handmatige fouten, duplicatie en nalatigheid te voorkomen.
Met OCR kan de zorgsector snel de medische geschiedenis van een patiënt scannen, opslaan en zoeken. De OCR maakt het mogelijk om scanrapporten, behandelhistorie, ziekenhuisdossiers, verzekeringsdossiers, röntgenfoto's en andere documenten te digitaliseren en op te slaan. Door medische labels te digitaliseren, te transcriberen en op te slaan, maakt OCR het eenvoudig om de processtroom te stroomlijnen en de gezondheidszorg te versnellen.
Straat/weg detecteren en informatie extraheren Straatbordgegevens met OCR
Automatische detectie, identificatie en classificatie van weg-/straatborden vindt plaats met OCR. Door verkeersborden te detecteren, leidt OCR bestuurders naar een veiligere reis. De OCR-technologie werkt even goed bij weinig licht, detecteert verkeersborden in verschillende talen en verschillend gevormde uithangborden, en classificeert hetzelfde voor de toekomst.
om een te ontwikkelen intelligente karakterherkenning tool, moet u deze trainen met de projectspecifieke dataset.
Bij Shaip bieden we een volledig aangepaste documentdataset om zeer functionele OCR voor AI- en ML-modellen te ontwikkelen. Onze gespecialiseerde proces van OCR helpt bij het ontwikkelen van geoptimaliseerde oplossingen voor klanten.
[Lees ook: OCR-infographic – Definitie, voordelen, uitdagingen en gebruiksgevallen]
We bieden uitgebreide en betrouwbare datasets die duizenden verschillende geëxtraheerde gegevens uit gescande documenten bevatten. Neem contact op met onze OCR-oplossingen experts om te weten hoe we schaalbare, betaalbare en klantspecifieke datasets bieden.
