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 oppompen van videos, afbeeldingen, en gescande documenten in 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.
Hoe werkt OCR-technologie?
Er zijn drie belangrijke hardware- en software-elementen betrokken bij de werking van OCR-technologie.
Stap 1: Het fysieke document converteren naar een digitale afbeelding
In deze fase is er behoefte aan een optische scannercomponent om het document om te zetten in een digitale afbeelding. Als het document op een fysiek papier staat, is het essentieel om het interessegebied te definiëren, zodat alleen die gebieden kunnen worden gedecodeerd. De gebieden met de tekst komen in aanmerking voor conversie, terwijl de rest nul blijft. De afbeeldingen op het document worden omgezet in achtergrondkleuren terwijl de tekst donker blijft - dit helpt bij het scheiden van de tekens van de achtergrond.
Stap 2: Karakterherkenningsfase
Deze step kick start het proces van het herkennen van specifieke karakters in de tekst. Het systeem analyseert niet in één keer de hele tekst – cijfers en letters. Het kiest kleinere segmenten, hoogstwaarschijnlijk enkele woorden als het AI-systeem de taal nauwkeurig kan herkennen.
Kenmerkherkenning: Het wordt gebruikt om het nieuwere karakter te identificeren met behulp van regels die specifieke kenmerken van de tekst bepalen. Zo ziet de letter 'T' er voor ons misschien heel eenvoudig uit, maar is het voor een AI een relatief ingewikkelde combinatie van verticale en horizontale lijnen.
Patroonherkenning: De AI is getraind met behulp van een verzameling teksten en cijfers om automatisch overeenkomsten van de documenten met de geleerde repository te identificeren en te herkennen.
Stap 3: Tekst verwerken en uitvoeren
Alle geïdentificeerde tekens worden omgezet in ASCII-code om voor de toekomst te worden opgeslagen. Het is essentieel om nabewerking te hebben, zodat de eerste uitvoer dubbel kan worden gecontroleerd. De letters 'I' en '1' kunnen er bijvoorbeeld een beetje op lijken, waardoor het systeem moeilijk te herkennen is, vooral als het om handschrift gaat.
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 op maat gemaakte documentdataset om zeer functionele OCR voor AI- en ML-modellen. Onze gespecialiseerde proces van OCR helpt bij het ontwikkelen van geoptimaliseerde oplossingen voor klanten.
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.
