OCR

Apa itu Optical Character Recognition (OCR): Ikhtisar dan aplikasinya

Character Recognition optik mungkin terdengar intens dan asing bagi kebanyakan dari kita, tetapi kita lebih sering menggunakan teknologi canggih ini. Kami menggunakan teknologi ini cukup luas, mulai dari menerjemahkan teks asing ke dalam bahasa pilihan kami hingga mendigitalkan dokumen kertas cetak. Belum, OCR teknologi telah maju lebih jauh dan telah menjadi bagian integral dari ekosistem teknologi kami.

Namun, ada terlalu sedikit informasi tentang teknologi inovatif ini, dan inilah saatnya kita menyorotinya.

Apa itu Optical Character Recognition (OCR)?

Bagian dari keluarga Kecerdasan Buatan, Pengenalan Karakter Optik adalah konversi elektronik teks dari catatan tulisan tangan, teks tercetak dari videogambar, dan dokumen yang dipindai ke dalam format yang dapat dibaca mesin dan digital.

Dimungkinkan untuk mengkodekan teks dari dokumen tercetak dan secara elektronik memodifikasi, menyimpan, atau mengubahnya untuk disimpan, dipulihkan, dan digunakan untuk membangun model ML menggunakan teknologi OCR.

Ada dua tipe dasar OCR – tradisional dan tulisan tangan. Meskipun keduanya bekerja menuju hasil yang sama, mereka berbeda dalam cara mereka mengekstrak informasi.

Dalam OCR tradisional, teks diekstraksi berdasarkan gaya font yang tersedia yang sistem OCR dapat dilatih dengan. Di sisi lain, dalam OCR tulisan tangan, di mana setiap gaya penulisan unik, membaca dan menyandikannya merupakan tantangan. Tidak seperti teks yang diketik, di mana teks tampak sama di seluruh papan, teks tulisan tangan unik untuk individu. OCR tulisan tangan membutuhkan lebih banyak pelatihan untuk akurasi pengenalan pola.

Mengapa OCR Penting?

Ketika transformasi digital semakin menonjol di dunia, kita menyaksikan berakhirnya sistem dan proses lama yang sudah usang. Meskipun transisi ini luar biasa, namun terdapat tantangan awal tersendiri. Ini bisa berupa alur kerja bisnis yang melibatkan pencadangan media cetak sebagai cara prosedur entri data.

Ketika aset cetak didigitalkan, aset tersebut sering kali berbentuk gambar, sehingga teksnya tidak dapat dimodifikasi, dimanipulasi, atau dimasukkan ke dalam model AI untuk pelatihan dan pemrosesan. Untuk mengubahnya menjadi aset digital yang siap mesin, aset tersebut harus diidentifikasi dan diproses.

Teknologi OCR menangani hal ini dengan memindai dan mengubah teks dalam gambar, video, dan format lain menjadi data yang dapat dimasukkan ke platform, bahasa pemrograman, dan database.

Aspek yang sangat tidak dapat dihindari dalam transformasi digital ini mendorong pertumbuhan pasar OCR, yang diperkirakan akan tumbuh dengan CAGR sebesar 14.32% dan bernilai $40 miliar pada tahun 2032. Selain itu, dengan meningkatnya visi komputer dan beragam kasus penggunaannya. , Teknologi OCR telah menjadi titik tumpu di mana inovasi dan solusi dapat dikembangkan. 

Hal ini bisa berupa digitalisasi resep dokter di layanan kesehatan hingga memungkinkan pembacaan papan nama di mobil otonom. OCR adalah teknologi dasar yang mendorong perubahan.

Bagaimana Teknologi OCR Bekerja

Penerjemahan elektronik teks offline ke dalam bit digital adalah hal yang sangat menarik dan teliti. Untuk memberi Anda gambaran singkat tentang cara kerjanya, berikut rincian lengkapnya:

Scanning

Langkah pertama dalam proses ini melibatkan penggunaan pemindai optik untuk memindai dokumen dan mengisolasi karakter dan data dari yang lainnya. File yang dipindai disimpan sebagai gambar. 

Pengilangan

Karena tidak semua dokumen dan lembar memiliki kualitas yang sama, semua gambar disempurnakan untuk optimalisasi kualitas. Ini melibatkan menyelaraskan teks, menghaluskan piksel, membuat teks lebih jelas, dan banyak lagi. Proses ini membuat teks dapat dibaca. 

Mengklasifikasikan

Setelah gambar disempurnakan, teks diklasifikasikan dan dipisahkan menjadi beberapa kelompok. Ini melibatkan penggunaan teknik segmentasi gambar untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori. 

Pengakuan Karakter

Dengan teks yang diklasifikasikan, model dan algoritme OCR seperti pengenalan pola dan fitur mulai bertindak untuk mengidentifikasi teks dan huruf. Meskipun pengenalan pola mencari tulisan tangan, font, format teks, dan aspek lainnya, pengenalan fitur mengidentifikasi pola seperti kurva, arah garis, garis, dan banyak lagi. 

Pengolahan pasca

Setelah teks diidentifikasi, keluaran dihasilkan, yang biasanya dalam bentuk file digital. Penting untuk diperhatikan bahwa hasilnya tidak 100% akurat karena kualitas keluaran bergantung pada kualitas kertas, tulisan tangan, pola teks aneh, algoritma, dan banyak lagi.

Dataset Faktur / Tanda Terima / Dokumen Berkualitas Tinggi untuk Melatih Model AI Anda

Jenis OCR

OCR tidak hanya melibatkan digitalisasi teks di atas kertas tetapi teks dalam format lain selain dokumen. Karena jenis dan penerapannya beragam, teknik dan pendekatan yang digunakan juga berbeda.

Pengenalan Kata Cerdas Ini menangkap tulisan tangan dan teks kursif, sehingga ideal untuk mendigitalkan jurnal atau dokumen tulisan tangan apa pun.

Tipe OCRApa yang Terlibat di dalamnya
Pengenalan Karakter CerdasIni sangat mirip dengan pengenalan kata tetapi alih-alih memindai seluruh teks, ini mencari karakter tertentu.
Character Recognition optikIni mendeteksi teks yang diketik tetapi seperti namanya, ini hanya mengidentifikasi satu karakter sekaligus.
Pengenalan Kata OptikMirip dengan pengenalan karakter, ini mengidentifikasi kata dan teks, bukan hanya karakter dalam gambar dengan teks yang diketik.
Pengenalan Tanda OptikData yang ditandai oleh manusia seperti tanggapan OMR, tanda pada lembar suara, tanda centang pada lembar jawaban, dan lainnya diidentifikasi dengan teknik ini.

Kelebihan OCR

Keuntungan dari okr

Pengenalan Karakter Optik – teknologi OCR – membawa berbagai manfaat, beberapa di antaranya adalah:

  • Meningkatkan kecepatan proses:

    Dengan mengubah data tidak terstruktur dengan cepat menjadi informasi yang dapat dibaca dan dicari oleh mesin, teknologi ini membantu meningkatkan kecepatan proses bisnis.

  • Meningkatkan akurasi:

    Risiko kesalahan manusia dihilangkan, yang meningkatkan akurasi pengenalan karakter secara keseluruhan.

  • Mengurangi biaya pemrosesan:

    Perangkat lunak Pengenalan Karakter Optik tidak sepenuhnya bergantung pada teknologi lain, sehingga mengurangi biaya pemrosesan.

  • Meningkatkan Produktivitas:

    Karena informasi sudah tersedia dan dapat dicari, karyawan memiliki lebih banyak waktu untuk melakukan tugas-tugas produktif dan mencapai tujuan.

  • Meningkatkan kepuasan pelanggan:

    Ketersediaan informasi dalam format yang mudah dicari memastikan tingkat kepuasan yang lebih tinggi dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Gunakan kasus dan aplikasi

Preservasi dokumen / Digitalisasi Dokumen

Transkripsi dokumen Dokumen sejarah lama yang bernilai dapat dilestarikan, disimpan, dan dibuat tidak dapat dihancurkan dengan mengubahnya menjadi format digital. Teknologi OCR sedang digunakan untuk mendigitalkan buku-buku antik dan langka, sehingga manuskrip-manuskrip dengan font tidak beraturan ini dapat diubah secara digital dan dibuat dapat dicari untuk masa depan.

Perbankan dan keuangan

Sektor perbankan dan keuangan menggunakan teknologi OCT. Teknologi ini membantu meningkatkan pencegahan penipuan keamanan, mengurangi risiko, dan pemrosesan yang lebih cepat. Bank dan aplikasi perbankan menggunakan OCR untuk mengekstrak data penting dari cek seperti nomor rekening, jumlah, dan tanda tangan. OCR membantu dalam pemrosesan yang lebih cepat dari aplikasi pinjaman dan hipotek, faktur, dan slip gaji.

Sebelum OCR menjadi lebih umum, semua dokumen perbankan seperti catatan, kuitansi, pernyataan, dan cek bersifat fisik. Dengan digitalisasi OCR, bank dan lembaga keuangan dapat merampingkan proses, menghilangkan kesalahan manual, dan meningkatkan efisiensi proses dengan mengakses data dengan cepat.

Pengenalan plat nomor

Pengenalan plat nomor menggunakan ocr Teknologi OCR banyak digunakan dalam mengidentifikasi angka dan teks di pelat nomor. Teknologi ini digunakan dalam mengidentifikasi mobil yang hilang, perhitungan biaya parkir, dan mencegah kejahatan kendaraan.

Teknologi OCR membantu menerapkan aturan keselamatan jalan untuk menghindari penipuan dan kejahatan. Karena pelat nomor pada kendaraan terkait dengan kredensial pengemudi, identifikasi menjadi lebih mudah.

Selain itu, pelat nomor terdiri dari sekumpulan angka dan teks yang ditulis dengan baik sehingga tidak sulit untuk dibaca oleh model AI, sehingga lebih mudah dan akurat.

Teks pidato

Penerapan teknologi OCR text-to-speech adalah bantuan yang sangat baik bagi orang-orang yang memiliki keterbatasan visual untuk berfungsi dengan lebih mudah. Teknologi OCR membantu dalam memindai teks fisik dan digital dan menggunakan perangkat suara. Isinya kemudian dibacakan. Meskipun aspek text-to-speech dari teknologi OCR telah menjadi salah satu aplikasi pertama, sekarang berkembang dan maju untuk memenuhi kebutuhan unik orang-orang yang memiliki keterbatasan visual dengan mendukung beberapa dialek dan bahasa.

Transkripsi Multi-kategori Dokumen Kertas yang Dipindai Dataset

Ocr – dokumen multibahasa 1 Menggunakan teknologi OCR, faktur, kuitansi, tagihan, dan dokumen lain dari berbagai kategori juga ditranskripsikan secara efektif. Buletin, kertas dengan angka dalam lingkaran, formulir kotak centang, dan dokumen dengan beberapa kategori seperti formulir pajak dan manual juga dapat didigitalkan.

Transkripsikan Label Medis dengan OCR

Transkripsikan label medis dengan ocr Dengan membantu memindai label medis resep menggunakan OCR, sekarang dimungkinkan untuk mengambil data medis secara otomatis. medis data diambil dari resep tulisan tangan, informasi obat, dan kuantitas untuk menghindari kesalahan manual, duplikasi, dan kelalaian.

Dengan OCR, industri perawatan kesehatan dapat dengan cepat memindai, menyimpan, dan mencari riwayat medis pasien. OCR memungkinkan untuk mendigitalkan dan menyimpan laporan pemindaian, riwayat perawatan, catatan rumah sakit, catatan asuransi, rontgen, dan dokumen lainnya. Dengan mendigitalkan, menyalin, dan menyimpan label medis, OCR memudahkan arus proses dan mempercepat perawatan kesehatan.

Mendeteksi Jalan/Jalan & Mengekstrak data Papan Jalan Informasi dengan OCR

Mendeteksi jalan/jalan & mengekstrak informasi data papan jalan dengan ocr Deteksi otomatis, identifikasi, dan klasifikasi rambu-rambu jalan/jalan sedang dibuat dengan OCR. Dengan mendeteksi rambu-rambu jalan, OCR mengarahkan pengemudi menuju perjalanan yang lebih aman. Teknologi OCR bekerja sama baiknya dalam kondisi cahaya redup, mendeteksi rambu-rambu jalan dalam beberapa bahasa dan papan rambu dengan bentuk berbeda, dan mengklasifikasikannya untuk masa depan.

Untuk mengembangkan pengenalan karakter cerdas alat, Anda harus melatihnya dengan kumpulan data khusus proyek.

Di Shaip, kami menyediakan kumpulan data dokumen yang sepenuhnya disesuaikan untuk dikembangkan dengan sangat fungsional OCR untuk model AI dan ML. Spesialisasi kami proses OCR membantu dalam mengembangkan solusi yang dioptimalkan untuk klien.

Kami menyediakan kumpulan data yang luas dan andal yang berisi ribuan data yang diekstraksi dari dokumen yang dipindai. Hubungi kami solusi OCR pakar untuk mengetahui bagaimana kami menyediakan kumpulan data yang skalabel, terjangkau, dan spesifik untuk klien.

sosial Share