Kannettava 3,46 tuuman kääntäjä, 112 kieltä Nauhoita ääni 99 prosenttia tarkka skannauskieli käännös Lukukynä Älykäs kääntäjä
Uusinta tekniikkaa käyttämällä:
1. Hyväksy viimeisinOCRtekstintunnistustekniikka;
2. Itsekehittynytgrafiikan tunnistusalgoritmi tekniikka;
3. Hyväksytään Kiinan uusinTTSpuheentunnistustekniikka.
Uusimman {{0}}ydin ARM Cortex-A9 2GHz-sirun käyttäminen tehokkaalla TTS- ja äänikäännöstekniikalla varmistaaksesi tarkan käännöksen, tarkan ääntämisen, nopean skannauskyvyn ja nopeuden 0,5 s
Mikä on optinen merkintunnistusalgoritmi ja miksi se on hyödyllinen?
Optinen merkintunnistus (OCR)on merkintätyyppi, jonka avulla kirjoitettujen tai käsin kirjoitettujen tietojen kuvat voidaan transkriptoida koneellisesti luettavaksi tekstiksi.
Vaikka tekstintunnistus jää usein huomiotta, se on korvaamaton apu automaatiosta puhuttaessa. Se eliminoi tarpeettomat paperiasiakirjat. Sen avulla voit luokitella, järjestää, tallentaa, hallita ja jakaa tietoja samalla välttäen paperiasiakirjojen fyysiseen luonteeseen liittyvät turvallisuusriskit.
OCR:n saatavuus on laajentunut. Sinun on täytynyt nähdä se elokuvalippujen skannereissa tai lentokentillä ja rautatieasemilla. Sitä käytetään tietojen poimimiseen ja turvallisuuden valvontaan (ajattele autojen rekisterikilpiä tai katukylttejä). Sähköiset allekirjoitukset ovat toinen OCR-muoto. Mutta luultavasti yleisin OCR:n käyttötapa on muuntaa yritysasiakirjojen kuvat digitaaliseksi tekstiksi, jota voidaan etsiä, muokata ja hallita.
Kuvitellaanpa tilanne. Olet mukana tärkeässä kokouksessa. Liikekumppanisi näyttää sinulle asiakirjan; vedät älypuhelimen esiin ja otat nopeasti valokuvan. Sinulla näyttää olevan tarvitsemasi tiedot, mutta se on kuvan muodossa. Et voi käyttää tätä asiakirjaa suoraan. Sen sijaan sinun on muutettava valokuvan pikselit luettavaan muotoon, jotta voit muokata ja käsitellä sen sisältämiä tietoja.
Lisäksi OCR-pohjainen automaatio ei ole vain tiedon jakamista digitaalisessa muodossa. Kun asiakirjoja on paljon, koneet voivat käyttää niitä tietosyöttöinä kuvioiden ja trendien löytämiseen. Myös visualisointi on helpottunut: jos tarvitset kaavioita, kaavioita tai laskentataulukoita, digitaalisten asiakirjojen käyttäminen on paljon nopeampaa kuin visuaalisesti miellyttävän raportin kirjoittaminen käsin. OCR:n avulla voit käyttää vähemmän aikaa jokaisen uuden asiakirjan käsittelyyn, mikä säästää työvoimakustannuksia ja keskittyy lisäarvostrategioihin.
Miten OCR-algoritmi toimii?
Ihmiset ovat erittäin hyviä tunnistamaan tekstin merkit, vaikka ne olisivat käsin kirjoitettuja. Koneelle tämä on kuitenkin suuri tilaus. He tarvitsevat koneoppimisalgoritmeja oppiakseen lukemaan, miten ihmiset lukevat. Tätä varten OCR-algoritmit vaativat laajan koulutuksen tekstikuvien käsittelyyn.
Ymmärtääksemme, miten OCR-algoritmi toimii, haluamme ensin kertoa sinulle enemmän tekstistä ja sen ominaisuuksista. Miksi? Koska niin koneet näkevät tekstin: osana kuvaa.
OCR-algoritmien tekstiominaisuudet
Kaupallisessa ympäristössä olevan tekstin ja "luonnonvaraisen" tekstin välillä on suuri ero: katu-, käsinkirjoitettujen muistiinpanojen, captchan jne. muodossa. Yksi hyvin jäsennellyssä, selkeässä skannausneljännesvuosiraportissa on kilometrien päässä valvontadroonien kameraan tallentamista satunnaisista graffiteista. Nämä kaksi esimerkkiä osoittavat kuitenkin monia ominaisuuksia, jotka auttavat selittämään tekstikuvia koneoppimisalgoritmeille.
Tiheys.Asiakirjojen skannauksissa teksti on usein tiheämpää kuin teksti katukulmakuvissa.
Rakenne.Erona on ero painetun tekstin tilattujen rivien ja käsinkirjoitetun ostoslistan huonon rakenteen (tai sen puutteen) välillä.
Fontti ja koko.Jäykät fontit ja samankokoiset kirjaimet ovat paremmin tunnistettavissa kuin katukyltit, joissa on epäjohdonmukainen tai vapaalla kädellä kirjoitettu käsiala.
Hahmon tyyppi.Tämä ominaisuus ilmaisee kirjainten lisäksi myös numeroiden, symbolien ja erikoismerkkien olemassaolon. Myös kieli on tärkeää. Asiakirja koostuu yleensä yhdestä kielestä; toisaalta kyltti tai graffiti voi sisältää tietoa useilla kielillä.
Melu.On tärkeää kiinnittää huomiota siihen, miten kuva saadaan (skannatut tai valokopioidut asiakirjat; valokuvatut kyltit ja rekisterikilvet). Menetelmästä riippuen valokuvat aiheuttavat enemmän kohinaa kuin skannaukset.
Tekstin sijainti ja kohdistus kuvassa. Skannaus tapahtuu yleensä edestä ja keskeltä pienellä kallistuksella. Valokuvat eivät sen sijaan tarjoa tiukkaa asettelua: tekstiä voi olla missä tahansa kuvan osassa ja se voidaan ottaa sivulta.
Kuten näet, teksti ei ole vain muutama rivi merkkiä. Luonnollisesti tekstiattribuutit auttavat luomaan OCR-algoritmien vivahteita.
Nyt kun tiedämme, kuinka teksti eroaa, katsotaanpa, kuinka luodaan OCR-algoritmi.
Tekstintunnistusalgoritmien rakentaminen, merkitseminen ja koulutus
Luo, merkitse ja kouluta tekstintunnistusalgoritmeja Rakenna, merkitse ja kouluta tekstintunnistusalgoritmeja
OCR-algoritmin rakentaminen tyhjästä kestää useita vaiheita.
Vinkki: Tämä on lyhyt yleiskatsaus OCR-moottorin rakentamiseen tarvittaviin päävaiheisiin. Jos haluat tarkemman erittelyn, seuraa tätä linkkiä lukeaksesi pitkän artikkelin tekoälyprojektin elinkaaresta.
— Vaihe 1. Keräys
Ensimmäinen asia, joka sinun on tehtävä, on kerätä tietokanta asiakirjoista. Sinulla voi jo olla paperiasiakirjoja, jotka haluat digitoida. Optisen merkintunnistusalgoritmin rakentamiseksi sinun on kuitenkin valittava riittävän suuri edustava otos. Tämä tarkoittaa, että valitsemiesi asiakirjojen tulee olla osuvia lopullisen tavoitteesi kannalta.
Lisäksi tämä vaihe sisältää asiakirjojen skannauksen, kopioinnin tai valokuvaamisen. Jos kuvat ovat korkealaatuisia, se hyödyttää suuresti ja helpottaa koulutusprosessia. Lue lisää hyvistä tietojoukon ominaisuuksista artikkelistamme.
— Vaihe 2. Esikäsittely
Ennen kuin aloitat tekstin tunnistamisen, asiakirjakuvat on valmisteltava, puhdistettava ja optimoitava OCR-algoritmeja varten. On monia ongelmia, jotka voivat aiheuttaa huonon kuvanlaadun: riittämätön valaistus, paperin välkkyminen ja heijastukset, huono kameran tai skannerin laatu, vinot kulmat, puuttuvat merkit tai huono tulostuslaatu jne.
Jos haluat opettaa tekstintunnistusalgoritmia oikein, sinun tulee harkita seuraavaa ennen seuraavaa vaihetta:
Muunna kuva mustavalkoiseksi. Värien poistaminen voi vähentää tekstin tunnistuksen epäselvyyttä.
Suorista ja kohdista. Parittomat kulmat vaikeuttavat huomattavasti havaitsemisprosessia.
Leikkaa ja keskitä teksti. Jätä vain tärkeät osat: tekstin tulee olla edessä ja keskellä, ei piilossa jonnekin kulmiin.
Käytä suodattimia melun vähentämiseksi. Yksittäisten hahmojen tulee erottua taustasta. Muista, että skannaukset ovat yleensä terävämpiä kuin valokuvat.
— Vaihe 3. Tietojen merkitseminen
Tämä on kriittinen vaihe OCR-algoritmissa, ja siellä olemme täällä auttamassa sinua. Tekstintunnistusprosessi koostuu kahdesta tehtävästä: tekstin havaitsemisesta ja tunnistamisesta.
Käytämme nyrkkeilyä tekstialueen korostamiseen ja rajaamiseen. Tämä kertoo OCR-algoritmille, mitä kuvasta tulee etsiä.
Annotaattorimme litteroi (syötä tekstiä manuaalisesti) kuviin. Myöhemmin OCR-algoritmit voivat käyttää kuvien luokittelua löytääkseen kuvioita pikselijoukkojen ja merkkityyppien välillä.
Lisäksi suoritimme useita laadunvarmistuskierroksia. Ihmiset tunnistavat tekstin kuvissa paljon paremmin kuin koneet, mutta silloinkin haluamme varmistaa, ettei mitään jää huomaamatta.
Tämä tietojen merkitsemisen vaihe vie paljon aikaa ja vaivaa, mutta sinun ei tarvitse huolehtia siitä. Haluaisimme ottaa tämän tehtävän harteiltasi. Tietojen tekstintunnistustehtävien tietojen merkitseminen on yksi Label Your Data -sovelluksen ominaisuuksista. Olemme tehneet sen aiemmin ja tekisimme sen mielellämme uudelleen OCR-projektillesi. Soita meille tänään saadaksesi lisätietoja!
— Vaihe 4. koulutus
Nyt kun olet lisännyt asiakirjoja, voit aloittaa OCR-algoritmin harjoittamisen. Tämä vaihe riippuu OCR-algoritmin rakentamiseen käyttämäsi strategian tyypistä. Nämä strategiat vaihtelevat suuresti klassisista tietokonenäkötekniikoista erikoistuneisiin syväoppimismenetelmiin, jotka perustuvat hermoverkkojen rakentamiseen.
Jokaisella strategialla on etunsa. Mutta riippumatta siitä, minkä menetelmän valitset, ML-algoritmien koulutus ei yleensä toimi ensimmäisellä kerralla. Uudelleenkoulutus ja parantaminen ovat yleisiä käytäntöjä. Älä lannistu, jos OCR-algoritmi ei heti tarjoa täydellisen tarkkaa tekstintunnistusta. Harjoittelulla ja sinnikkyksellä pääset perille!
— Vaihe 5. Jälkikäsittely ja laadunvarmistus
Itse asiassa, jos et halua tehdä kaikkea uudelleen, sinun on varmistettava laadunvarmistus jokaisessa vaiheessa. Mutta tämä on viimeinen laadunvarmistusvaihe ja saat OCR-algoritmistasi toimimaan. On aika korjata kovan työsi hedelmät ja viimein digitalisoida asiakirjojen työnkulku, mikä säästää yrityksesi aikaa ja rahaa.
Vaikka siitä ei usein puhuta koneoppimisalan ulkopuolella, optisella merkintunnistuksella on yksi tekoälyn korkeimmista käytettävyysluokituksista. Yritykset toimivat edelleen valtavien paperimäärien pohjalta, mikä on vanhentunut ja lähes haitallinen käytäntö. OCR voi auttaa yrityksiä käsittelemään sitä digitoimalla työnkulun.
Lisäksi OCR:n soveltamisala ei pysähdy tähän. Mikä tahansa teksti, olipa se siististi järjestetty raportti, satunnainen myymäläkyltti tai käsinkirjoitettu huomautus, voidaan käsitellä OCR:llä ja muuntaa koneellisesti luettavaksi tekstiksi. Tämä on askel kohti suuren datan automatisointia.
Kummallista kyllä, vaikka tekstintunnistusalgoritmien rakentaminen ei ole uusi tekniikka, se on yhtä haastavaa kuin koskaan. Tietenkin avoimen lähdekoodin OCR-algoritmit ovat yleisön saatavilla. Jos kuitenkin haluat huippuluokan tekstintunnistusmallin tiettyyn tarkoitukseesi, on parasta rakentaa sellainen itse. Me voimme auttaa sinua! Kerro meille projektistasi, niin me kirjoitamme asiakirjoihin ammattimaisesti OCR-algoritmin kouluttamiseksi.