Prenosni 3,46-palčni prevajalnik, 112 jezikov, snemanje glasu, 99-odstotno natančno skeniranje jezikov, bralnik prevodov, pero, pametni prevajalnik
Z uporabo najnovejše tehnologije:
1. Sprejmite najnovejšeOCRtehnologija za prepoznavanje besedila;
2. Samorazvitografično prepoznavanjetehnologija algoritmov;
3. Sprejemanje kitajskega najnovejšegaTTStehnologija za prepoznavanje govora.
Uporaba najnovejšega {{0}}jedrnega čipa ARM Cortex-A9 2GHz z zmogljivim TTS in tehnologijo prevajanja zvoka, ki zagotavlja natančen prevod, natančno izgovorjavo, hitro zmožnost skeniranja in edino hitrost 0,5s
Kaj je algoritem za optično prepoznavanje znakov in zakaj je uporaben?
Optično prepoznavanje znakov (OCR)je vrsta opombe, ki omogoča prepis slik tipkanih ali ročno napisanih informacij v strojno berljivo besedilo.
Čeprav je OCR pogosto spregledan, je nenadomestljiv pomočnik, ko govorimo o avtomatizaciji. Odpravlja pretok nepotrebnih papirnatih dokumentov. Omogoča vam razvrščanje, organiziranje, shranjevanje, upravljanje in skupno rabo informacij, hkrati pa se izognete varnostnim tveganjem, povezanim s fizično naravo papirnatih dokumentov.
Razpoložljivost OCR je postala širša. Zagotovo ste ga videli v skenerjih za kino vstopnice ali na letališčih in železniških postajah. Uporablja se za pridobivanje podatkov in varnostni nadzor (pomislite na avtomobilske registrske tablice ali ulične znake). Elektronski podpisi so druga oblika OCR. Vendar je verjetno najpogostejša uporaba OCR pretvorba slik poslovnih dokumentov v digitalno besedilo, ki ga je mogoče iskati, urejati in upravljati.
Predstavljajmo si situacijo. Udeležujete se pomembnega sestanka. Vaš poslovni partner vam pokaže dokument; izvlečete pametni telefon in na hitro posnamete fotografijo. Zdi se, da imate informacije, ki jih potrebujete, vendar so v obliki slike. Tega dokumenta ne morete neposredno uporabiti. Namesto tega morate slikovne pike fotografije pretvoriti v berljivo obliko, da lahko urejate in manipulirate z informacijami, ki jih vsebuje.
Poleg tega pri avtomatizaciji na podlagi OCR ne gre samo za izmenjavo informacij v digitalni obliki. Ko imate veliko dokumentov, jih lahko stroji uporabijo kot vnose podatkov za iskanje vzorcev in trendov. Tudi vizualizacija je postala enostavnejša: če potrebujete diagrame, sheme ali preglednice, je uporaba digitalnih dokumentov veliko hitrejša kot ročno pisanje vizualno prijetnega poročila. OCR vam omogoča, da porabite manj časa za obdelavo vsakega novega dokumenta, prihranite stroške dela in se osredotočite na strategije z dodano vrednostjo.
Kako deluje algoritem OCR?
Ljudje zelo dobro prepoznavamo besedilne znake, tudi če so ročno napisani. Za stroj pa je to težka naloga. Potrebujejo algoritme strojnega učenja, da se naučijo brati tako, kot berejo ljudje. V ta namen zahtevajo algoritmi OCR obsežno usposabljanje za obdelavo besedilnih slik.
Da bi razumeli, kako deluje algoritem OCR, vam želimo najprej povedati več o besedilu in njegovih lastnostih. Zakaj? Ker tako stroji vidijo besedilo: kot del slike.
Lastnosti besedila algoritmov OCR
Obstaja velika razlika med besedilom, ki ga najdete v komercialnem okolju, in besedilom, ki obstaja "v divjini": v obliki uličnih, ročno napisanih zapiskov, captcha itd. Eno v dobro strukturiranem, neobremenjenem skeniranem četrtletnem poročilu je milje stran od naključnih grafitov, ki so jih ujeli nadzorni droni. Vendar ta dva primera prikazujeta številne lastnosti, ki algoritmom strojnega učenja pomagajo razložiti besedilne slike.
Gostota.Pri optično prebranih dokumentih je besedilo pogosto gostejše od besedila na fotografijah uličnih vogalov.
Struktura.Razlika je razlika med urejenimi vrsticami tiskanega besedila in slabo strukturo (ali pomanjkanjem le-te) v ročno napisanem nakupovalnem seznamu.
Pisava in velikost.Toge pisave in črke enake velikosti so bolj prepoznavne kot ulični znaki z nedoslednim ali prostoročnim slogom rokopisa.
Vrsta znaka.Ta lastnost ne označuje le prisotnosti črk, ampak tudi prisotnost številk, simbolov in posebnih znakov. Tudi jezik je pomemben. Dokument je običajno sestavljen iz enega jezika; po drugi strani pa lahko znak ali grafit vsebuje informacije v več jezikih.
Hrup.Pomembno je biti pozoren na to, kako je slika pridobljena (skenirani ali fotokopirani dokumenti; fotografirani znaki in registrske tablice). Odvisno od metode, fotografije povzročajo več šuma kot skenirane slike.
Položaj in poravnava besedila na sliki. Skeniranje je običajno spredaj in na sredini z majhnim nagibom. Po drugi strani pa fotografije ne ponujajo nobene stroge postavitve: besedilo je lahko v katerem koli delu slike in ga lahko posnamete s strani.
Kot lahko vidite, besedilo ni le nekaj vrstic znakov. Seveda atributi besedila pomagajo graditi nianse algoritmov OCR.
Zdaj, ko vemo, kako je besedilo drugačno, poglejmo, kako sestaviti algoritem OCR.
Postopek gradnje, označevanja in učenja algoritmov za prepoznavanje besedila
Zgradite, označite in učite algoritme za prepoznavanje besedila Zgradite, označite in učite algoritme za prepoznavanje besedila
Izdelava algoritma OCR iz nič zahteva veliko korakov.
Namig: To je kratek pregled glavnih korakov, potrebnih za izdelavo mehanizma OCR. Če želite podrobnejšo razčlenitev, sledite tej povezavi in preberite dolg članek o življenjskem ciklu projekta AI.
— 1. korak. Zbiranje
Prva stvar, ki jo morate storiti, je zbrati bazo dokumentov. Lahko že imate papirnate dokumente, ki jih želite digitalizirati. Če pa želite zgraditi algoritem za optično prepoznavanje znakov, morate izbrati dovolj velik reprezentativen vzorec. To pomeni, da mora nabor dokumentov, ki jih izberete, ustrezati vašemu končnemu cilju.
Poleg tega ta korak vključuje skeniranje, kopiranje ali fotografiranje dokumentov. Če so slike visoke kakovosti, bo to zelo koristilo in olajšalo proces usposabljanja. Preberite več o dobrih lastnostih nabora podatkov v našem članku.
— Korak 2. Predobdelava
Pred začetkom prepoznavanja besedila je treba slike dokumentov pripraviti, očistiti in optimizirati za algoritme OCR. Obstaja veliko težav, ki lahko povzročijo slabo kakovost slike: nezadostna osvetlitev, utripanje papirja in odsevi, slaba kakovost fotoaparata ali optičnega bralnika, poševni koti, manjkajoči znaki ali slaba kakovost tiska itd.
Če želite pravilno usposobiti algoritem OCR, pred naslednjim korakom razmislite o naslednjem:
Pretvori sliko v črno-belo. Odstranjevanje barv lahko zmanjša dvoumnost pri zaznavanju besedila.
Poravnajte in poravnajte. Nenavadni koti bistveno otežijo postopek odkrivanja.
Izrežite in centrirajte besedilo. Pustite le pomembne dele: besedilo naj bo spredaj in na sredini, ne skrito nekje v kotih.
Uporabite filtre za zmanjšanje hrupa. Posamezni liki naj izstopajo iz ozadja. Ne pozabite, da so skenirani posnetki običajno ostrejši od fotografij.
— Korak 3. Označevanje podatkov
To je kritičen korak v algoritmu OCR in tu smo mi, da vam pomagamo. Postopek prepoznavanja besedila je sestavljen iz dveh nalog: zaznavanja besedila in prepoznavanja.
Za označevanje in obris besedilnega področja uporabljamo polje. To pove algoritmu OCR, kaj naj išče na sliki.
Naši označevalci nato prepišejo (ročno vnesejo besedilo) na slike. Kasneje bodo lahko algoritmi OCR uporabili klasifikacijo slik za iskanje vzorcev med nabori slikovnih pik in vrstami znakov.
Poleg tega smo izvedli tudi več krogov zagotavljanja kakovosti. Ljudje veliko bolje prepoznavamo besedilo na slikah kot stroji, a tudi takrat se želimo prepričati, da ni ničesar spregledano.
Ta korak označevanja podatkov zahteva veliko časa in truda, vendar vam zaradi tega ni treba skrbeti. Radi bi prevzeli to nalogo z vaših ramen. Opomba podatkov za opravila OCR je ena od funkcij Label Your Data. To smo že storili in z veseljem bi to ponovili za vaš projekt OCR. Pokličite nas še danes, če želite izvedeti več!
— 4. korak. usposabljanje
Zdaj, ko imate označene dokumente, lahko začnete učiti algoritem OCR. Ta korak je odvisen od vrste strategije, ki jo uporabljate za izdelavo algoritma OCR. Te strategije se zelo razlikujejo, od klasičnih tehnik računalniškega vida do specializiranih metod globokega učenja, ki temeljijo na izgradnji nevronskih mrež.
Vsaka strategija ima svoje prednosti. Toda ne glede na to, katero metodo izberete, usposabljanje algoritma ML običajno ne deluje v prvem poskusu. Preusposabljanje in izpopolnjevanje sta običajni praksi. Naj vas ne odvrne, če algoritem OCR takoj ne zagotovi popolnoma natančnega prepoznavanja besedila. Z vajo in vztrajnostjo vam bo uspelo!
— Korak 5. Naknadna obdelava in zagotavljanje kakovosti
Pravzaprav, če ne želite vsega narediti znova, morate preverjati kakovost na vsakem koraku. Toda to je zadnji korak preverjanja kakovosti, s katerim bo vaš algoritem OCR deloval. Čas je, da žanjete sadove svojega trdega dela in končno digitalizirate potek dela z dokumenti, s čimer prihranite poslovni čas in denar.
Čeprav se o tem zunaj industrije strojnega učenja pogosto ne razpravlja, ima optično prepoznavanje znakov eno najvišjih ocen uporabnosti v AI. Podjetja še vedno poslujejo na podlagi ogromnih količin papirnih dokumentov, kar je zastarela in skoraj škodljiva praksa. OCR lahko podjetjem pomaga pri soočanju z digitalizacijo poteka dela.
Poleg tega se obseg uporabe OCR ne ustavi pri tem. Vsako besedilo, ne glede na to, ali gre za lepo urejeno poročilo, naključni izpis trgovine ali ročno napisano opombo, lahko obdela OCR in pretvori v strojno berljivo besedilo. To je korak k avtomatizaciji velikih podatkov.
Nenavadno je, da čeprav izdelava algoritmov za prepoznavanje besedila ni nova tehnologija, je tako zahtevna kot kdaj koli prej. Seveda so odprtokodni algoritmi OCR na voljo javnosti. Če pa želite najsodobnejši model za prepoznavanje besedila za svoj namen, je najbolje, da ga sestavite sami. Lahko vam pomagamo! Povejte nam o svojem projektu in dokumente bomo profesionalno opremili z opombami za usposabljanje vašega algoritma OCR.