Optisk Tegngenkendelse (OCR)

OCR omdanner dokumenter til redigerbare data og øger effektiviteten i sektorer som bank, sundhed, logistik og uddannelse. Processen involverer billedoptagelse, forbehandling, tekstgenkendelse, genkendelse og efterbehandling og har en bred anvendelse inden for AI og automatisering.

Optisk Tegngenkendelse (OCR) er en banebrydende teknologi, der omdanner forskellige typer dokumenter, såsom scannede papirdokumenter, PDF’er eller billeder optaget med et digitalkamera, til redigerbare og søgbare data. Helt grundlæggende er OCR udviklet til at genkende tekst i et digitalt billede, hvilket er afgørende for at kunne omdanne papirdokumenter til elektroniske filer. Dette gør det muligt for brugere at redigere, formatere og søge i tekst, som var den skrevet i et tekstbehandlingsprogram. OCR-teknologi er essentiel for digitaliseringsprocesser og gør det muligt automatisk at udtrække tekst fra dokumenter og billeder, hvilket skaber effektiviseringer i både forretning og drift.

Hvordan fungerer OCR?

OCR-processen omfatter flere vigtige trin:

1. Billedoptagelse: Dokumentet indfanges med en scanner eller et digitalkamera og omdannes til et digitalt billede. Billedet gemmes typisk i formater som TIFF, JPEG eller PNG.
2. Forbehandling: Forbedring af billedkvalitet for at øge genkendelsesnøjagtigheden. Dette kan inkludere støjreduktion, kontrastforbedring og binarisering (omdannelse til sort-hvid format).
3. Tekstgenkendelse: Identificering af områder i billedet, der indeholder tekst. Dette indebærer at finde interesseområder, hvor der sandsynligvis findes tegn.
4. Genkendelse: OCR’s kernefunktion. Dette trin indebærer identifikation af tegn i billedet. OCR benytter algoritmer som mønstergenkendelse eller feature-udtræk til at genkende hvert tegn. Mønstergenkendelse sammenligner teksten med lagrede skabeloner af kendte tegn, mens feature-udtræk analyserer tegns træk som streger og kurver.
5. Efterbehandling: Efter genkendelsen retter systemet fejl og konverterer den fundne tekst til et redigerbart format som PDF eller Word-dokument. Dette kan inkludere stavekontrol og anden kontekstuel analyse.
6. Output: Det endelige output er en digital tekstfil, der kan redigeres, søges i og anvendes i forskellige applikationer.

Typer af OCR

1. Simpel OCR: Bruger grundlæggende mønstergenkendelse til at identificere tekst. Er begrænset til bestemte skrifttyper og håndterer ikke variationer særlig godt.
2. Intelligent Tegngenkendelse (ICR): En avanceret form for OCR, der bruger kunstig intelligens til at genkende håndskrevet tekst. Den tilpasser sig og lærer nye håndskriftstyper.
3. Optisk Ordgenkendelse (OWR): Fokuserer på at genkende hele ord frem for enkelte tegn, hvilket forbedrer kontekstforståelsen.
4. Optisk Mærkegenkendelse (OMR): Bruges til at finde mærker såsom afkrydsningsfelter eller bobler, som ofte ses i formularer og undersøgelser.
5. Mobil OCR: Udviklet til brug på mobile enheder for at indfange og genkende tekst med smartphonekameraer og muliggøre tekstdigitalisering på farten.

Anvendelser af OCR

Bank og Finans

OCR bruges bredt i banksektoren til at automatisere behandlingen af kontoudtog, checks og finansielle dokumenter. Denne automatisering effektiviserer dataindtastning, reducerer fejl og øger effektiviteten.

Sundhedssektoren

I sundhedssektoren anvendes OCR til at digitalisere patientjournaler, recepter og forsikringspapirer. Det gør data mere tilgængelige og muliggør hurtigere og mere præcis fakturering og journalføring.

Logistik

Logistikvirksomheder bruger OCR til at behandle og spore forsendelseslabels, fakturaer og leveringskvitteringer. Dette styrker den operationelle effektivitet og mindsker behovet for manuel dataindtastning.

Uddannelse

Uddannelsesinstitutioner bruger OCR til at digitalisere lærebøger, eksamener og formularer, hvilket gør det lettere at håndtere og søge i store mængder af dokumenter.

Offentlig Sikkerhed

OCR-teknologi anvendes i sikkerhedsløsninger som automatisk nummerpladegenkendelse (ANPR) til at spore køretøjer ved at læse nummerplader.

Fordele ved OCR

• Effektivitet: OCR mindsker betydeligt den tid, det tager at indtaste data, ved at automatisere konverteringen af fysiske dokumenter til digitale formater.
• Nøjagtighed: Ved at minimere menneskelige fejl forbedrer OCR nøjagtigheden i dataindtastningsprocesser.
• Omkostningsbesparelser: Automatisering af dokumentbehandling med OCR reducerer behovet for manuel arbejdskraft og sparer dermed omkostninger til dataindtastningspersonale.
• Tilgængelighed: OCR gør dokumenter tilgængelige i digitale formater, hvilket muliggør nem søgning og genfinding.
• Integration med AI: OCR kan integreres med AI- og maskinlæringssystemer for at styrke databehandling og analyse.

Begrænsninger ved OCR

• Billedkvalitet: Billeder af dårlig kvalitet kan føre til upræcis tekstgenkendelse.
• Komplekse layouts: Dokumenter med komplekse layouts eller ikke-standardiserede skrifttyper kan være udfordrende for OCR-systemer.
• Ikke-tekst elementer: Billeder, diagrammer og andre elementer genkendes som udgangspunkt ikke af OCR, medmindre systemet er programmeret til det.

Seneste fremskridt inden for OCR

Moderne OCR-systemer inkorporerer avancerede AI-teknologier som konvolutionelle neurale netværk (CNN’er) og transformers for at forbedre både nøjagtighed og hastighed. Disse systemer kan håndtere forskellige dokumenttyper og komplekse layouts og tilbyder næsten menneskelig genkendelsesevne.

Eksempler på avancerede OCR-systemer

• Tesseract: En open source OCR-motor, der har udviklet sig til at inkludere deep learning-teknikker for forbedret tekstgenkendelse.
• Paddle OCR: Et system, der bruger CNN’er og RNN’er til præcist at identificere og udtrække tekst fra billeder og er kendt for sin hastighed og skalerbarhed.

Anvendelser i AI og automatisering

OCR er en kernekomponent i AI-drevne automatiseringssystemer og muliggør dataudtræk til behandling i maskinlæringsmodeller. Det understøtter opgaver som dokumentklassificering, dataudtræk til analyse og integration med chatbot-systemer for automatiserede kundeserviceløsninger.

Forskning inden for Optisk Tegngenkendelse (OCR)

Optisk Tegngenkendelse (OCR) er en teknologi, der muliggør konvertering af forskellige typer dokumenter, som scannede papirdokumenter, PDF’er eller billeder taget med et digitalkamera, til redigerbare og søgbare data. OCR anvendes bredt i applikationer som dataindtastningsautomatisering, dokumenthåndtering og som hjælp til synshandicappede ved at omdanne trykt tekst til tale.

1. Artificial Neural Network Based Optical Character Recognition af Vivek Shrivastava og Navdeep Sharma (2012)
   • Undersøger brugen af kunstige neurale netværk til at forbedre OCR-nøjagtighed.
   • Diskuterer topologiske og geometriske karakteristika ved tegn, kaldet ‘Features’ (streger, kurver m.m.), udtrukket via rumlige pixelberegninger.
   • Understreger, at disse features samles i ‘Vektorer’ for entydigt at definere tegn og forbedre genkendelsesnøjagtigheden med neurale netværk.
   • Læs mere
2. An Ensemble of Neural Networks for Non-Linear Segmentation of Overlapped Cursive Script af Amjad Rehman (2019)
   • Tager fat på udfordringen ved segmentering af overlappende tegn i sammenhængende håndskrift, hvilket er afgørende for at forbedre OCR-nøjagtigheden.
   • Præsenterer en ikke-lineær segmenteringsmetode baseret på heuristiske regler for tegns geometriske egenskaber.
   • Forfines med en ensemble-strategi af neurale netværk for at verificere tegngrænsen og forbedre segmenteringsnøjagtigheden i forhold til lineære teknikker.
   • Læs mere
3. Visual Character Recognition using Artificial Neural Networks af Shashank Araokar (2005)
   • Diskuterer anvendelsen af neurale netværk til genkendelse af optiske tegn.
   • Viser, hvordan neurale netværk kan efterligne menneskelig kognition til visuel mønstergenkendelse.
   • Tjener som en grundlæggende ressource for dem, der interesserer sig for mønstergenkendelse og AI, og demonstrerer en forenklet neuralt baseret tilgang til tegngenkendelse.
   • Læs mere.