Optinen merkintunnistus (OCR)

OCR muuntaa asiakirjat muokattavaksi dataksi ja parantaa tehokkuutta esimerkiksi pankki-, terveydenhuolto-, logistiikka- ja koulutussektoreilla. Siihen sisältyy kuvien hankinta, esikäsittely, tekstin tunnistus, tunnistaminen ja jälkikäsittely, ja sillä on sovelluksia tekoälyssä ja automaatiossa.

Optinen merkintunnistus (OCR) on mullistava teknologia, joka muuntaa erilaisia asiakirjoja, kuten skannattuja paperiasiakirjoja, PDF-tiedostoja tai digitaalikameralla otettuja kuvia, muokattavaksi ja haettavaksi dataksi. OCR:n ydin on suunniteltu tunnistamaan tekstiä digitaalisesta kuvasta, mikä on ratkaisevaa paperiasiakirjojen muuntamisessa sähköisiksi tiedostoiksi. Näin käyttäjät voivat muokata, muotoilla ja hakea tekstiä kuin se olisi luotu tekstinkäsittelyohjelmalla. OCR-teknologia on olennainen digitaalisen muutoksen mahdollistaja, sillä se mahdollistaa tekstin automaattisen poiminnan asiakirjoista ja kuvista ja tehostaa liiketoiminta- ja toimintaprosesseja monin tavoin.

Miten OCR toimii?

OCR-prosessi koostuu useista tärkeistä vaiheista:

1. Kuvan hankinta: Asiakirja tallennetaan digitaaliseksi kuvaksi esimerkiksi skannerilla tai digitaalikameralla. Kuva tallennetaan tyypillisesti formaatteihin kuten TIFF, JPEG tai PNG.
2. Esikäsittely: Kuvan laatua parannetaan tunnistustarkkuuden lisäämiseksi. Tämä voi sisältää kohinan poiston, kontrastin parantamisen ja binarisoinnin (mustavalkoiseen muuntamisen).
3. Tekstin tunnistus: Tunnistetaan kuvan alueet, joissa on tekstiä. Tämä vaihe kohdistuu niihin kohtiin, joissa todennäköisesti on merkkejä.
4. Tunnistaminen: OCR:n ydin. Tässä vaiheessa tunnistetaan kuvan merkit algoritmien, kuten mallivertailun tai piirteiden poiminnan avulla. Mallivertailussa tekstiä verrataan tunnettuja merkkejä sisältäviin malleihin, kun taas piirteiden poiminnassa analysoidaan merkkien piirteitä, kuten viivoja ja kaaria.
5. Jälkikäsittely: Tunnistuksen jälkeen järjestelmä korjaa virheitä ja muuntaa havaittua tekstiä muokattavaan muotoon, kuten PDF- tai Word-asiakirjaksi. Tämä voi sisältää oikeinkirjoituksen tarkistusta ja muuta kontekstuaalista analyysia.
6. Tuloste: Lopputuloksena on digitaalinen tekstitiedosto, jota voi muokata, hakea ja hyödyntää erilaisissa sovelluksissa.

OCR:n tyypit

1. Yksinkertainen OCR: Käyttää perustason mallivertailua tekstin tunnistamiseen. Rajoittuu tiettyihin fontteihin eikä käsittele vaihtelua hyvin.
2. Älykäs merkintunnistus (ICR): Kehittyneempi OCR:n muoto, joka hyödyntää tekoälyä käsinkirjoitetun tekstin tunnistamiseen. Mukautuu ja oppii uudenlaisista käsialoista.
3. Optinen sanantunnistus (OWR): Keskittyy kokonaisten sanojen tunnistamiseen yksittäisten merkkien sijaan, mikä parantaa kontekstin ymmärrystä.
4. Optinen merkkien tunnistus (OMR): Käytetään merkkien, kuten valintaruutujen tai kuplien (esim. lomakkeissa ja kyselyissä), tunnistamiseen.
5. Mobiili-OCR: Suunniteltu mobiililaitteille tekstin kaappaamiseen ja tunnistamiseen älypuhelimen kameralla, mahdollistaen tekstin digitoinnin liikkeellä.

OCR:n käyttökohteet

Pankki- ja rahoitusala

OCR:ää käytetään laajasti pankkisektorilla esimerkiksi tiliotteiden, sekien ja talousasiakirjojen automaattiseen käsittelyyn. Tämä automaatio nopeuttaa tiedonsyöttöä, vähentää virheitä ja tehostaa toimintaa.

Terveydenhuolto

Terveydenhuollossa OCR:llä digitalisoidaan potilaskertomuksia, reseptejä ja vakuutuslomakkeita. Tämä parantaa tiedon saatavuutta ja mahdollistaa nopeamman ja tarkemman laskutuksen ja kirjaamisen.

Logistiikka

Logistiikkayritykset hyödyntävät OCR:ää käsitellessään ja seuratessaan lähetyslaatikoiden etikettejä, laskuja ja toimituskuittauksia. Tämä parantaa toiminnan tehokkuutta ja vähentää manuaalista tiedonsyöttöä.

Koulutus

Oppilaitokset digitalisoivat oppikirjoja, kokeita ja lomakkeita OCR:n avulla, mikä helpottaa suurten asiakirjamäärien hallintaa ja hakua.

Julkinen turvallisuus

OCR-teknologiaa käytetään esimerkiksi automaattisissa rekisterikilpien tunnistusjärjestelmissä (ANPR) ajoneuvojen seurantaan lukemalla rekisterikilpiä.

OCR:n hyödyt

• Tehokkuus: OCR vähentää huomattavasti aikaa, joka kuluu tiedonsyöttöön automatisoimalla fyysisten asiakirjojen muunnoksen digitaalisiksi.
• Tarkkuus: Vähentää inhimillisiä virheitä ja parantaa tiedonsyötön tarkkuutta.
• Kustannussäästöt: Asiakirjojen käsittelyn automaatio vähentää manuaalisen työn tarvetta ja säästää tiedonsyöttöön liittyvissä henkilöstökustannuksissa.
• Saavutettavuus: OCR tekee asiakirjoista digitaalisesti saavutettavia, mikä mahdollistaa niiden helpon haun ja käytön.
• Integraatio tekoälyyn: OCR voidaan yhdistää tekoäly- ja koneoppimisjärjestelmiin, jolloin datan käsittely- ja analysointikyky kehittyy.

OCR:n rajoitukset

• Kuvan laatu: Huonolaatuiset kuvat voivat heikentää tekstin tunnistuksen tarkkuutta.
• Monimutkaiset asettelut: Monimutkaiset asiakirjarakenteet tai epästandardit fontit voivat olla haastavia OCR-järjestelmille.
• Ei-tekstuaaliset elementit: Kuvat, kaaviot ja muut ei-tekstielementit jätetään yleensä huomiotta, ellei järjestelmää ole erikseen ohjelmoitu tunnistamaan niitä.

Uusimmat edistysaskeleet OCR:ssa

Nykyaikaiset OCR-järjestelmät hyödyntävät kehittyneitä tekoälymenetelmiä, kuten konvoluutiohermoverkkoja (CNN) ja transformereita, parantaakseen tunnistuksen tarkkuutta ja nopeutta. Näillä järjestelmillä voidaan käsitellä monipuolisia ja monimutkaisia asiakirjoja lähes ihmisen tarkkuudella.

Esimerkkejä edistyneistä OCR-järjestelmistä

• Tesseract: Avoimen lähdekoodin OCR-moottori, joka on kehittynyt hyödyntämään syväoppimistekniikoita tekstintunnistuksen parantamiseksi.
• Paddle OCR: Järjestelmä, joka hyödyntää CNN- ja RNN-verkkoja tekstin tarkan havaitsemisen ja poiminnan mahdollistamiseksi, tunnettu nopeudestaan ja skaalautuvuudestaan.

Käyttötapaukset tekoälyssä ja automaatiossa

OCR on olennainen osa tekoälypohjaisia automaatiojärjestelmiä, joissa dataa poimitaan koneoppimismallien jatkokäsittelyyn. Se tukee tehtäviä, kuten asiakirjojen luokittelua, datan poimintaa analytiikkaan sekä integrointia chatbot-järjestelmiin automatisoitua asiakaspalvelua varten.

Tutkimusta optisen merkintunnistuksen (OCR) alalla

Optinen merkintunnistus (OCR) on teknologia, jonka avulla voidaan muuntaa erilaisia asiakirjoja, kuten skannattuja paperiasiakirjoja, PDF-tiedostoja tai digitaalikameralla otettuja kuvia, muokattavaksi ja haettavaksi dataksi. OCR:ää käytetään laajasti esimerkiksi tiedonsyötön automatisoinnissa, asiakirjahallinnassa sekä näkövammaisten avustamisessa muuttamalla painettu teksti puheeksi.

1. Artificial Neural Network Based Optical Character Recognition – Vivek Shrivastava ja Navdeep Sharma (2012)
   • Käsittelee neuroverkkojen käyttöä OCR:n tarkkuuden parantamiseen.
   • Esittelee merkkien topologisia ja geometrisia ominaisuuksia, kuten ’piirteitä’ (viivat, kaaret jne.), jotka poimitaan spatiaalisten pikselilaskelmien avulla.
   • Korostaa näiden piirteiden keräämistä ’vektoreiksi’ merkkien yksiselitteiseksi määrittämiseksi, mikä parantaa tunnistustarkkuutta neuroverkkojen avulla.
   • Lue lisää
2. An Ensemble of Neural Networks for Non-Linear Segmentation of Overlapped Cursive Script – Amjad Rehman (2019)
   • Käsittelee päällekkäisten käsinkirjoitettujen merkkien segmentoinnin haasteita, mikä on tärkeää OCR:n tarkkuuden parantamiseksi.
   • Esittelee epälineaarisen segmentointimenetelmän, joka perustuu heuristisiin sääntöihin merkkien geometrisista ominaisuuksista.
   • Tarkennettu neuroverkkoyhdistelmän avulla merkkirajojen varmistamiseksi, mikä parantaa segmentointitarkkuutta lineaarisiin menetelmiin verrattuna.
   • Lue lisää
3. Visual Character Recognition using Artificial Neural Networks – Shashank Araokar (2005)
   • Käsittelee neuroverkkojen soveltamista optisten merkkien tunnistuksessa.
   • Havainnollistaa, miten neuroverkot voivat jäljitellä ihmisen kognitiota visuaalisen hahmontunnistuksen tehtävissä.
   • Toimii perustavanlaatuisena resurssina hahmontunnistuksesta ja tekoälystä kiinnostuneille, esitellen yksinkertaistetun neuroverkkolähestymistavan merkkien tunnistukseen.
   • Lue lisää.