Optical Character Recognition (OCR)

OCR przekształca dokumenty w edytowalne dane, zwiększając wydajność w sektorach takich jak bankowość, opieka zdrowotna, logistyka i edukacja. Obejmuje pozyskiwanie obrazu, wstępne przetwarzanie, wykrywanie tekstu, rozpoznawanie oraz postprocessing, a także znajduje zastosowanie w AI i automatyzacji.

Optical Character Recognition (OCR) to przełomowa technologia, która konwertuje różne typy dokumentów, takie jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF lub obrazy wykonane aparatem cyfrowym, na edytowalne i przeszukiwalne dane. W swojej istocie OCR został zaprojektowany do rozpoznawania tekstu na obrazie cyfrowym, co jest kluczowe przy zamianie dokumentów papierowych na pliki elektroniczne. Pozwala to użytkownikom na edycję, formatowanie i wyszukiwanie tekstu, jakby został utworzony w edytorze tekstu. Technologia OCR jest niezbędna w procesach transformacji cyfrowej, umożliwiając automatyczne wydobycie tekstu z dokumentów i obrazów, co przekłada się na różnorodne korzyści operacyjne i biznesowe.

Jak działa OCR?

Proces OCR obejmuje kilka kluczowych etapów:

1. Pozyskiwanie obrazu: Skanowanie dokumentu za pomocą skanera lub aparatu cyfrowego i przekształcenie go w obraz cyfrowy. Obraz jest zazwyczaj zapisywany w formatach takich jak TIFF, JPEG lub PNG.
2. Wstępne przetwarzanie: Poprawa jakości obrazu w celu zwiększenia dokładności rozpoznawania. Może to obejmować redukcję szumu, zwiększenie kontrastu i binarizację (przekształcenie do formatu czarno-białego).
3. Wykrywanie tekstu: Identyfikacja obszarów na obrazie, które zawierają tekst. Obejmuje to wyznaczenie regionów zainteresowania, gdzie prawdopodobnie znajdują się znaki.
4. Rozpoznawanie: Najważniejsza funkcja OCR. Ten etap polega na identyfikacji znaków na obrazie. OCR wykorzystuje algorytmy takie jak dopasowywanie wzorców lub ekstrakcja cech do rozpoznawania każdego znaku. Dopasowywanie wzorców porównuje tekst ze wzorcami znanych znaków, natomiast ekstrakcja cech analizuje cechy znaków, takie jak linie i krzywe.
5. Postprocessing: Po rozpoznaniu system koryguje błędy i konwertuje wykryty tekst do edytowalnego formatu, np. PDF lub Word. Może to obejmować sprawdzanie pisowni i inne analizy kontekstowe.
6. Wynik: Końcowym efektem jest plik tekstowy, który można edytować, przeszukiwać i wykorzystywać w różnych aplikacjach.

Rodzaje OCR

1. Proste OCR: Wykorzystuje podstawowe metody rozpoznawania wzorców do rozpoznawania tekstu. Ograniczony do określonych czcionek i słabo radzi sobie z wariacjami.
2. Inteligentne rozpoznawanie znaków (ICR): Zaawansowana forma OCR wykorzystująca sztuczną inteligencję do rozpoznawania pisma odręcznego. Adaptuje się i uczy nowych stylów pisma.
3. Optyczne rozpoznawanie słów (OWR): Koncentruje się na rozpoznawaniu całych słów zamiast pojedynczych znaków, poprawiając rozumienie kontekstu.
4. Optyczne rozpoznawanie znaków (OMR): Służy do wykrywania znaków, takich jak kratki do zaznaczeń czy pola do wypełnienia, powszechnie używanych w formularzach i ankietach.
5. Mobilne OCR: Przeznaczone do stosowania na urządzeniach mobilnych w celu przechwytywania i rozpoznawania tekstu przy użyciu aparatów smartfonów, umożliwiając cyfryzację tekstu w terenie.

Zastosowania OCR

Bankowość i finanse

OCR jest szeroko wykorzystywany w sektorze bankowym do automatyzacji przetwarzania wyciągów bankowych, czeków i dokumentów finansowych. Ta automatyzacja usprawnia wprowadzanie danych, zmniejsza liczbę błędów i zwiększa efektywność.

Opieka zdrowotna

W służbie zdrowia OCR służy do cyfryzacji dokumentacji pacjentów, recept i formularzy ubezpieczeniowych. Poprawia to dostępność danych, a także przyspiesza i usprawnia rozliczenia oraz prowadzenie dokumentacji.

Logistyka

Firmy logistyczne wykorzystują OCR do przetwarzania i śledzenia etykiet przewozowych, faktur oraz potwierdzeń dostawy. Zwiększa to wydajność operacyjną i ogranicza konieczność ręcznego wprowadzania danych.

Edukacja

Placówki edukacyjne korzystają z OCR do digitalizacji podręczników, egzaminów i formularzy, co ułatwia zarządzanie i przeszukiwanie dużych ilości dokumentów.

Bezpieczeństwo publiczne

Technologia OCR wykorzystywana jest w aplikacjach bezpieczeństwa, takich jak automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych (ANPR) do śledzenia pojazdów poprzez odczyt tablic.

Korzyści z OCR

• Wydajność: OCR znacząco skraca czas potrzebny na wprowadzanie danych dzięki automatycznemu przekształcaniu dokumentów papierowych w formaty cyfrowe.
• Dokładność: Dzięki minimalizacji błędów ludzkich OCR poprawia precyzję procesów wprowadzania danych.
• Oszczędność kosztów: Automatyzacja przetwarzania dokumentów za pomocą OCR ogranicza potrzebę zatrudniania pracowników do ręcznego wprowadzania danych.
• Dostępność: OCR udostępnia dokumenty w formatach cyfrowych, umożliwiając łatwe przeszukiwanie i odzyskiwanie danych.
• Integracja z AI: OCR można integrować z systemami AI i uczenia maszynowego, zwiększając możliwości przetwarzania i analizy danych.

Ograniczenia OCR

• Jakość obrazu: Słaba jakość obrazu może prowadzić do niedokładnego rozpoznawania tekstu.
• Złożone układy: Dokumenty ze skomplikowanymi układami lub niestandardowymi czcionkami mogą stanowić wyzwanie dla systemów OCR.
• Elementy niebędące tekstem: Obrazy, diagramy i inne elementy niebędące tekstem są zwykle ignorowane przez OCR, chyba że są specjalnie zaprogramowane do ich rozpoznawania.

Najnowsze osiągnięcia w OCR

Nowoczesne systemy OCR wykorzystują zaawansowane techniki AI, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i transformatory, co pozwala na zwiększenie dokładności i szybkości rozpoznawania. Systemy te radzą sobie z różnorodnymi typami dokumentów i złożonymi układami, osiągając możliwości zbliżone do ludzkich.

Przykłady zaawansowanych systemów OCR

• Tesseract: Otwarty silnik OCR, który rozwinął się o techniki deep learning dla lepszego rozpoznawania tekstu.
• Paddle OCR: System wykorzystujący CNN i RNN do dokładnego wykrywania i ekstrakcji tekstu z obrazów, znany z szybkości i skalowalności.

Przypadki użycia w AI i automatyzacji

OCR jest kluczowym elementem systemów automatyzacji opartych na AI, umożliwiając wydobycie danych do przetwarzania przez modele uczenia maszynowego. Wspiera takie zadania jak klasyfikacja dokumentów, ekstrakcja danych do analiz czy integracja z systemami chatbotów do automatycznej obsługi klientów.

Badania w dziedzinie Optical Character Recognition (OCR)

Optical Character Recognition (OCR) to technologia umożliwiająca konwersję różnych typów dokumentów, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF lub obrazy wykonane aparatem cyfrowym, na edytowalne i przeszukiwalne dane. OCR jest szeroko wykorzystywany w takich zastosowaniach jak automatyzacja wprowadzania danych, zarządzanie dokumentami i wsparcie dla osób niewidomych poprzez konwersję tekstu drukowanego na mowę.

1. Artificial Neural Network Based Optical Character Recognition autorstwa Vivek Shrivastava i Navdeep Sharma (2012)
   • Badanie wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do zwiększenia dokładności OCR.
   • Omawia topologiczne i geometryczne właściwości znaków, tzw. „cechy” (kreski, łuki itp.), wyodrębniane za pomocą przestrzennych obliczeń pikselowych.
   • Podkreśla znaczenie zbierania tych cech w „wektory”, aby jednoznacznie definiować znaki i poprawiać dokładność rozpoznawania przy użyciu sieci neuronowych.
   • Czytaj więcej
2. An Ensemble of Neural Networks for Non-Linear Segmentation of Overlapped Cursive Script autorstwa Amjad Rehman (2019)
   • Porusza problem segmentacji nakładających się znaków w kursywie, kluczowy dla poprawy dokładności OCR.
   • Prezentuje nieliniowe podejście segmentacyjne wykorzystujące heurystyczne reguły oparte na geometrycznych cechach znaków.
   • Udoskonalone przez strategię zespołu sieci neuronowych do weryfikacji granic znaków, co zwiększa dokładność segmentacji względem technik liniowych.
   • Czytaj więcej
3. Visual Character Recognition using Artificial Neural Networks autorstwa Shashank Araokar (2005)
   • Omawia zastosowania sieci neuronowych w rozpoznawaniu znaków optycznych.
   • Pokazuje, jak sieci neuronowe mogą naśladować ludzką kognicję w rozpoznawaniu wzorców wizualnych.
   • Stanowi podstawowe źródło wiedzy dla zainteresowanych rozpoznawaniem wzorców i AI, prezentując uproszczone podejście neuronowe do rozpoznawania znaków.
   • Czytaj więcej.