Optisk teckenigenkänning (OCR)

OCR omvandlar dokument till redigerbar data och ökar effektiviteten inom sektorer som bank, sjukvård, logistik och utbildning. Det omfattar bildinsamling, förbehandling, textdetektion, igenkänning och efterbehandling, med tillämpningar inom AI och automation.

Optisk teckenigenkänning (OCR) är en omvälvande teknik som omvandlar olika typer av dokument, såsom inskannade pappersdokument, PDF-filer eller bilder tagna med en digitalkamera, till redigerbar och sökbar data. I grunden är OCR utformad för att känna igen text i en digital bild, vilket är avgörande för att omvandla pappersdokument till elektroniska filer. Detta gör det möjligt för användare att redigera, formatera och söka i texten som om den skapats i en ordbehandlare. OCR-teknik är avgörande för digitala transformationsprocesser och möjliggör automatisk extraktion av text från dokument och bilder, vilket underlättar olika affärs- och verksamhetseffektiviseringar.

Hur fungerar OCR?

OCR-processen omfattar flera kritiska steg:

1. Bildinsamling: Dokumentet fångas med en skanner eller digitalkamera och omvandlas till en digital bild. Bilden lagras vanligtvis i format som TIFF, JPEG eller PNG.
2. Förbehandling: Förbättrar bildens kvalitet för att öka igenkänningsnoggrannheten. Detta kan inkludera brusreducering, kontrastförbättring och binarisering (omvandling till svartvit).
3. Textdetektion: Identifierar områden i bilden som innehåller text. Detta innebär att hitta intressanta regioner där det sannolikt finns tecken.
4. Igenkänning: Kärnfunktionen i OCR. Detta steg innebär identifiering av tecken i bilden. OCR använder algoritmer såsom mönsterigenkänning eller funktionsutvinning för att känna igen varje tecken. Mönsterigenkänning jämför texten med sparade mallar av kända tecken, medan funktionsutvinning analyserar tecknens egenskaper såsom linjer och kurvor.
5. Efterbehandling: Efter igenkänning korrigerar systemet fel och omvandlar den upptäckta texten till ett redigerbart format såsom PDF eller Word-dokument. Detta kan innefatta stavningskontroll och annan kontextuell analys.
6. Utdata: Slutresultatet är en digital textfil som kan redigeras, sökas och användas i olika applikationer.

Typer av OCR

1. Enkel OCR: Använder grundläggande mönsterigenkänning för att känna igen text. Begränsad till specifika typsnitt och hanterar inte variationer väl.
2. Intelligent teckenigenkänning (ICR): En avancerad form av OCR som använder artificiell intelligens för att känna igen handskriven text. Den anpassar sig och lär sig nya handstilar.
3. Optisk ordigenkänning (OWR): Fokuserar på att känna igen hela ord istället för enskilda tecken, vilket förbättrar kontextförståelsen.
4. Optisk marknadsigenkänning (OMR): Används för att upptäcka markeringar, såsom kryssrutor eller ifyllda bubblor, vanligt i formulär och enkäter.
5. Mobil OCR: Utformad för att användas på mobila enheter för att fånga och känna igen text med hjälp av smarttelefonkameror, vilket möjliggör textdigitalisering på språng.

Tillämpningar av OCR

Bank och finans

OCR används flitigt inom banksektorn för att automatisera hanteringen av kontoutdrag, checkar och finansiella dokument. Denna automatisering effektiviserar dataregistrering, minskar fel och ökar effektiviteten.

Sjukvård

Inom sjukvården används OCR för att digitalisera patientjournaler, recept och försäkringsblanketter. Detta ökar inte bara datatillgängligheten, utan möjliggör även snabbare och mer korrekt fakturering och journalhantering.

Logistik

Logistikföretag använder OCR för att behandla och spåra fraktsedlar, fakturor och leveranskvitton. Detta förbättrar den operativa effektiviteten och minskar beroendet av manuell dataregistrering.

Utbildning

Utbildningsinstitutioner använder OCR för att digitalisera läroböcker, prov och formulär, vilket gör det enklare att hantera och söka i stora mängder dokument.

Offentlig säkerhet

OCR-teknik används i säkerhetsapplikationer såsom automatisk registreringsskyltigenkänning (ANPR) för att spåra fordon genom att läsa registreringsskyltar.

Fördelar med OCR

• Effektivitet: OCR minskar avsevärt tiden som krävs för dataregistrering genom att automatisera omvandlingen av fysiska dokument till digitala format.
• Noggrannhet: Genom att minimera mänskliga misstag förbättrar OCR noggrannheten vid dataregistrering.
• Kostnadsbesparing: Automatiserad dokumenthantering med OCR minskar behovet av manuell arbetskraft och sparar kostnader för dataregistreringspersonal.
• Tillgänglighet: OCR gör dokument tillgängliga i digitalt format och möjliggör enkel sökning och återvinning.
• Integration med AI: OCR kan integreras med AI- och maskininlärningssystem för att förbättra databehandling och analyskapacitet.

Begränsningar med OCR

• Bildkvalitet: Bilder av låg kvalitet kan leda till felaktig textigenkänning.
• Komplexa layouter: Dokument med komplex layout eller ovanliga typsnitt kan vara utmanande för OCR-system.
• Icke-textuella element: Bilder, diagram och andra icke-textuella element ignoreras vanligtvis av OCR om de inte är specifikt programmerade för att känna igen dem.

Senaste framstegen inom OCR

Moderna OCR-system innehåller nu avancerade AI-tekniker såsom konvolutionella neurala nätverk (CNN:er) och transformers för att förbättra igenkänningsnoggrannhet och hastighet. Dessa system kan hantera olika dokumenttyper och komplexa layouter och erbjuder nästan mänsklig igenkänningskapacitet.

Exempel på avancerade OCR-system

• Tesseract: En öppen källkods OCR-motor som har utvecklats till att inkludera djupinlärning för förbättrad textigenkänning.
• Paddle OCR: Ett system som använder CNN:er och RNN:er för att exakt upptäcka och extrahera text från bilder, känt för sin hastighet och skalbarhet.

Användningsområden inom AI och automation

OCR är en viktig komponent i AI-drivna automationssystem och möjliggör utvinning av data för bearbetning av maskininlärningsmodeller. Den stöder uppgifter som dokumentklassificering, datautvinning för analys och integration med chatbotsystem för automatiserade kundtjänstlösningar.

Forskning inom området Optisk teckenigenkänning (OCR)

Optisk teckenigenkänning (OCR) är en teknik som möjliggör omvandling av olika typer av dokument, såsom inskannade pappersdokument, PDF-filer eller bilder tagna med en digitalkamera, till redigerbar och sökbar data. OCR används i stor utsträckning i olika applikationer såsom automatisering av dataregistrering, dokumenthantering och för att hjälpa synskadade genom att omvandla tryckt text till tal.

1. Artificial Neural Network Based Optical Character Recognition av Vivek Shrivastava och Navdeep Sharma (2012)
   • Utforskar användningen av artificiella neurala nätverk för att öka OCR-noggrannheten.
   • Diskuterar topologiska och geometriska egenskaper hos tecken, kallade “egenskaper” (streck, kurvor, etc.), som extraheras via spatiala pixelbaserade beräkningar.
   • Betonar att samla dessa egenskaper i “vektorer” för att unikt definiera tecken, vilket förbättrar igenkänningsnoggrannheten med hjälp av neurala nätverk.
   • Läs mer
2. An Ensemble of Neural Networks for Non-Linear Segmentation of Overlapped Cursive Script av Amjad Rehman (2019)
   • Tar upp utmaningen att segmentera överlappande tecken i kursiv skrift, vilket är avgörande för att förbättra OCR-noggrannheten.
   • Presenterar en icke-linjär segmenteringsmetod med heuristiska regler baserade på tecknens geometriska egenskaper.
   • Förfinas med en ensemble av neurala nät för att verifiera teckengränser, vilket förbättrar segmenteringsnoggrannheten jämfört med linjära tekniker.
   • Läs mer
3. Visual Character Recognition using Artificial Neural Networks av Shashank Araokar (2005)
   • Diskuterar användning av neurala nätverk för att känna igen optiska tecken.
   • Visar hur neurala nätverk kan efterlikna mänsklig kognition för visuell mönsterigenkänning.
   • Tjänar som en grundläggande resurs för dem som är intresserade av mönsterigenkänning och AI, och visar på ett förenklat neuralt angreppssätt för teckenigenkänning.
   • Läs mer.