Optik Karakter Tanıma (OCR)

OCR, belgeleri düzenlenebilir verilere dönüştürerek bankacılık, sağlık, lojistik ve eğitim gibi sektörlerde verimliliği artırır. Görüntü edinimi, ön işleme, metin tespiti, tanıma ve son işleme adımlarını içerir ve yapay zeka ile otomasyon uygulamalarında kullanılır.

Optik Karakter Tanıma (OCR), taranmış kağıt belgeler, PDF’ler veya dijital bir kamera ile çekilmiş görseller gibi farklı belge türlerini düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştüren dönüştürücü bir teknolojidir. Temelde, OCR dijital bir görseldeki metni tanımak için tasarlanmıştır; bu, basılı belgelerin elektronik dosyalara dönüştürülmesi için çok önemlidir. Böylece kullanıcılar metni bir kelime işlemci ile oluşturulmuş gibi düzenleyebilir, biçimlendirebilir ve arayabilir. OCR teknolojisi, belgelerden ve görsellerden metnin otomatik olarak çıkarılmasını sağlayarak çeşitli iş ve operasyonel verimlilikleri kolaylaştıran dijital dönüşüm süreçleri için hayati öneme sahiptir.

OCR Nasıl Çalışır?

OCR süreci birkaç kritik adımdan oluşur:

1. Görüntü Edinimi: Belgenin bir tarayıcı veya dijital kamera ile yakalanarak dijital bir görsele dönüştürülmesi. Görsel genellikle TIFF, JPEG veya PNG gibi formatlarda saklanır.
2. Ön İşleme: Tanıma doğruluğunu artırmak için görselin kalitesinin iyileştirilmesi. Bu, gürültü azaltma, kontrast artırma ve ikili hale getirme (siyah-beyaz formata dönüştürme) işlemlerini içerebilir.
3. Metin Tespiti: Görselde metin içeren alanların tespiti. Bu, karakterlerin bulunma olasılığı yüksek olan ilgi bölgelerinin belirlenmesini içerir.
4. Tanıma: OCR’nin temel işlevi. Bu adımda görseldeki karakterler tanımlanır. OCR, her bir karakteri tanımak için desen eşleştirme veya özellik çıkarımı gibi algoritmalar kullanır. Desen eşleştirme, metni bilinen karakterlerin saklanan şablonlarıyla karşılaştırırken, özellik çıkarımı karakterin çizgi ve eğrileri gibi özelliklerini analiz eder.
5. Son İşleme: Tanımanın ardından sistem hataları düzeltir ve tespit edilen metni PDF veya Word belgesi gibi düzenlenebilir bir formata dönüştürür. Bu, yazım denetimi ve diğer bağlamsal analizleri içerebilir.
6. Çıktı: Son çıktı, düzenlenebilir, aranabilir ve çeşitli uygulamalarda kullanılabilir dijital bir metin dosyasıdır.

OCR Türleri

1. Basit OCR: Metni tanımak için temel desen tanıma yöntemlerini kullanır. Belirli yazı tipleriyle sınırlıdır ve varyasyonları iyi işleyemez.
2. Akıllı Karakter Tanıma (ICR): El yazısını tanımak için yapay zekadan yararlanan gelişmiş bir OCR türüdür. Yeni el yazısı stillerinden öğrenir ve uyum sağlar.
3. Optik Kelime Tanıma (OWR): Bireysel karakterler yerine tüm kelimeleri tanımaya odaklanır, bağlamı anlamayı artırır.
4. Optik İşaret Tanıma (OMR): Formlar ve anketlerde yaygın olan onay kutuları veya doldurma balonları gibi işaretleri tespit etmek için kullanılır.
5. Mobil OCR: Akıllı telefon kameralarıyla metin yakalayıp tanımak için mobil cihazlarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır, hareket halindeyken metin dijitalleştirmeye olanak tanır.

OCR Uygulamaları

Bankacılık ve Finans

OCR, bankacılık sektöründe banka ekstreleri, çekler ve finansal belgelerin işlenmesini otomatikleştirmek için yaygın olarak kullanılır. Bu otomasyon veri girişini hızlandırır, hataları azaltır ve verimliliği artırır.

Sağlık

Sağlık sektöründe OCR, hasta kayıtları, reçeteler ve sigorta formlarının dijitalleştirilmesinde kullanılır. Bu, veri erişilebilirliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda daha hızlı ve doğru faturalandırma ve kayıt tutmayı kolaylaştırır.

Lojistik

Lojistik şirketleri, sevkiyat etiketleri, faturalar ve teslimat makbuzlarını işlemek ve takip etmek için OCR kullanır. Bu, operasyonel verimliliği artırır ve manuel veri girişine olan bağımlılığı azaltır.

Eğitim

Eğitim kurumları, ders kitapları, sınavlar ve formları dijitalleştirmek için OCR kullanır ve büyük miktarda belgeyi yönetmeyi ve aramayı kolaylaştırır.

Kamu Güvenliği

OCR teknolojisi, plaka okuma sistemleri (ANPR) gibi güvenlik uygulamalarında araçların plakalarını okuyarak takip etmek için kullanılır.

OCR’nin Faydaları

• Verimlilik: OCR, fiziksel belgelerin dijital formata otomatik olarak dönüştürülmesiyle veri girişine harcanan zamanı önemli ölçüde azaltır.
• Doğruluk: İnsan hatasını en aza indirerek veri giriş süreçlerinin doğruluğunu artırır.
• Maliyet Tasarrufu: Belgelerin işlenmesinin otomatikleştirilmesi, veri girişi personeline duyulan ihtiyacı azaltarak maliyetleri düşürür.
• Erişilebilirlik: OCR, belgeleri dijital formatlarda erişilebilir kılar, kolayca arama ve erişim sağlar.
• Yapay Zeka ile Entegrasyon: OCR, veri işleme ve analiz yeteneklerini geliştirmek için yapay zeka ve makine öğrenimi sistemleriyle entegre edilebilir.

OCR’nin Sınırlamaları

• Görsel Kalitesi: Düşük kaliteli görseller, yanlış metin tanımaya neden olabilir.
• Karmaşık Düzenler: Karmaşık düzenlere veya standart dışı yazı tiplerine sahip belgeler, OCR sistemleri için zorluk teşkil edebilir.
• Metin Olmayan Öğeler: Görseller, diyagramlar ve diğer metin olmayan öğeler OCR tarafından genellikle göz ardı edilir, ancak özel olarak tanıyacak şekilde programlanmadıkça işlenmezler.

OCR’deki Son Gelişmeler

Modern OCR sistemleri, tanıma doğruluğunu ve hızını artırmak için artık evrişimli sinir ağları (CNN’ler) ve transformer’lar gibi gelişmiş yapay zeka tekniklerini içermektedir. Bu sistemler, çeşitli belge türlerini ve karmaşık düzenleri işleyebilir ve neredeyse insan seviyesinde tanıma yetenekleri sunar.

Gelişmiş OCR Sistemleri Örneği

• Tesseract: Gelişmiş metin tanıma yetenekleri için derin öğrenme tekniklerini içerecek şekilde evrilen açık kaynaklı bir OCR motoru.
• Paddle OCR: Görsellerden metni doğru şekilde tespit edip çıkarmak için CNN ve RNN kullanan, hızı ve ölçeklenebilirliğiyle bilinen bir sistem.

Yapay Zeka ve Otomasyonda Kullanım Alanları

OCR, verilerin makine öğrenimi modelleri tarafından işlenmek üzere çıkarılmasını sağlayan yapay zeka destekli otomasyon sistemlerinin temel bir bileşenidir. Belge sınıflandırma, analiz için veri çıkarımı ve otomatik müşteri hizmetleri çözümleri için chatbot sistemleriyle entegrasyon gibi görevleri destekler.

Optik Karakter Tanıma (OCR) Alanındaki Araştırmalar

Optik Karakter Tanıma (OCR), taranmış kağıt belgeler, PDF’ler veya dijital bir kamera ile çekilmiş görseller gibi farklı belge türlerini düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştürmeyi mümkün kılan bir teknolojidir. OCR, veri girişi otomasyonu, belge yönetimi ve basılı metnin sese dönüştürülmesiyle görme engelli bireylere yardımcı olunması gibi çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

1. Yapay Sinir Ağı Tabanlı Optik Karakter Tanıma - Vivek Shrivastava ve Navdeep Sharma (2012)
   • OCR doğruluğunu artırmak için yapay sinir ağlarının kullanımını inceler.
   • Karakterlerin uzamsal piksel tabanlı hesaplamalar yoluyla çıkarılan topolojik ve geometrik özelliklerinden (‘Özellikler’: çizgiler, eğriler vb.) bahseder.
   • Bu özelliklerin ‘Vektörler’ halinde toplanmasının karakterleri benzersiz şekilde tanımlamayı ve sinir ağlarıyla tanıma doğruluğunu artırmayı sağladığını vurgular.
   • Daha fazla oku
2. Çakışan El Yazısı Karakterlerin Doğrusal Olmayan Bölütlenmesi için Bir Sinir Ağı Topluluğu - Amjad Rehman (2019)
   • El yazısı karakterlerin çakışmasının bölütlenmesi sorununu ele alır ve OCR doğruluğunu artırmada kritik rol oynar.
   • Karakterin geometrik özelliklerine dayalı sezgisel kurallarla doğrusal olmayan bir bölütleme yaklaşımı sunar.
   • Karakter sınırlarını doğrulamak için bir sinir ağı topluluğu stratejisiyle hassaslaştırılır ve doğrusal tekniklere kıyasla bölütleme doğruluğunu artırır.
   • Daha fazla oku
3. Yapay Sinir Ağları Kullanarak Görsel Karakter Tanıma - Shashank Araokar (2005)
   • Sinir ağlarının optik karakter tanımadaki uygulamalarını tartışır.
   • Sinir ağlarının görsel desen tanıma konusunda insan bilişini nasıl taklit edebileceğini gösterir.
   • Desen tanıma ve yapay zeka ile ilgilenenler için temel bir kaynak olup, karakter tanıma için sadeleştirilmiş bir sinir ağı yaklaşımını sergiler.
   • Daha fazla oku.