Nhận diện ký tự quang học (OCR)

OCR chuyển đổi tài liệu thành dữ liệu có thể chỉnh sửa, nâng cao hiệu quả cho các lĩnh vực như ngân hàng, y tế, logistics và giáo dục. Quy trình gồm thu nhận hình ảnh, tiền xử lý, phát hiện văn bản, nhận diện và hậu xử lý, với nhiều ứng dụng trong AI và tự động hóa.

Nhận diện ký tự quang học (OCR) là công nghệ mang tính cách mạng giúp chuyển đổi nhiều loại tài liệu, như giấy tờ được quét, PDF hoặc hình ảnh chụp từ máy ảnh kỹ thuật số, thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm. Về bản chất, OCR được thiết kế để nhận diện văn bản trong hình ảnh số, rất quan trọng để chuyển đổi tài liệu giấy sang tệp điện tử. Điều này cho phép người dùng chỉnh sửa, định dạng và tìm kiếm văn bản như khi tạo từ trình soạn thảo. Công nghệ OCR đóng vai trò thiết yếu trong quá trình chuyển đổi số, cho phép trích xuất tự động văn bản từ tài liệu và hình ảnh, từ đó hỗ trợ hiệu quả kinh doanh và vận hành.

OCR hoạt động như thế nào?

Quy trình OCR gồm các bước quan trọng sau:

1. Thu nhận hình ảnh: Quét tài liệu bằng máy scan hoặc máy ảnh số, chuyển thành hình ảnh số. Hình thường lưu dưới dạng TIFF, JPEG hoặc PNG.
2. Tiền xử lý: Nâng cao chất lượng hình ảnh để tăng độ chính xác nhận diện. Có thể gồm giảm nhiễu, tăng tương phản, chuyển nhị phân (đen-trắng).
3. Phát hiện văn bản: Xác định khu vực trên hình ảnh có chứa văn bản. Bước này nhận diện vùng quan tâm có khả năng chứa ký tự.
4. Nhận diện: Chức năng cốt lõi của OCR. Tiến hành nhận diện ký tự trên hình ảnh bằng thuật toán so khớp mẫu hoặc trích xuất đặc trưng. So khớp mẫu so sánh văn bản với mẫu ký tự đã lưu sẵn, còn trích xuất đặc trưng phân tích các nét, đường cong của ký tự.
5. Hậu xử lý: Sau nhận diện, hệ thống sửa lỗi và chuyển văn bản thành định dạng có thể chỉnh sửa như PDF hoặc Word. Có thể bao gồm kiểm tra chính tả, phân tích ngữ cảnh.
6. Đầu ra: Kết quả cuối cùng là tệp văn bản số có thể chỉnh sửa, tìm kiếm và sử dụng trong nhiều ứng dụng.

Các loại OCR

1. OCR đơn giản: Sử dụng phương pháp nhận diện mẫu cơ bản để nhận diện văn bản. Chỉ nhận dạng được một số phông chữ nhất định, không xử lý tốt các biến thể.
2. Nhận diện ký tự thông minh (ICR): Dạng nâng cao của OCR, ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nhận diện chữ viết tay, tự thích nghi và học từ các kiểu chữ mới.
3. Nhận diện từ quang học (OWR): Tập trung nhận diện cả từ thay vì từng ký tự riêng lẻ, giúp hiểu ngữ cảnh tốt hơn.
4. Nhận diện dấu quang học (OMR): Nhận diện các dấu như ô đánh dấu, chấm tròn—thường dùng trong biểu mẫu, khảo sát.
5. OCR di động: Thiết kế cho thiết bị di động, nhận diện văn bản từ ảnh chụp bằng camera điện thoại, phục vụ số hóa nhanh.

Ứng dụng của OCR

Ngân hàng và tài chính

OCR được sử dụng rộng rãi trong ngân hàng để tự động xử lý sao kê, séc và tài liệu tài chính. Sự tự động hóa này giúp nhập liệu nhanh hơn, giảm sai sót, tăng hiệu quả.

Y tế

Trong y tế, OCR giúp số hóa hồ sơ bệnh án, đơn thuốc, biểu mẫu bảo hiểm. Điều này tăng khả năng truy xuất dữ liệu và hỗ trợ thanh toán, lưu trữ nhanh, chính xác hơn.

Logistics

Các công ty logistics dùng OCR để xử lý, theo dõi nhãn vận chuyển, hóa đơn, biên nhận giao hàng. Nhờ đó nâng cao hiệu quả vận hành, giảm nhập liệu thủ công.

Giáo dục

Các cơ sở giáo dục ứng dụng OCR để số hóa sách giáo khoa, đề thi, biểu mẫu—giúp quản lý và tìm kiếm tài liệu lớn dễ dàng hơn.

An ninh công cộng

Công nghệ OCR được dùng trong các hệ thống nhận diện biển số xe tự động (ANPR) để theo dõi phương tiện qua biển số.

Lợi ích của OCR

• Hiệu quả: OCR giúp giảm đáng kể thời gian nhập liệu nhờ tự động chuyển đổi tài liệu giấy sang định dạng số.
• Chính xác: Giảm sai sót do con người, tăng độ chính xác cho quá trình nhập dữ liệu.
• Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa xử lý tài liệu với OCR giảm nhu cầu nhân lực nhập liệu, tiết kiệm chi phí.
• Khả năng truy cập: OCR giúp tài liệu dễ dàng truy cập ở dạng số, thuận tiện tìm kiếm, tra cứu.
• Tích hợp AI: OCR có thể tích hợp với hệ thống AI, học máy để tăng khả năng xử lý, phân tích dữ liệu.

Hạn chế của OCR

• Chất lượng hình ảnh: Hình ảnh kém chất lượng dẫn đến nhận diện văn bản không chính xác.
• Bố cục phức tạp: Tài liệu có bố cục phức tạp, phông chữ lạ có thể gây khó khăn cho hệ thống OCR.
• Thành phần không phải văn bản: Hình ảnh, sơ đồ, thành phần phi văn bản thường bị bỏ qua trừ khi hệ thống được lập trình riêng để nhận diện.

Những tiến bộ mới nhất của OCR

Các hệ thống OCR hiện đại tích hợp kỹ thuật AI tiên tiến như mạng nơ-ron tích chập (CNN), transformer để tăng độ chính xác, tốc độ nhận diện. Hệ thống này có thể xử lý nhiều loại tài liệu, bố cục phức tạp, đạt mức gần như con người.

Ví dụ về hệ thống OCR tiên tiến

• Tesseract: Công cụ OCR mã nguồn mở, ứng dụng kỹ thuật học sâu để nâng cao khả năng nhận diện văn bản.
• Paddle OCR: Hệ thống sử dụng CNN, RNN để phát hiện, trích xuất văn bản chính xác từ hình ảnh, nổi bật bởi tốc độ và khả năng mở rộng.

Ứng dụng OCR trong AI và tự động hóa

OCR là thành phần quan trọng của hệ thống tự động hóa ứng dụng AI, giúp trích xuất dữ liệu để xử lý bởi các mô hình học máy. Hỗ trợ phân loại tài liệu, trích xuất dữ liệu phục vụ phân tích, tích hợp với chatbot để tự động hóa dịch vụ khách hàng.

Nghiên cứu về Nhận diện ký tự quang học (OCR)

Nhận diện ký tự quang học (OCR) là công nghệ cho phép chuyển đổi nhiều loại tài liệu như giấy tờ quét, PDF, hay hình ảnh chụp từ máy ảnh kỹ thuật số thành dữ liệu có thể chỉnh sửa, tìm kiếm. OCR được ứng dụng rộng rãi trong tự động hóa nhập liệu, quản lý tài liệu và hỗ trợ người khiếm thị bằng cách chuyển văn bản in thành giọng nói.

1. Artificial Neural Network Based Optical Character Recognition của Vivek Shrivastava và Navdeep Sharma (2012)
   • Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tăng độ chính xác OCR.
   • Phân tích thuộc tính hình học và cấu trúc của ký tự, gọi là ‘Đặc trưng’ (nét, đường cong…), được trích xuất qua tính toán điểm ảnh không gian.
   • Nhấn mạnh việc thu thập các đặc trưng này thành ‘Vector’ để định nghĩa ký tự, nâng cao nhận diện nhờ mạng nơ-ron.
   • Đọc thêm
2. An Ensemble of Neural Networks for Non-Linear Segmentation of Overlapped Cursive Script của Amjad Rehman (2019)
   • Giải quyết bài toán tách ký tự chồng lấn trong chữ viết tay, nâng cao độ chính xác OCR.
   • Đề xuất phương pháp cắt phi tuyến dựa trên quy tắc hình học của ký tự.
   • Kết hợp chiến lược mạng nơ-ron tổ hợp để xác định ranh giới ký tự, cải thiện hơn phương pháp tuyến tính.
   • Đọc thêm
3. Visual Character Recognition using Artificial Neural Networks của Shashank Araokar (2005)
   • Trình bày ứng dụng mạng nơ-ron trong nhận diện ký tự quang học.
   • Minh họa cách mạng nơ-ron mô phỏng nhận thức con người cho nhận diện mẫu thị giác.
   • Tài liệu nền tảng cho người mới tìm hiểu nhận diện mẫu và AI, với cách tiếp cận mạng nơ-ron đơn giản cho nhận diện ký tự.
   • Đọc thêm.