Bärbar 3,46 tums översättare 112 språk Spela in röst 99 procent noggrann skanningsspråk Översättningsläsare Pen Smart Translator
Med den senaste tekniken:
1. Anta den senasteOCRteknik för textigenkänning;
2. Egenutveckladgrafikigenkänningalgoritmteknik;
3. Antagande av Kinas senasteTTStaligenkänningsteknik.
Använder det senaste {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz-chippet, med kraftfull TTS- och ljudöversättningsteknik, för att säkerställa korrekt översättning, korrekt uttal, snabb skanningsförmåga och den hastighet som bara behövs 0,5 s
Vad är en optisk teckenigenkänningsalgoritm och varför är den användbar?
Optisk teckenigenkänning (OCR)är en typ av anteckning som gör att bilder av maskinskriven eller handskriven information kan transkriberas till maskinläsbar text.
Även om OCR ofta förbises, är det en oersättlig hjälpare när vi pratar om automatisering. Det eliminerar flödet av onödiga pappersdokument. Det låter dig klassificera, organisera, lagra, hantera och dela information samtidigt som du undviker säkerhetsriskerna som är förknippade med pappersdokumentens fysiska karaktär.
Tillgången till OCR har blivit bredare. Du måste ha sett den i filmbiljettskannrar eller flygplatser och tågstationer. Den används för datautvinning och säkerhetsövervakning (tänk bilskyltar eller gatuskyltar). Elektroniska signaturer är en annan form av OCR. Men utan tvekan är den vanligaste användningen av OCR att konvertera bilder av affärsdokument till digital text som kan sökas, redigeras och hanteras.
Låt oss föreställa oss en situation. Du deltar i ett viktigt möte. Din affärspartner visar dig ett dokument; du tar fram din smartphone och tar ett snabbt foto. Du verkar ha den information du behöver, men den är i form av en bild. Du kan inte använda detta dokument direkt. Istället måste du konvertera pixlarna i fotot till ett läsbart format så att du kan redigera och manipulera informationen som den innehåller.
OCR-baserad automatisering handlar dessutom inte bara om att dela information i digital form. När du har många dokument kan maskiner använda dem som datainmatningar för att hitta mönster och trender. Visualisering har också blivit enklare: om du behöver diagram, scheman eller kalkylblad är det mycket snabbare att använda digitala dokument än att skriva en visuellt tilltalande rapport för hand. OCR låter dig lägga mindre tid på att bearbeta varje nytt dokument, spara arbetskostnader och fokusera på mervärdesstrategier.
Hur fungerar OCR-algoritmen?
Människor är väldigt bra på att känna igen texttecken, även om de är handskrivna. För en maskin är detta dock en stor order. De behöver maskininlärningsalgoritmer för att lära sig att läsa hur människor läser. För detta ändamål kräver OCR-algoritmer omfattande utbildning för att bearbeta textbilder.
För att förstå hur OCR-algoritmen fungerar vill vi först berätta mer om text och dess egenskaper. Varför? För det är så maskiner ser text: som en del av en bild.
Textegenskaper för OCR-algoritmer
Det är stor skillnad mellan den text man kan hitta i en kommersiell miljö och den text som finns "i det vilda": i form av gata, handskrivna anteckningar, captcha etc. En i den välstrukturerade, överskådliga scan-kvartalsrapporten är mil bort från slumpmässig graffiti som fångats på kamera av övervakningsdrönare. Dessa två exempel visar dock många egenskaper som hjälper till att förklara textbilder för maskininlärningsalgoritmer.
Densitet.Vid dokumentskanning är text ofta tätare än text på gathörnfoton.
Strukturera.Skillnaden är skillnaden mellan beställda rader med tryckt text och dålig struktur (eller brist på sådan) i en handskriven inköpslista.
Teckensnitt och storlek.Stela typsnitt och bokstäver av samma storlek är mer igenkännliga än gatuskyltar med en inkonsekvent eller frihandsstil av handstil.
Karaktärstyp.Den här egenskapen indikerar inte bara närvaron av bokstäver, utan också närvaron av siffror, symboler och specialtecken. Dessutom är språket viktigt. Ett dokument består vanligtvis av ett språk; å andra sidan kan en skylt eller graffiti innehålla information på flera språk.
Ljud.Det är viktigt att vara uppmärksam på hur bilden erhålls (skannade eller fotokopierade dokument; fotograferade skyltar och registreringsskyltar). Beroende på metoden tenderar foton att producera mer brus än skanningar.
Textens placering och justering på bilden. Skanningen är vanligtvis fram och mitt med liten lutning. Foton, å andra sidan, erbjuder ingen strikt layout: text kan finnas i vilken del av bilden som helst, och den kan tas från sidan.
Som du kan se är text inte bara några rader med tecken. Naturligtvis hjälper textattribut till att bygga nyanserna hos OCR-algoritmer.
Nu när vi vet hur text är annorlunda, låt oss se hur man bygger en OCR-algoritm.
Processen att bygga, märka och träna textigenkänningsalgoritmer
Bygg, märk och träna algoritmer för textigenkänning Bygg, märk och träna algoritmer för textigenkänning
Att bygga en OCR-algoritm från början tar många steg.
Tips: Detta är en kort översikt över de viktigaste stegen som krävs för att bygga en OCR-motor. Om du vill ha en mer detaljerad uppdelning, följ den här länken för att läsa en lång artikel om AI-projektets livscykel.
— Steg 1. Samling
Det första du behöver göra är att samla in en databas med dokument. Du kan redan ha pappersdokument som du vill digitalisera. Men för att bygga en optisk teckenigenkänningsalgoritm måste du välja ett tillräckligt stort representativt urval. Det betyder att den uppsättning dokument du väljer bör vara relevant för ditt slutmål.
Dessutom inkluderar detta steg att skanna, kopiera eller fotografera dokument. Om bilderna håller hög kvalitet kommer det att gynna och underlätta träningsprocessen. Läs mer om bra datauppsättningsegenskaper i vår artikel.
— Steg 2. Förbearbetning
Innan man börjar känna igen text måste dokumentbilder förberedas, rengöras och optimeras för OCR-algoritmer. Det finns många problem som kan orsaka dålig bildkvalitet: otillräcklig belysning, pappersflimmer och reflektioner, dålig kamera- eller skannerkvalitet, snedvinklar, saknade tecken eller dålig utskriftskvalitet, etc.
Om du vill träna OCR-algoritmen ordentligt bör du överväga att göra följande innan nästa steg:
Konvertera bilden till svartvitt. Att ta bort färger kan minska tvetydigheten i textidentifiering.
Räta ut och rikta in. Udda vinklar komplicerar detekteringsprocessen avsevärt.
Klipp ut och centrera text. Lämna bara de viktiga delarna: texten ska vara fram och mitt, inte gömd någonstans i hörnen.
Använd filter för att minska brus. Enskilda karaktärer ska sticka ut från bakgrunden. Kom ihåg att skanningar vanligtvis är skarpare än bilder.
— Steg 3. Datamärkning
Detta är ett viktigt steg i OCR-algoritmen, och det är där vi är här för att hjälpa dig. Textigenkänningsprocessen består av två uppgifter: detektering av text och igenkänning.
Vi använder boxning för att markera och konturera textområdet. Detta talar om för OCR-algoritmen vad den ska leta efter i bilden.
Våra kommentatorer transkriberar sedan (skriv in text manuellt) på bilderna. Senare kommer OCR-algoritmer att kunna använda bildklassificering för att hitta mönster mellan pixeluppsättningar och teckentyper.
Dessutom genomförde vi flera QA-omgångar. Människor är mycket bättre på att känna igen text i bilder än maskiner, men även då vill vi se till att inget missas.
Detta steg med datamärkning tar mycket tid och ansträngning, men du behöver inte oroa dig för det. Vi tar gärna den här uppgiften från dina axlar. Datakommentarer för OCR-uppgifter är en av Label Your Datas funktioner. Vi har gjort det förut och vi gör det gärna igen för ditt OCR-projekt. Ring oss idag för att lära dig mer!
— Steg 4. utbildning
Nu när du har kommenterade dokument kan du börja träna OCR-algoritmen. Detta steg beror på vilken typ av strategi du använder för att bygga din OCR-algoritm. Dessa strategier varierar stort, från klassiska datorseendetekniker till specialiserade metoder för djupinlärning baserade på att bygga neurala nätverk.
Varje strategi har sina fördelar. Men oavsett vilken metod du väljer fungerar ML-algoritmträning oftast inte på första försöket. Omskolning och förbättring är vanliga metoder. Bli inte avskräckt om OCR-algoritmen inte omedelbart ger perfekt korrekt textigenkänning. Med övning och uthållighet kommer du dit!
— Steg 5. Efterbearbetning och kvalitetssäkring
Faktum är att om du inte vill göra allt om igen, måste du kvalitetssäkra varje steg på vägen. Men detta är det sista QA-steget och få din OCR-algoritm att fungera. Det är dags att skörda frukterna av ditt hårda arbete och äntligen digitalisera ditt dokumentarbetsflöde, vilket sparar ditt företag tid och pengar.
Även om det inte diskuteras ofta utanför maskininlärningsbranschen, har optisk teckenigenkänning en av de högsta användbarhetsklassificeringarna inom AI. Företag verkar fortfarande baserat på enorma mängder pappersdokument, en föråldrad och nästan skadlig praxis. OCR kan hjälpa företag att hantera det genom att digitalisera arbetsflödet.
Dessutom stannar inte tillämpningsområdet för OCR där. Vilken text som helst, oavsett om det är en snyggt ordnad rapport, en slumpmässig butiksskylt eller en handskriven anteckning, kan bearbetas med OCR och omvandlas till maskinläsbar text. Detta är ett steg mot big data automation.
Konstigt nog, även om det inte är en ny teknik att bygga textigenkänningsalgoritmer, är det lika utmanande som någonsin. Naturligtvis är OCR-algoritmer med öppen källkod tillgängliga för allmänheten. Men om du vill ha en toppmodern textigenkänningsmodell för ditt specifika syfte är det bäst att bygga en själv. Vi kan hjälpa dig! Berätta för oss om ditt projekt så kommer vi professionellt att kommentera dokumenten för att träna din OCR-algoritm.