Przenośny tłumacz 3.46 cala 112 języków nagrywanie głosu 99 procent dokładne skanowanie języka czytnik tłumaczeń pióro inteligentny tłumacz
Korzystanie z najnowszej technologii:
1. Zastosuj najnowszeOCRtechnologia rozpoznawania tekstu;
2. Samorozwójrozpoznawanie grafikitechnologia algorytmiczna;
3. Przyjęcie najnowszego chińskiegoTTStechnologia rozpoznawania mowy.
Korzystanie z najnowszego {{0}}rdzeniowego układu ARM Cortex-A{2}}GHz z potężną technologią TTS i translacją audio, aby zapewnić dokładne tłumaczenie, dokładną wymowę, szybkie skanowanie i szybkość potrzebną tylko 0,5s
Co to jest algorytm optycznego rozpoznawania znaków i dlaczego jest przydatny?
Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR)to rodzaj adnotacji, który umożliwia transkrypcję obrazów informacji wpisywanych na maszynie lub odręcznie na tekst nadający się do odczytu maszynowego.
Chociaż OCR jest często pomijany, jest niezastąpionym pomocnikiem, gdy mówimy o automatyzacji. Eliminuje obieg zbędnych papierowych dokumentów. Pozwala klasyfikować, organizować, przechowywać, zarządzać i udostępniać informacje, unikając zagrożeń związanych z fizycznym charakterem dokumentów papierowych.
Dostępność OCR stała się szersza. Musiałeś to widzieć w skanerach biletów do kina lub na lotniskach i dworcach kolejowych. Służy do ekstrakcji danych i monitorowania bezpieczeństwa (np. tablice rejestracyjne samochodów lub znaki drogowe). Podpisy elektroniczne to kolejna forma OCR. Jednak prawdopodobnie najczęstszym zastosowaniem OCR jest konwersja obrazów dokumentów biznesowych na tekst cyfrowy, który można przeszukiwać, edytować i zarządzać.
Wyobraźmy sobie sytuację. Jesteś na ważnym spotkaniu. Twój partner biznesowy pokazuje Ci dokument; wyciągasz smartfon i robisz szybkie zdjęcie. Wygląda na to, że masz potrzebne informacje, ale są one w formie obrazu. Nie możesz użyć tego dokumentu bezpośrednio. Zamiast tego musisz przekonwertować piksele zdjęcia na czytelny format, aby móc edytować i manipulować zawartymi w nim informacjami.
Co więcej, automatyzacja oparta na OCR to nie tylko udostępnianie informacji w formie cyfrowej. Kiedy masz dużo dokumentów, maszyny mogą używać ich jako wpisów danych w celu znalezienia wzorców i trendów. Wizualizacja również stała się łatwiejsza: jeśli potrzebujesz diagramów, schematów lub arkuszy kalkulacyjnych, korzystanie z dokumentów cyfrowych jest znacznie szybsze niż ręczne pisanie przyjemnego wizualnie raportu. OCR pozwala poświęcić mniej czasu na przetwarzanie każdego nowego dokumentu, oszczędzając koszty pracy i koncentrując się na strategiach wartości dodanej.
Jak działa algorytm OCR?
Ludzie są bardzo dobrzy w rozpoznawaniu znaków tekstowych, nawet jeśli są pisane odręcznie. Dla maszyny jest to jednak trudne zadanie. Potrzebują algorytmów uczenia maszynowego, aby nauczyć się czytać tak, jak czytają ludzie. W tym celu algorytmy OCR wymagają intensywnego szkolenia w zakresie przetwarzania obrazów tekstowych.
Aby zrozumieć, jak działa algorytm OCR, najpierw chcemy powiedzieć Ci więcej o tekście i jego właściwościach. Czemu? Bo tak maszyny postrzegają tekst: jako część obrazu.
Właściwości tekstowe algorytmów OCR
Istnieje duża różnica między tekstem, który można znaleźć w środowisku komercyjnym, a tekstem, który istnieje „na wolności”: w formie ulicy, odręcznych notatek, captcha itp. Jeden w dobrze ustrukturyzowanym, przejrzystym raporcie kwartalnym zeskanowanym znajduje się wiele kilometrów od przypadkowych graffiti zarejestrowanych przez drony obserwacyjne. Jednak te dwa przykłady pokazują wiele właściwości, które pomagają wyjaśnić obrazy tekstowe algorytmom uczenia maszynowego.
Gęstość.W zeskanowanych dokumentach tekst jest często gęstszy niż tekst na zdjęciach z rogów ulic.
Struktura.Różnica polega na różnicy między uporządkowanymi wierszami drukowanego tekstu a kiepską strukturą (lub jej brakiem) w odręcznie pisanej liście zakupów.
Czcionka i rozmiar.Sztywne czcionki i litery tego samego rozmiaru są bardziej rozpoznawalne niż znaki drogowe z niespójnym lub odręcznym stylem pisma.
Typ znaku.Ta właściwość wskazuje nie tylko na obecność liter, ale także na obecność cyfr, symboli i znaków specjalnych. Poza tym ważny jest język. Dokument zazwyczaj składa się z jednego języka; z drugiej strony znak lub graffiti może zawierać informacje w wielu językach.
Hałas.Należy zwrócić uwagę na sposób pozyskiwania obrazu (zeskanowane lub kserokopie dokumentów, sfotografowane znaki i tablice rejestracyjne). W zależności od metody zdjęcia generują więcej szumów niż skany.
Pozycja i wyrównanie tekstu na obrazie. Skan jest zwykle z przodu i na środku z niewielkim przechyleniem. Z drugiej strony zdjęcia nie oferują żadnego ścisłego układu: tekst może znajdować się w dowolnej części obrazu i może być zrobiony z boku.
Jak widać, tekst to nie tylko kilka linijek znaków. Naturalnie atrybuty tekstu pomagają budować niuanse algorytmów OCR.
Teraz, gdy wiemy, czym różni się tekst, zobaczmy, jak zbudować algorytm OCR.
Proces budowy, etykietowania i uczenia algorytmów rozpoznawania tekstu
Twórz, oznaczaj i trenuj algorytmy rozpoznawania tekstu Twórz, oznaczaj i trenuj algorytmy rozpoznawania tekstu
Budowa algorytmu OCR od podstaw wymaga wielu kroków.
Porada: To jest krótki przegląd głównych kroków wymaganych do zbudowania mechanizmu OCR. Jeśli chcesz uzyskać bardziej szczegółowe zestawienie, kliknij ten link, aby przeczytać długi artykuł na temat cyklu życia projektu AI.
— Krok 1. Kolekcja
Pierwszą rzeczą, którą musisz zrobić, to zebrać bazę danych dokumentów. Możesz już mieć papierowe dokumenty, które chcesz zdigitalizować. Aby jednak zbudować algorytm optycznego rozpoznawania znaków, należy wybrać odpowiednio dużą reprezentatywną próbkę. Oznacza to, że wybrany zestaw dokumentów powinien być odpowiedni do celu końcowego.
Ponadto krok ten obejmuje skanowanie, kopiowanie lub fotografowanie dokumentów. Jeśli obrazy są wysokiej jakości, będzie to bardzo korzystne i ułatwi proces szkolenia. Przeczytaj więcej o dobrych cechach zestawu danych w naszym artykule.
— Krok 2. Wstępne przetwarzanie
Przed przystąpieniem do rozpoznawania tekstu obrazy dokumentów muszą zostać przygotowane, oczyszczone i zoptymalizowane pod kątem algorytmów OCR. Istnieje wiele problemów, które mogą powodować niską jakość obrazu: niewystarczające oświetlenie, migotanie i odbicia papieru, słaba jakość aparatu lub skanera, przekrzywione kąty, brakujące znaki lub słaba jakość druku itp.
Jeśli chcesz prawidłowo wytrenować algorytm OCR, przed wykonaniem następnego kroku wykonaj następujące czynności:
Przekonwertuj obraz na czarno-biały. Usunięcie kolorów może zmniejszyć niejednoznaczność wykrywania tekstu.
Wyprostuj i wyrównaj. Dziwne kąty znacznie komplikują proces wykrywania.
Wytnij i wyśrodkuj tekst. Zostaw tylko ważne części: tekst powinien być z przodu i na środku, a nie schowany gdzieś w rogach.
Zastosuj filtry, aby zredukować hałas. Poszczególne postacie powinny wyróżniać się z tła. Pamiętaj, że skany są zwykle ostrzejsze niż zdjęcia.
— Krok 3. Etykietowanie danych
Jest to krytyczny krok w algorytmie OCR i właśnie w tym miejscu jesteśmy tutaj, aby Ci pomóc. Proces rozpoznawania tekstu składa się z dwóch zadań: wykrywania tekstu i rozpoznawania.
Używamy boksu, aby wyróżnić i obrysować obszar tekstowy. To mówi algorytmowi OCR, czego szukać na obrazie.
Następnie nasi adnotatorzy dokonują transkrypcji (ręcznie wprowadzają tekst) na obrazach. Później algorytmy OCR będą mogły wykorzystywać klasyfikację obrazów do znajdowania wzorców między zestawami pikseli a typami znaków.
Ponadto przeprowadziliśmy również kilka rund kontroli jakości. Ludzie są znacznie lepsi w rozpoznawaniu tekstu na obrazach niż maszyny, ale nawet wtedy chcemy mieć pewność, że nic nie zostanie pominięte.
Ten krok etykietowania danych zajmuje dużo czasu i wysiłku, ale nie musisz się tym martwić. Chętnie zdejmiemy to zadanie z Twoich barków. Adnotacja danych dla zadań OCR jest jedną z funkcji Oznacz swoje dane. Robiliśmy to już wcześniej i chcielibyśmy zrobić to ponownie dla Twojego projektu OCR. Zadzwoń do nas już dziś, aby dowiedzieć się więcej!
— Krok 4. szkolenie
Teraz, gdy masz dokumenty z adnotacjami, możesz rozpocząć szkolenie algorytmu OCR. Ten krok zależy od typu strategii użytej do zbudowania algorytmu OCR. Strategie te są bardzo zróżnicowane, od klasycznych technik widzenia komputerowego po specjalistyczne metody głębokiego uczenia się oparte na budowaniu sieci neuronowych.
Każda strategia ma swoje zalety. Ale bez względu na to, którą metodę wybierzesz, szkolenie algorytmu ML zwykle nie działa przy pierwszej próbie. Ponowne szkolenie i doskonalenie są powszechnymi praktykami. Nie zniechęcaj się, jeśli algorytm OCR nie zapewnia od razu idealnie dokładnego rozpoznawania tekstu. Dzięki praktyce i wytrwałości dojdziesz do celu!
— Krok 5. Przetwarzanie końcowe i zapewnienie jakości
W rzeczywistości, jeśli nie chcesz robić wszystkiego od nowa, musisz przeprowadzać kontrolę jakości na każdym etapie. Ale to jest ostatni krok kontroli jakości i spraw, aby Twój algorytm OCR działał. Nadszedł czas, aby zebrać owoce swojej ciężkiej pracy i wreszcie zdigitalizować obieg dokumentów, oszczędzając czas i pieniądze firmy.
Chociaż nie jest to często omawiane poza branżą uczenia maszynowego, optyczne rozpoznawanie znaków ma jedną z najwyższych ocen użyteczności w sztucznej inteligencji. Przedsiębiorstwa nadal działają w oparciu o ogromne ilości papierowych dokumentów, co jest przestarzałą i niemal szkodliwą praktyką. OCR może pomóc firmom sobie z tym poradzić poprzez cyfryzację przepływu pracy.
Ponadto zakres zastosowania OCR na tym się nie kończy. Każdy tekst, niezależnie od tego, czy jest to starannie ułożony raport, przypadkowy szyld sklepowy, czy odręczna notatka, może zostać przetworzony przez OCR i przekształcony w tekst do odczytu maszynowego. To krok w kierunku automatyzacji big data.
Co dziwne, chociaż tworzenie algorytmów rozpoznawania tekstu nie jest nową technologią, jest równie trudne jak zawsze. Oczywiście publicznie dostępne są algorytmy OCR typu open source. Jeśli jednak potrzebujesz najnowocześniejszego modelu rozpoznawania tekstu do określonego celu, najlepiej zbudować go samodzielnie. Możemy Ci pomóc! Opowiedz nam o swoim projekcie, a my profesjonalnie opatrzymy dokumenty adnotacjami, aby wyszkolić Twój algorytm OCR.