Prijenosni prevoditelj od 3,46 inča 112 jezika Snimanje glasa 99 posto precizno skeniranje jezika Olovka za čitanje prijevoda Pametni prevoditelj
Korištenje najnovije tehnologije:
1. Usvojite najnovijeOCRtehnologija prepoznavanja teksta;
2. Samorazvijengrafičko prepoznavanjetehnologija algoritama;
3. Usvajanje kineskog najnovijegTTStehnologija prepoznavanja govora.
Korištenje najnovijeg {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz čipa, sa snažnim TTS-om i tehnologijom prevođenja zvuka, kako bi se osigurao točan prijevod, točan izgovor, mogućnost brzog skeniranja i samo potrebna brzina 0,5 s
Što je algoritam za optičko prepoznavanje znakova i zašto je koristan?
Optičko prepoznavanje znakova (OCR)je vrsta zabilješke koja omogućuje prepisivanje slika tipkanih ili rukom pisanih informacija u strojno čitljiv tekst.
Iako se OCR često zanemaruje, on je nezamjenjiv pomoćnik kada govorimo o automatizaciji. Eliminira protok nepotrebnih papirnatih dokumenata. Omogućuje vam klasificiranje, organiziranje, pohranjivanje, upravljanje i dijeljenje informacija uz izbjegavanje sigurnosnih rizika povezanih s fizičkom prirodom papirnatih dokumenata.
Dostupnost OCR-a postala je šira. Sigurno ste ga vidjeli u skenerima kino ulaznica ili na zračnim lukama i željezničkim postajama. Koristi se za ekstrakciju podataka i sigurnosni nadzor (mislite na registarske pločice automobila ili ulične znakove). Elektronički potpisi još su jedan oblik OCR-a. No vjerojatno je najčešća upotreba OCR-a pretvaranje slika poslovnih dokumenata u digitalni tekst koji se može pretraživati, uređivati i upravljati njime.
Zamislimo situaciju. Prisustvujete važnom sastanku. Vaš poslovni partner vam pokazuje dokument; izvadite svoj pametni telefon i snimite brzu fotografiju. Čini se da imate informacije koje su vam potrebne, ali one su u obliku slike. Ne možete izravno koristiti ovaj dokument. Umjesto toga, trebate pretvoriti piksele fotografije u čitljiv format kako biste mogli uređivati i manipulirati informacijama koje sadrži.
Nadalje, automatizacija temeljena na OCR-u ne odnosi se samo na dijeljenje informacija u digitalnom obliku. Kada imate puno dokumenata, strojevi ih mogu koristiti kao unose podataka za pronalaženje obrazaca i trendova. Vizualizacija je također postala lakša: ako trebate dijagrame, sheme ili proračunske tablice, korištenje digitalnih dokumenata mnogo je brže od ručnog pisanja vizualno ugodnog izvješća. OCR vam omogućuje da potrošite manje vremena na obradu svakog novog dokumenta, štedeći troškove rada i fokusirajući se na strategije s dodanom vrijednošću.
Kako radi OCR algoritam?
Ljudi su vrlo dobri u prepoznavanju tekstualnih znakova, čak i ako su pisani rukom. Međutim, za stroj je to težak posao. Potrebni su im algoritmi strojnog učenja kako bi naučili čitati kako ljudi čitaju. U tu svrhu, OCR algoritmi zahtijevaju opsežnu obuku za obradu tekstualnih slika.
Kako bismo razumjeli kako radi OCR algoritam, prvo vam želimo reći nešto više o tekstu i njegovim svojstvima. Zašto? Jer tako strojevi vide tekst: kao dio slike.
Svojstva teksta OCR algoritama
Postoji velika razlika između teksta koji možete pronaći u komercijalnom okruženju i teksta koji postoji "u divljini": u obliku ulice, rukom pisanih bilješki, captcha itd. Jedan u dobro strukturiranom, nenatrpanom skeniranom kvartalnom izvješću je miljama daleko od nasumičnih grafita koje su uhvatile kamere nadzornih dronova. Međutim, ova dva primjera pokazuju mnoga svojstva koja pomažu objasniti tekstualne slike algoritmima strojnog učenja.
Gustoća.U skeniranim dokumentima tekst je često gušći od teksta na fotografijama s uglova ulice.
Struktura.Razlika je razlika između poredanih redaka tiskanog teksta i loše strukture (ili nedostatka iste) u rukom pisanom popisu za kupovinu.
Font i veličina.Čvrsti fontovi i slova iste veličine su prepoznatljiviji od uličnih znakova s nekonzistentnim ili slobodnim stilom rukopisa.
Vrsta lika.Ovo svojstvo ukazuje ne samo na prisutnost slova, već i na prisutnost brojeva, simbola i posebnih znakova. Također, jezik je važan. Dokument se obično sastoji od jednog jezika; s druge strane, znak ili grafit mogu sadržavati informacije na više jezika.
Buka.Važno je obratiti pozornost na način dobivanja slike (skenirani ili fotokopirani dokumenti; fotografirani znakovi i registarske pločice). Ovisno o metodi, fotografije obično stvaraju više šuma nego skenirane slike.
Položaj i poravnanje teksta na slici. Skeniranje je obično naprijed i u sredini s malim nagibom. Fotografije, s druge strane, ne nude nikakav strogi raspored: tekst može biti u bilo kojem dijelu slike, a može se uzeti i sa strane.
Kao što vidite, tekst nije samo nekoliko redaka znakova. Naravno, atributi teksta pomažu u izgradnji nijansi OCR algoritama.
Sada kada znamo po čemu se tekst razlikuje, pogledajmo kako napraviti OCR algoritam.
Proces izgradnje, označavanja i učenja algoritama za prepoznavanje teksta
Izgradite, označite i uvježbajte algoritme za prepoznavanje teksta Izgradite, označite i uvježbajte algoritme za prepoznavanje teksta
Izrada OCR algoritma od nule zahtijeva mnogo koraka.
Savjet: Ovo je kratki pregled glavnih koraka potrebnih za izgradnju OCR mehanizma. Ako želite detaljniju raščlambu, slijedite ovu vezu da biste pročitali dugačak članak o životnom ciklusu projekta umjetne inteligencije.
— Korak 1. Prikupljanje
Prvo što trebate učiniti je prikupiti bazu dokumenata. Već sada možete imati papirnate dokumente koje želite digitalizirati. Međutim, kako biste izgradili algoritam za optičko prepoznavanje znakova, trebate odabrati dovoljno velik reprezentativni uzorak. To znači da skup dokumenata koje odaberete treba biti relevantan za vaš krajnji cilj.
Osim toga, ovaj korak uključuje skeniranje, kopiranje ili fotografiranje dokumenata. Ako su slike visoke kvalitete, to će uvelike koristiti i olakšati proces obuke. Pročitajte više o dobrim karakteristikama skupa podataka u našem članku.
— Korak 2. Predobrada
Prije početka prepoznavanja teksta, slike dokumenta moraju se pripremiti, očistiti i optimizirati za OCR algoritme. Mnogo je problema koji mogu uzrokovati lošu kvalitetu slike: nedovoljno osvjetljenje, titranje papira i odsjaji, loša kvaliteta kamere ili skenera, iskrivljeni kutovi, nedostajući znakovi ili loša kvaliteta ispisa itd.
Ako želite pravilno uvježbati OCR algoritam, razmislite o sljedećem prije sljedećeg koraka:
Pretvorite sliku u crno-bijelu. Uklanjanje boja može smanjiti dvosmislenost u detekciji teksta.
Ispravite i poravnajte. Neparni kutovi značajno kompliciraju proces detekcije.
Izrežite i centrirajte tekst. Ostavite samo važne dijelove: tekst bi trebao biti naprijed i u sredini, a ne skriven negdje u kutovima.
Primijenite filtre za smanjenje buke. Pojedini likovi trebaju se isticati iz pozadine. Zapamtite da su skenirane slike obično oštrije od fotografija.
— Korak 3. Označavanje podataka
Ovo je kritičan korak u OCR algoritmu i tu smo mi tu da vam pomognemo. Proces prepoznavanja teksta sastoji se od dva zadatka: otkrivanje teksta i prepoznavanje.
Boks koristimo za označavanje i ocrtavanje područja teksta. Ovo govori OCR algoritmu što treba tražiti na slici.
Naši anotatori zatim transkribiraju (ručno unose tekst) na slike. Kasnije će OCR algoritmi moći koristiti klasifikaciju slika za pronalaženje uzoraka između skupova piksela i vrsta znakova.
Osim toga, također smo proveli nekoliko krugova osiguranja kvalitete. Ljudi puno bolje prepoznaju tekst na slikama nego strojevi, ali čak i tada želimo biti sigurni da ništa nije propušteno.
Ovaj korak označavanja podataka zahtijeva puno vremena i truda, ali ne morate brinuti o tome. Rado bismo skinuli ovaj zadatak s vaših ramena. Označavanje podataka za OCR zadatke jedna je od značajki Label Your Data. Već smo to radili i rado bismo to učinili ponovno za vaš OCR projekt. Nazovite nas danas da saznate više!
— Korak 4. obuka
Sada kada imate označene dokumente, možete početi uvježbavati OCR algoritam. Ovaj korak ovisi o vrsti strategije koju koristite za izradu OCR algoritma. Te se strategije jako razlikuju, od klasičnih tehnika računalnog vida do specijaliziranih metoda dubokog učenja temeljenih na izgradnji neuronskih mreža.
Svaka strategija ima svoje prednosti. No bez obzira koju metodu odaberete, obuka ML algoritma obično ne funkcionira u prvom pokušaju. Prekvalifikacija i usavršavanje uobičajene su prakse. Nemojte se obeshrabriti ako OCR algoritam odmah ne omogući savršeno točno prepoznavanje teksta. Uz praksu i upornost, stići ćete!
— Korak 5. Naknadna obrada i osiguranje kvalitete
Zapravo, ako ne želite sve raditi iznova, morate provjeravati kvalitetu na svakom koraku. Ali ovo je posljednji korak osiguranja kvalitete i omogućuje vam da vaš OCR algoritam radi. Vrijeme je da uberete plodove svog napornog rada i konačno digitalizirate tijek rada s dokumentima, štedeći svoje poslovno vrijeme i novac.
Iako se o njemu ne raspravlja često izvan industrije strojnog učenja, optičko prepoznavanje znakova ima jednu od najviših ocjena upotrebljivosti u umjetnoj inteligenciji. Poduzeća još uvijek posluju na temelju ogromne količine papirnatih dokumenata, što je zastarjela i gotovo štetna praksa. OCR može pomoći tvrtkama da se nose s tim digitalizacijom tijeka rada.
Osim toga, opseg primjene OCR-a tu ne prestaje. Svaki tekst, bilo da se radi o uredno složenom izvješću, nasumičnom natpisu trgovine ili rukom pisanoj bilješci, može se obraditi OCR-om i pretvoriti u strojno čitljiv tekst. Ovo je korak prema automatizaciji velikih podataka.
Čudno, iako izrada algoritama za prepoznavanje teksta nije nova tehnologija, izazovna je kao i uvijek. Naravno, OCR algoritmi otvorenog koda dostupni su javnosti. Međutim, ako želite najsuvremeniji model prepoznavanja teksta za svoju specifičnu svrhu, najbolje je da ga sami napravite. Možemo vam pomoći! Recite nam nešto o svom projektu i mi ćemo profesionalno označiti dokumente kako bismo obučili vaš OCR algoritam.