الگوریتم OCR چیست و چرا مفید است؟

مترجم قابل حمل 3.46 اینچی 112 زبان ضبط صدا 99 درصد اسکن دقیق زبان ترجمه قلم خواننده مترجم هوشمند

استفاده از آخرین تکنولوژی روز:

1. آخرین مورد را اتخاذ کنیدOcrفناوری تشخیص متن؛

2. خود توسعه یافتهتشخیص گرافیکتکنولوژی الگوریتم؛

3. اتخاذ آخرین چینTtsفناوری تشخیص گفتار

با استفاده از جدیدترین تراشه هسته ARM Cortex-A{{0}}GHz، با TTS و فناوری ترجمه صوتی قدرتمند، برای اطمینان از ترجمه دقیق، تلفظ دقیق، توانایی اسکن سریع و سرعت مورد نیاز 0.5 ثانیه

الگوریتم تشخیص کاراکتر نوری چیست و چرا مفید است؟

تشخیص کاراکتر نوری (OCR)نوعی حاشیه نویسی است که به تصاویری از اطلاعات تایپ شده یا دست نویس اجازه می دهد تا به متن قابل خواندن توسط ماشین رونویسی شوند.

اگرچه OCR اغلب نادیده گرفته می شود، اما وقتی در مورد اتوماسیون صحبت می کنیم، کمکی غیرقابل جایگزین است. جریان اسناد کاغذی غیر ضروری را از بین می برد. این به شما امکان می دهد تا اطلاعات را طبقه بندی، سازماندهی، ذخیره، مدیریت و به اشتراک بگذارید و در عین حال از خطرات امنیتی مرتبط با ماهیت فیزیکی اسناد کاغذی اجتناب کنید.

در دسترس بودن OCR گسترده تر شده است. حتماً آن را در اسکنرهای بلیط سینما یا فرودگاه ها و ایستگاه های قطار دیده اید. برای استخراج داده ها و نظارت بر امنیت (به پلاک خودرو یا تابلوهای خیابان فکر کنید) استفاده می شود. امضای الکترونیکی شکل دیگری از OCR است. اما مسلماً رایج‌ترین کاربرد OCR، تبدیل تصاویر اسناد تجاری به متن دیجیتالی است که قابل جستجو، ویرایش و مدیریت است.

بیایید یک موقعیت را تصور کنیم. شما در یک جلسه مهم شرکت می کنید. شریک تجاری شما یک سند را به شما نشان می دهد. گوشی هوشمند خود را بیرون می آورید و سریع عکس می گیرید. به نظر می رسد شما اطلاعات مورد نیاز خود را دارید، اما به شکل یک تصویر است. شما نمی توانید مستقیماً از این سند استفاده کنید. در عوض، شما باید پیکسل های عکس را به فرمتی قابل خواندن تبدیل کنید تا بتوانید اطلاعات موجود در آن را ویرایش و دستکاری کنید.

علاوه بر این، اتوماسیون مبتنی بر OCR فقط به اشتراک گذاری اطلاعات به شکل دیجیتال نیست. وقتی اسناد زیادی دارید، ماشین ها می توانند از آنها به عنوان ورودی داده برای یافتن الگوها و روندها استفاده کنند. تجسم نیز آسان‌تر شده است: اگر به نمودارها، طرح‌ها یا صفحات گسترده نیاز دارید، استفاده از اسناد دیجیتال بسیار سریع‌تر از نوشتن یک گزارش بصری دلپذیر با دست است. OCR به شما امکان می دهد زمان کمتری را برای پردازش هر سند جدید صرف کنید، در هزینه های نیروی کار صرفه جویی کنید و بر استراتژی های ارزش افزوده تمرکز کنید.

الگوریتم OCR چگونه کار می کند؟

مردم در تشخیص کاراکترهای متن بسیار خوب هستند، حتی اگر دست نوشته باشند. با این حال، برای یک ماشین، این یک سفارش بلند است. آنها به الگوریتم های یادگیری ماشینی نیاز دارند تا یاد بگیرند که چگونه مردم را چگونه بخوانند. برای این منظور، الگوریتم های OCR به آموزش گسترده برای پردازش تصاویر متنی نیاز دارند.

برای اینکه بفهمید الگوریتم OCR چگونه کار می کند، ابتدا می خواهیم در مورد متن و ویژگی های آن بیشتر به شما بگوییم. چرا؟ زیرا ماشین‌ها متن را اینگونه می‌بینند: به عنوان بخشی از یک تصویر.

ویژگی های متن الگوریتم های OCR

تفاوت زیادی بین متنی که می‌توانید در یک محیط تجاری بیابید و متنی که «در طبیعت» وجود دارد وجود دارد: به شکل خیابان، یادداشت‌های دست‌نویس، کپچا، و غیره. یکی در گزارش فصلی اسکن ساختاریافته و نامرتب مایل ها از گرافیتی های تصادفی که توسط پهپادهای نظارتی توسط دوربین گرفته شده است فاصله دارد. با این حال، این دو مثال ویژگی‌های بسیاری را نشان می‌دهند که به توضیح تصاویر متنی به الگوریتم‌های یادگیری ماشین کمک می‌کنند.

• تراکم.در اسکن اسناد، متن اغلب متراکم تر از متن در عکس های گوشه خیابان است.

• ساختار.تفاوت بین خطوط سفارشی متن چاپی و ساختار ضعیف (یا عدم وجود آن) در لیست خرید دست‌نویس است.

• فونت و اندازه.فونت های سفت و سخت و حروف هم اندازه بیشتر از تابلوهای خیابانی با سبک دستخط ناسازگار یا آزاد قابل تشخیص هستند.

• نوع کاراکتر.این ویژگی نه تنها وجود حروف، بلکه وجود اعداد، نمادها و کاراکترهای خاص را نیز نشان می دهد. همچنین زبان مهم است. یک سند معمولاً از یک زبان تشکیل شده است. از سوی دیگر، یک علامت یا گرافیتی می‌تواند حاوی اطلاعاتی به چندین زبان باشد.

• سر و صدا.توجه به نحوه به دست آوردن تصویر (اسناد اسکن شده یا فتوکپی شده؛ علائم و پلاک های خودروهای عکاسی شده) مهم است. بسته به روش، عکس‌ها نسبت به اسکن‌ها نویز بیشتری تولید می‌کنند.

موقعیت و چینش متن روی تصویر. اسکن معمولاً در جلو و مرکز با کمی شیب است. از سوی دیگر، عکس‌ها هیچ چیدمان دقیقی ارائه نمی‌دهند: متن می‌تواند در هر بخشی از تصویر باشد و می‌توان آن را از کناره گرفت.

همانطور که می بینید، متن فقط چند خط کاراکتر نیست. به طور طبیعی، ویژگی های متن به ایجاد تفاوت های ظریف الگوریتم های OCR کمک می کند.

اکنون که می دانیم متن چگونه متفاوت است، بیایید ببینیم که چگونه یک الگوریتم OCR بسازیم.

فرآیند ساخت، برچسب‌گذاری و آموزش الگوریتم‌های تشخیص متن

الگوریتم‌های تشخیص متن ساخت، برچسب‌گذاری و آموزش الگوریتم‌های تشخیص متن ساخت، برچسب‌گذاری و آموزش

ساختن یک الگوریتم OCR از ابتدا مراحل زیادی را می طلبد.

نکته: این یک نمای کلی از مراحل اصلی مورد نیاز برای ساخت موتور OCR است. اگر می خواهید تفکیک دقیق تری داشته باشید، این پیوند را دنبال کنید تا مقاله طولانی در مورد چرخه عمر پروژه هوش مصنوعی بخوانید.

- مرحله 1. مجموعه

اولین کاری که باید انجام دهید جمع آوری یک پایگاه داده از اسناد است. از قبل می توانید اسناد کاغذی داشته باشید که می خواهید دیجیتالی کنید. با این حال، برای ایجاد یک الگوریتم تشخیص کاراکتر نوری، باید یک نمونه نماینده به اندازه کافی بزرگ انتخاب کنید. این بدان معناست که مجموعه اسنادی که انتخاب می کنید باید با هدف نهایی شما مرتبط باشد.

علاوه بر این، این مرحله شامل اسکن، کپی یا عکاسی اسناد می شود. اگر تصاویر از کیفیت بالایی برخوردار باشند، بسیار مفید بوده و روند آموزش را تسهیل می کند. در مقاله ما درباره ویژگی های مجموعه داده خوب بیشتر بخوانید.

- مرحله 2. پیش پردازش

قبل از شروع به تشخیص متن، تصاویر سند باید برای الگوریتم های OCR آماده، تمیز و بهینه شوند. مشکلات زیادی وجود دارد که می تواند کیفیت تصویر را پایین بیاورد: نور ناکافی، سوسو زدن و انعکاس کاغذ، کیفیت پایین دوربین یا اسکنر، زوایای کج، از دست رفتن کاراکترها یا کیفیت پایین چاپ و غیره.

اگر می خواهید الگوریتم OCR را به درستی آموزش دهید، باید قبل از مرحله بعدی موارد زیر را انجام دهید:

تصویر را به سیاه و سفید تبدیل کنید. حذف رنگ ها می تواند ابهام در تشخیص متن را کاهش دهد.

صاف و تراز کنید. زوایای عجیب و غریب به طور قابل توجهی فرآیند تشخیص را پیچیده می کند.

برش و وسط متن فقط قسمت های مهم را رها کنید: متن باید جلو و وسط باشد، نه اینکه جایی در گوشه ها پنهان شود.

برای کاهش نویز از فیلترها استفاده کنید. شخصیت های فردی باید از پس زمینه متمایز شوند. به یاد داشته باشید که اسکن ها معمولا واضح تر از عکس ها هستند.

- مرحله 3. برچسب گذاری داده ها

این یک مرحله حیاتی در الگوریتم OCR است و اینجاست که ما اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم. فرآیند تشخیص متن شامل دو وظیفه است: تشخیص متن و تشخیص.

ما از بوکس برای برجسته کردن و ترسیم کردن قسمت متن استفاده می کنیم. این به الگوریتم OCR می گوید که در تصویر به دنبال چه چیزی باشد.

حاشیه نویسان ما سپس روی تصاویر رونویسی می کنند (به صورت دستی متن را وارد کنید). بعداً، الگوریتم‌های OCR می‌توانند از طبقه‌بندی تصویر برای یافتن الگوهای بین مجموعه‌های پیکسل و انواع کاراکترها استفاده کنند.

علاوه بر این، چندین دور QA را نیز انجام دادیم. مردم در تشخیص متن در تصاویر بسیار بهتر از ماشین‌ها هستند، اما حتی در این صورت ما می‌خواهیم مطمئن شویم که چیزی از قلم نیفتاده است.

این مرحله از برچسب گذاری داده ها زمان و تلاش زیادی می برد، اما لازم نیست نگران آن باشید. ما دوست داریم این وظیفه را از روی دوش شما برداریم. حاشیه نویسی داده برای وظایف OCR یکی از ویژگی های Label Your Data است. ما قبلاً این کار را انجام داده‌ایم و دوست داریم دوباره آن را برای پروژه OCR شما انجام دهیم. برای دانستن بیشتر امروز با ما تماس بگیرید.

- مرحله 4. آموزش

اکنون که اسناد حاشیه نویسی دارید، می توانید آموزش الگوریتم OCR را شروع کنید. این مرحله به نوع استراتژی که برای ساخت الگوریتم OCR خود استفاده می کنید بستگی دارد. این استراتژی‌ها بسیار متفاوت هستند، از تکنیک‌های بینایی کامپیوتری کلاسیک تا روش‌های تخصصی یادگیری عمیق مبتنی بر ساخت شبکه‌های عصبی.

هر استراتژی مزایای خود را دارد. اما مهم نیست که کدام روش را انتخاب می کنید، آموزش الگوریتم ML معمولاً در اولین تلاش کار نمی کند. بازآموزی و بهبود شیوه های رایج هستند. اگر الگوریتم OCR فوراً تشخیص متن کاملاً دقیق را ارائه نکرد، دلسرد نشوید. با تمرین و پشتکار به آنجا خواهید رسید!

— مرحله 5. پس از پردازش و تضمین کیفیت

در واقع، اگر نمی خواهید همه چیز را از نو انجام دهید، باید در هر مرحله از راه QA کنید. اما این مرحله نهایی QA است و باعث می شود الگوریتم OCR شما کار کند. زمان آن رسیده است که ثمره تلاش خود را درو کنید و در نهایت گردش کار اسناد خود را دیجیتالی کنید و در وقت و هزینه کسب و کار خود صرفه جویی کنید.

اگرچه اغلب در خارج از صنعت یادگیری ماشین مورد بحث قرار نمی‌گیرد، تشخیص کاراکتر نوری یکی از بالاترین رتبه‌بندی قابلیت استفاده در هوش مصنوعی را دارد. کسب‌وکارها هنوز بر اساس مقادیر انبوه اسناد کاغذی، یک روش قدیمی و تقریبا مضر، فعالیت می‌کنند. OCR می تواند با دیجیتالی کردن گردش کار به کسب و کارها کمک کند تا با آن مقابله کنند.

علاوه بر این، دامنه کاربرد OCR به همین جا ختم نمی شود. هر متنی، خواه یک گزارش منظم، یک علامت فروشگاهی تصادفی یا یک یادداشت دست‌نویس باشد، می‌تواند توسط OCR پردازش شده و به متن قابل خواندن توسط ماشین تبدیل شود. این گامی به سوی اتوماسیون کلان داده است.

عجیب است، در حالی که ساخت الگوریتم های تشخیص متن یک فناوری جدید نیست، اما مانند همیشه چالش برانگیز است. البته الگوریتم های OCR منبع باز در دسترس عموم هستند. با این حال، اگر می خواهید یک مدل تشخیص متن پیشرفته برای هدف خاص خود داشته باشید، بهتر است خودتان آن را بسازید. ما می توانیم به شما کمک کنیم! در مورد پروژه خود به ما بگویید و ما به صورت حرفه ای اسناد را برای آموزش الگوریتم OCR شما حاشیه نویسی می کنیم.