Преносим 3,46-инчов преводач 112 езика Запис на глас 99 процента точно сканиране Четец за езиков превод Писалка Интелигентен преводач
Използвайки най-новите технологии:
1. Приемете най-новотоOCRтехнология за разпознаване на текст;
2. Саморазвитиразпознаване на графикитехнология на алгоритмите;
3. Приемане на най-новото в КитайTTSтехнология за разпознаване на реч.
Използване на най-новия чип с {{0}}ядрен ARM Cortex-A9 2GHz, с мощен TTS и технология за аудио превод, за да се осигури точен превод, точно произношение, способност за бързо сканиране и само необходимата скорост 0,5s
Какво представлява алгоритъмът за оптично разпознаване на знаци и защо е полезен?
Оптично разпознаване на знаци (OCR)е вид анотация, която позволява изображения на въведена или ръкописна информация да бъдат транскрибирани в машинно четим текст.
Въпреки че OCR често се пренебрегва, той е незаменим помощник, когато говорим за автоматизация. Елиминира потока от ненужни хартиени документи. Тя ви позволява да класифицирате, организирате, съхранявате, управлявате и споделяте информация, като същевременно избягвате рисковете за сигурността, свързани с физическото естество на хартиените документи.
Наличието на OCR стана по-широко. Сигурно сте го виждали в скенерите за билети за кино или на летищата и гарите. Използва се за извличане на данни и наблюдение на сигурността (помислете за регистрационни номера на автомобили или улични знаци). Електронните подписи са друга форма на OCR. Но може би най-честата употреба на OCR е за конвертиране на изображения на бизнес документи в цифров текст, който може да се търси, редактира и управлява.
Нека си представим ситуация. Присъствате на важна среща. Вашият бизнес партньор ви показва документ; изваждаш смартфона си и правиш бърза снимка. Изглежда, че имате необходимата информация, но тя е под формата на изображение. Не можете да използвате този документ директно. Вместо това трябва да конвертирате пикселите на снимката в четим формат, за да можете да редактирате и манипулирате информацията, която съдържа.
Освен това базираната на OCR автоматизация не е само споделяне на информация в цифрова форма. Когато имате много документи, машините могат да ги използват като записи на данни, за да намерят модели и тенденции. Визуализацията също е станала по-лесна: ако имате нужда от диаграми, схеми или електронни таблици, използването на цифрови документи е много по-бързо от писането на визуално приятен отчет на ръка. OCR ви позволява да отделяте по-малко време за обработка на всеки нов документ, спестявайки разходи за труд и фокусирайки се върху стратегии с добавена стойност.
Как работи алгоритъмът за OCR?
Хората са много добри в разпознаването на текстови знаци, дори ако са написани на ръка. За една машина обаче това е трудна задача. Те се нуждаят от алгоритми за машинно обучение, за да се научат как да четат, както хората четат. За тази цел OCR алгоритмите изискват обширно обучение за обработка на текстови изображения.
За да разберем как работи алгоритъмът за OCR, първо искаме да ви разкажем повече за текста и неговите свойства. Защо? Защото така машините виждат текста: като част от изображение.
Текстови свойства на OCR алгоритми
Има голяма разлика между текста, който можете да намерите в търговска обстановка, и текста, който съществува „в дивата природа“: под формата на улични, ръкописни бележки, captcha и т.н. Едно в добре структурирания, изчистен тримесечен отчет за сканиране е на километри от случайни графити, уловени от камера от дронове за наблюдение. Тези два примера обаче демонстрират много свойства, които помагат да се обяснят текстовите изображения на алгоритмите за машинно обучение.
Плътност.При сканиране на документи текстът често е по-плътен от текста на снимките в ъгъла на улицата.
Структура.Разликата е разликата между подредени редове от печатен текст и лоша структура (или липса на такава) в ръкописен списък за пазаруване.
Шрифт и размер.Твърдите шрифтове и букви с еднакъв размер са по-разпознаваеми от уличните табели с непостоянен или свободен стил на почерк.
Тип символ.Това свойство показва не само наличието на букви, но и наличието на числа, символи и специални знаци. Освен това езикът е важен. Един документ обикновено се състои от един език; от друга страна, един знак или графит може да съдържа информация на множество езици.
Шум.Важно е да се обърне внимание как се получава изображението (сканирани или фотокопирани документи; заснети знаци и регистрационни номера). В зависимост от метода снимките са склонни да произвеждат повече шум от сканираните.
Позицията и подравняването на текста върху изображението. Сканирането обикновено е отпред и в центъра с малък наклон. Снимките, от друга страна, не предлагат никакво строго оформление: текстът може да бъде във всяка част от изображението и може да бъде взет отстрани.
Както можете да видите, текстът не е само няколко реда със знаци. Естествено, текстовите атрибути помагат за изграждането на нюансите на OCR алгоритмите.
След като вече знаем как текстът е различен, нека да видим как да изградим алгоритъм за OCR.
Процесът на изграждане, етикетиране и обучение на алгоритми за разпознаване на текст
Изграждане, етикетиране и обучение на алгоритми за разпознаване на текст Изграждане, етикетиране и обучение на алгоритми за разпознаване на текст
Изграждането на OCR алгоритъм от нулата отнема много стъпки.
Съвет: Това е кратък преглед на основните стъпки, необходими за изграждане на OCR машина. Ако искате по-подробна разбивка, следвайте тази връзка, за да прочетете дълга статия за жизнения цикъл на AI проекта.
— Стъпка 1. Събиране
Първото нещо, което трябва да направите, е да съберете база данни с документи. Вече можете да имате хартиени документи, които искате да дигитализирате. Въпреки това, за да изградите алгоритъм за оптично разпознаване на символи, трябва да изберете достатъчно голяма представителна извадка. Това означава, че избраният от вас набор от документи трябва да отговаря на вашата крайна цел.
Освен това тази стъпка включва сканиране, копиране или фотографиране на документи. Ако изображенията са с високо качество, това ще бъде от голяма полза и ще улесни процеса на обучение. Прочетете повече за добрите характеристики на набора от данни в нашата статия.
— Стъпка 2. Предварителна обработка
Преди да започнете да разпознавате текст, изображенията на документи трябва да бъдат подготвени, почистени и оптимизирани за OCR алгоритми. Има много проблеми, които могат да причинят лошо качество на изображението: недостатъчно осветление, трептене и отражения на хартията, лошо качество на камерата или скенера, изкривени ъгли, липсващи знаци или лошо качество на печат и др.
Ако искате да обучите правилно алгоритъма за OCR, трябва да обмислите да направите следното преди следващата стъпка:
Преобразувайте изображението в черно-бяло. Премахването на цветове може да намали двусмислието при разпознаването на текст.
Изправете и подравнете. Странните ъгли значително усложняват процеса на откриване.
Изрежете и центрирайте текста. Оставете само важните части: текстът трябва да е отпред и в центъра, а не скрит някъде в ъглите.
Приложете филтри за намаляване на шума. Индивидуалните герои трябва да се открояват от фона. Не забравяйте, че сканиранията обикновено са по-резки от снимките.
— Стъпка 3. Етикетиране на данни
Това е критична стъпка в алгоритъма за OCR и тук сме тук, за да ви помогнем. Процесът на разпознаване на текст се състои от две задачи: откриване на текст и разпознаване.
Използваме бокс, за да подчертаем и очертаем текстовата област. Това казва на алгоритъма за OCR какво да търси в изображението.
След това нашите анотатори преписват (ръчно въвеждат текст) върху изображенията. По-късно OCR алгоритмите ще могат да използват класификация на изображения, за да намерят модели между набори пиксели и типове знаци.
Освен това проведохме и няколко кръга на QA. Хората са много по-добри в разпознаването на текст в изображения от машините, но дори и тогава искаме да сме сигурни, че нищо не е пропуснато.
Тази стъпка на етикетиране на данни отнема много време и усилия, но не е нужно да се притеснявате за това. Ще се радваме да свалим тази задача от плещите ви. Анотирането на данни за OCR задачи е една от функциите на Label Your Data. Правили сме го и преди и ще се радваме да го направим отново за вашия OCR проект. Обадете ни се днес, за да научите повече!
— Стъпка 4. обучение
Сега, след като имате анотирани документи, можете да започнете да обучавате алгоритъма за OCR. Тази стъпка зависи от типа стратегия, която използвате, за да изградите своя OCR алгоритъм. Тези стратегии варират в широки граници, от класически техники за компютърно зрение до специализирани методи за дълбоко обучение, базирани на изграждане на невронни мрежи.
Всяка стратегия има своите предимства. Но без значение кой метод изберете, обучението по ML алгоритъм обикновено не работи от първия опит. Преквалификацията и усъвършенстването са обичайни практики. Не се обезсърчавайте, ако алгоритъмът за OCR не осигури незабавно съвършено точно разпознаване на текст. С практика и постоянство ще стигнете!
— Стъпка 5. Постобработка и осигуряване на качеството
Всъщност, ако не искате да правите всичко отначало, трябва да проверявате качеството на всяка стъпка от пътя. Но това е последната стъпка за проверка на качеството и накарайте вашия алгоритъм за OCR да работи. Време е да пожънете плодовете на упоритата си работа и най-накрая да дигитализирате работния си процес с документи, спестявайки време и пари на вашия бизнес.
Въпреки че не се обсъжда често извън индустрията за машинно обучение, оптичното разпознаване на символи има една от най-високите оценки за използваемост в AI. Бизнесът все още работи на базата на огромно количество хартиени документи, остаряла и почти вредна практика. OCR може да помогне на бизнеса да се справи с него чрез дигитализиране на работния процес.
Освен това обхватът на приложение на OCR не спира дотук. Всеки текст, независимо дали е спретнато подреден отчет, произволен знак на магазин или ръкописна бележка, може да бъде обработен от OCR и преобразуван в машинно четим текст. Това е стъпка към автоматизацията на големи данни.
Странно, макар че изграждането на алгоритми за разпознаване на текст не е нова технология, то е толкова предизвикателно, колкото винаги. Разбира се, OCR алгоритмите с отворен код са достъпни за обществеността. Въпреки това, ако искате най-съвременен модел за разпознаване на текст за вашата конкретна цел, най-добре е да създадете такъв сами. Ние можем да Ви помогнем! Разкажете ни за проекта си и ние професионално ще коментираме документите, за да обучим вашия алгоритъм за OCR.