Reconhecimento Óptico de Caracteres pode parecer intenso e estranho para a maioria de nós, mas temos usado essa tecnologia avançada com mais frequência. Usamos essa tecnologia bastante extensivamente, desde a tradução do texto estrangeiro para um idioma de nossa preferência até a digitalização de documentos impressos em papel. Ainda, OCR a tecnologia avançou ainda mais e tornou-se parte integrante do nosso ecossistema tecnológico.
No entanto, há muito pouca informação sobre essa tecnologia inovadora, e é hora de lançarmos luz sobre ela.
O que é Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR)?
Parte da família de Inteligência Artificial, o Reconhecimento Óptico de Caracteres é a conversão eletrônica de texto de notas manuscritas, texto impresso da vídeos, imagense documentos digitalizados em formato digital e legível por máquina.
É possível codificar o texto de um documento impresso e modificá-lo, armazená-lo ou alterá-lo eletronicamente para ser armazenado, recuperado e usado na construção de modelos de ML usando a tecnologia OCR.
Existem dois tipos básicos de OCR – o tradicional e o manuscrito. Embora ambos trabalhem para o mesmo resultado, eles diferem na forma como extraem as informações.
No OCR tradicional, o texto é extraído com base nos estilos de fonte disponíveis que o Sistemas OCR pode ser treinado com. Por outro lado, em um OCR manuscrito, onde cada estilo de escrita é único, é um desafio ler e codificar. Ao contrário do texto digitado, onde o texto aparece da mesma forma em todo o quadro, o texto manuscrito é exclusivo para o indivíduo. OCR manuscrito precisa de mais treinamento para reconhecimento de padrões.
Como funciona a tecnologia OCR?
Existem três elementos significativos de hardware e software envolvidos no funcionamento da tecnologia OCR.
Passo 1: Convertendo o Documento Físico em Imagem Digital
Nesta fase, é necessário ter um componente de scanner óptico para converter o documento em um imagem digital. Se o documento estiver em papel físico, é essencial definir a área de interesse para que apenas essas áreas sejam decodificadas. As áreas com o texto são consideradas para conversão enquanto o restante permanece nulo. As imagens do documento são convertidas em cores de fundo enquanto o texto permanece escuro – isso ajuda a separar os caracteres do fundo.
Etapa 2: Fase de reconhecimento de caracteres
Este step kick inicia o processo de reconhecimento de caracteres específicos no texto. O sistema não analisa todo o texto – números e letras – de uma só vez. Ele escolhe segmentos menores, provavelmente palavras únicas, se o sistema de IA puder reconhecer o idioma com precisão.
Reconhecimento de recursos: Ele é usado para identificar o caractere mais recente com a ajuda de regras que determinam características específicas do texto. Por exemplo, a letra 'T' pode parecer muito simples para nós, mas é uma combinação relativamente complicada de linhas verticais e horizontais para uma IA.
Reconhecimento de padrões: A IA é treinada usando uma coleção de textos e números para identificar e reconhecer automaticamente correspondências dos documentos para seu repositório aprendido.
Etapa 3: Processamento e saída de texto
Todos os caracteres identificados são convertidos em código ASCII para serem armazenados para o futuro. É essencial ter pós-processamento para que a primeira saída possa ser verificada novamente. Por exemplo, as letras 'I' e '1' podem parecer um pouco semelhantes, dificultando o reconhecimento do sistema, especialmente quando a caligrafia está envolvida.
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Vantagens do OCR
Reconhecimento óptico de caracteres – tecnologia OCR – traz uma série de benefícios, alguns dos quais são:
Aumente a velocidade do processo:
Ao converter rapidamente dados não estruturados em informações legíveis por máquina e pesquisáveis, a tecnologia ajuda a aumentar a velocidade dos processos de negócios.
Aumenta a precisão:
O risco de erros humanos é eliminado, o que melhora a precisão geral do reconhecimento de caracteres.
Reduz os custos de processamento:
O software Optical Character Recognition não é totalmente dependente de outras tecnologias, reduzindo os custos de processamento.
Aumenta a produtividade:
Como as informações estão prontamente disponíveis e pesquisáveis, os funcionários têm mais tempo para realizar tarefas produtivas e atingir metas.
Melhora a satisfação do cliente:
A disponibilidade de informações em um formato facilmente pesquisável garante maiores níveis de satisfação e uma melhor experiência do cliente.
Casos de uso e aplicações
Preservação de Documentos / Digitalização de Documentos
Documentos históricos antigos de valor podem ser preservados, armazenados e tornados indestrutíveis convertendo-os em formato digitalizado. A tecnologia OCR está sendo usada para digitalizar livros antigos e raros, para que esses manuscritos com fontes irregulares possam ser alterados digitalmente e tornados pesquisáveis no futuro.
Banca e finanças
O setor bancário e financeiro está usando a tecnologia OCT ao máximo. Essa tecnologia está ajudando a melhorar a prevenção de fraudes de segurança, reduzir riscos e acelerar o processamento. Bancos e aplicativos bancários usam OCR para extrair dados cruciais de cheques, como número da conta, valor e assinatura. O OCR está ajudando no processamento mais rápido de pedidos de empréstimos e hipotecas, faturas e recibos de pagamento.
Antes do OCR se tornar mais comum, todos os documentos bancários, como registros, recibos, extratos e cheques, eram físicos. Com a digitalização OCR, bancos e instituições financeiras podem agilizar processos, eliminar erros manuais e melhorar a eficiência do processo acessando rapidamente os dados.
Reconhecimento de placa
A tecnologia OCR é amplamente utilizada na identificação de números e texto em placas de matrícula. Essa tecnologia está sendo usada na identificação de carros perdidos, cálculos de taxas de estacionamento e prevenção de crimes veiculares.
A tecnologia OCR está ajudando a implementar regras de segurança rodoviária para evitar fraudes e crimes. Como as placas de matrícula de um veículo estão vinculadas às credenciais do motorista, a identificação é mais fácil.
Além disso, as placas de número consistem em um monte de números e texto bem escritos que não são difíceis para o modelo de IA ler, tornando-o mais fácil e preciso.
Text-to-speech
A aplicação de texto para voz da tecnologia OCR é uma excelente ajuda para pessoas com deficiência visual funcionarem com maior facilidade. A tecnologia OCR ajuda na digitalização de textos físicos e digitais e no uso de dispositivos de voz. O conteúdo é então lido em voz alta. Embora o aspecto de conversão de texto em fala da tecnologia OCR tenha sido uma das primeiras aplicações, agora ela está evoluída e avançada para atender às necessidades exclusivas de pessoas com deficiência visual, suportando vários dialetos e idiomas.
Transcrição de Multi-categoria Documentos em papel digitalizados Conjuntos de dados
Usando a tecnologia OCR, faturas, recibos, contas e outros documentos de diferentes categorias também são transcritos de forma eficaz. Boletins informativos, papéis com números em círculos, formulários de checkbox e documentos com diversas categorias como formulários fiscais e manuais também podem ser digitalizados.
Transcreva Rótulos Médicos com OCR
Ao ajudar na digitalização de etiquetas médicas de prescrição usando OCR, agora é possível capturar dados médicos automaticamente. O médico os dados são capturados desde prescrições manuscritas, informações sobre medicamentos e quantidade para evitar erros manuais, duplicação e negligência.
Com o OCR, o setor de saúde pode digitalizar, armazenar e pesquisar rapidamente o histórico médico de um paciente. O OCR possibilita digitalizar e armazenar relatórios de escaneamento, histórico de tratamento, registros hospitalares, registros de seguro, radiografias e outros documentos. Ao digitalizar, transcrever e armazenar etiquetas médicas, o OCR facilita a otimização do fluxo do processo e agiliza a assistência médica.
Detectando dados de rua/estrada e extraindo informações do Street Board com OCR
Detecção automática, identificação e classificação de sinais de estrada/rua estão sendo feitas com OCR. Ao detectar sinais de trânsito, o OCR está direcionando os motoristas para uma jornada mais segura. A tecnologia OCR funciona igualmente bem em condições de pouca luz, detecta sinais de trânsito em vários idiomas e placas de diferentes formatos e classifica o mesmo para o futuro.
Para desenvolver um reconhecimento inteligente de caracteres ferramenta, você deve treiná-la com o conjunto de dados específico do projeto.
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