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 de vídeos, imagens e 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.
Por que o OCR é importante?
À medida que a transformação digital ganha uma posição de destaque no mundo, assistimos ao fim de sistemas e processos obsoletos e legados. Embora esta transição seja incrível, ela traz consigo o seu próprio conjunto de desafios preliminares. Podem ser fluxos de trabalho comerciais que envolvem backup de mídia impressa como forma de procedimento de entrada de dados.
Quando os recursos impressos são digitalizados, geralmente estão em formato de imagem, onde o texto não pode ser modificado, manipulado ou inserido em modelos de IA para treinamento e processamento. Para transformá-los em ativos digitais prontos para máquinas, eles devem ser identificados e processados.
A tecnologia OCR cuida disso digitalizando e convertendo texto em imagens, vídeos e outros formatos em dados que podem ser alimentados em plataformas, linguagens de programação e bancos de dados.
Este aspecto particularmente inevitável na transformação digital está alimentando o crescimento do mercado de OCR, onde se estima que cresça a uma CAGR de 14.32% e seja avaliado em 40 mil milhões de dólares até 2032. Além disso, com o aumento da visão computacional e a sua miríade de casos de utilização , a tecnologia OCR tornou-se o fulcro em torno do qual inovações e soluções podem ser desenvolvidas.
Isto poderia ser a digitalização das prescrições médicas na área da saúde para permitir a leitura de placas em carros autónomos. O OCR é a tecnologia subjacente que impulsiona a mudança.
Como funciona a tecnologia OCR
A tradução eletrônica de texto offline em bits digitais é muito interessante e meticulosa. Para lhe dar uma breve ideia de como isso funciona, aqui está uma análise completa:
Exploração
A primeira etapa do processo envolve o uso de scanners ópticos para digitalizar os documentos e isolar caracteres e dados de todo o resto. O arquivo digitalizado é armazenado como uma imagem.
Refinação
Como nem todos os documentos e planilhas vêm com a mesma qualidade, todas as imagens são refinadas para otimização da qualidade. Isso envolve alinhar texto, suavizar pixels, tornar o texto mais claro e muito mais. Este processo torna o texto legível.
Classificando
Depois que a imagem é refinada, o texto é classificado e segregado em clusters. Isso envolve o uso de técnicas de segmentação de imagens para classificar o texto em categorias.
Reconhecimento de Caracteres
Com o texto classificado, modelos e algoritmos de OCR, como reconhecimento de padrões e recursos, entram em ação para identificar texto e letras. Enquanto o reconhecimento de padrões procura caligrafia, fontes, formatos de texto e outros aspectos, o reconhecimento de recursos identifica padrões como curvas, direção de linha, linhas e muito mais.
Pós-processamento
Após a identificação dos textos, é gerado o resultado, que geralmente é um arquivo digital. É vital observar que os resultados não são 100% precisos, pois a qualidade da saída depende da qualidade do papel, da caligrafia, de padrões de texto estranhos, de algoritmos e muito mais.
[Leia também: OCR na área da saúde: casos de uso, benefícios e desvantagens]
Tipos de OCR
OCR não envolve apenas a digitalização de texto em papel, mas de texto em qualquer outro formato que não seja documento. Como seus tipos e aplicações são diversos, as técnicas e abordagens implantadas também são distintas.
Reconhecimento inteligente de palavrasIsso captura texto manuscrito e cursivo, tornando-o ideal para digitalizar qualquer diário ou documento manuscrito.
| Tipo de OCR | O que isso envolve |
| Reconhecimento Inteligente de Caracteres | Isso é muito semelhante ao reconhecimento de palavras, mas em vez de digitalizar o texto inteiro, procura caracteres específicos. |
| Reconhecimento Óptico de Caracteres | Isso detecta texto digitado, mas como o nome sugere, identifica apenas um caractere por vez. |
| Reconhecimento óptico de palavras | Semelhante ao reconhecimento de caracteres, identifica palavras e texto em vez de apenas caracteres em imagens com textos digitados. |
| Reconhecimento de Marca Ótica | Dados marcados por humanos, como respostas OMR, marcas em boletins de voto, marcas de escala em folhas de respostas e muito mais, são identificados com esta técnica. |
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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[Leia também: Infográfico OCR – Definição, Benefícios, Desafios e Casos de Uso]
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