Traductor portàtil de 3,46 polzades 112 idiomes Gravació de veu 99 per cent d'escaneig precís Lector de traducció d'idiomes Bolígraf Traductor intel·ligent
Utilitzant l'última tecnologia:
1. Adopta el més recentOCRtecnologia de reconeixement de text;
2. Autodesenvolupatreconeixement gràfictecnologia d'algoritmes;
3. Adopció de l'últim de la XinaTTStecnologia de reconeixement de veu.
Utilitzant l'últim xip de {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz, amb una potent tecnologia de traducció d'àudio i TTS, per garantir una traducció precisa, una pronunciació precisa, una capacitat d'escaneig ràpida i la velocitat que només necessita 0,5 s
Què és un algorisme de reconeixement òptic de caràcters i per què és útil?
Reconeixement òptic de caràcters (OCR)és un tipus d'anotació que permet transcriure imatges d'informació mecanografiada o manuscrita a text llegible per màquina.
Tot i que sovint es passa per alt l'OCR, és un ajudant insubstituïble quan parlem d'automatització. Elimina el flux de documents en paper innecessaris. Permet classificar, organitzar, emmagatzemar, gestionar i compartir informació evitant els riscos de seguretat associats a la naturalesa física dels documents en paper.
La disponibilitat d'OCR s'ha fet més àmplia. L'haureu d'haver vist en escàners de bitllets de pel·lícules o aeroports i estacions de tren. S'utilitza per a l'extracció de dades i el seguiment de la seguretat (penseu a matrícules de cotxes o senyals de carrer). Les signatures electròniques són una altra forma d'OCR. Però probablement l'ús més comú de l'OCR és convertir imatges de documents empresarials en text digital que es pugui cercar, editar i gestionar.
Imaginem una situació. Esteu assistint a una reunió important. El vostre soci comercial us mostra un document; traieu el vostre telèfon intel·ligent i feu una foto ràpida. Sembla que tens la informació que necessites, però és en forma d'imatge. No podeu utilitzar aquest document directament. En canvi, cal convertir els píxels de la foto en un format llegible perquè pugueu editar i manipular la informació que conté.
A més, l'automatització basada en OCR no consisteix només en compartir informació en format digital. Quan teniu molts documents, les màquines els poden utilitzar com a entrades de dades per trobar patrons i tendències. La visualització també s'ha tornat més fàcil: si necessiteu diagrames, esquemes o fulls de càlcul, utilitzar documents digitals és molt més ràpid que escriure un informe visualment agradable a mà. L'OCR us permet passar menys temps processant cada document nou, estalviant costos laborals i centrant-vos en estratègies de valor afegit.
Com funciona l'algoritme OCR?
La gent és molt bona per reconèixer caràcters de text, encara que estiguin escrits a mà. Per a una màquina, però, això és un ordre llarg. Necessiten algorismes d'aprenentatge automàtic per aprendre a llegir com la gent llegeix. Amb aquesta finalitat, els algorismes OCR requereixen una formació àmplia per processar imatges de text.
Per entendre com funciona l'algorisme OCR, primer us volem explicar més sobre el text i les seves propietats. Per què? Perquè així és com veuen les màquines el text: com a part d'una imatge.
Propietats del text dels algorismes OCR
Hi ha una gran diferència entre el text que pots trobar en un entorn comercial i el text que existeix "a la natura": en forma de carrer, notes manuscrites, captcha, etc. Un en l'informe trimestral d'escaneig ben estructurat i ordenat. es troba a quilòmetres de grafits aleatoris captats per les càmeres per drons de vigilància. Tanmateix, aquests dos exemples demostren moltes propietats que ajuden a explicar les imatges de text als algorismes d'aprenentatge automàtic.
Densitat.En els escanejos de documents, el text sovint és més dens que el text de les fotos de cantonada.
Estructura.La diferència és la diferència entre les línies ordenades de text imprès i l'estructura deficient (o la manca d'aquesta) en una llista de la compra escrita a mà.
Tipus de lletra i mida.Els tipus de lletra rígids i les lletres de la mateixa mida són més reconeixibles que els rètols de carrer amb un estil d'escriptura manual inconsistent o a mà alçada.
Tipus de caràcter.Aquesta propietat indica no només la presència de lletres, sinó també la presència de números, símbols i caràcters especials. A més, la llengua és important. Un document normalment consta d'un idioma; d'altra banda, un rètol o un grafit poden contenir informació en diversos idiomes.
Soroll.És important parar atenció a com s'obté la imatge (documents escanejats o fotocopiats; rètols fotografiats i matrícules). Depenent del mètode, les fotos tendeixen a produir més soroll que les exploracions.
La posició i l'alineació del text a la imatge. L'exploració sol ser frontal i central amb poca inclinació. Les fotos, en canvi, no ofereixen cap disseny estricte: el text pot estar en qualsevol part de la imatge i es pot fer des del costat.
Com podeu veure, el text no és només unes poques línies de caràcters. Naturalment, els atributs de text ajuden a crear els matisos dels algorismes OCR.
Ara que sabem com és diferent el text, anem a veure com crear un algorisme OCR.
El procés de creació, etiquetatge i formació d'algoritmes de reconeixement de text
Construir, etiquetar i entrenar algorismes de reconeixement de text Construir, etiquetar i entrenar algorismes de reconeixement de text
La creació d'un algorisme OCR des de zero requereix molts passos.
Consell: aquesta és una breu visió general dels principals passos necessaris per crear un motor OCR. Si voleu un desglossament més detallat, seguiu aquest enllaç per llegir un article llarg sobre el cicle de vida del projecte d'IA.
— Pas 1. Recollida
El primer que heu de fer és reunir una base de dades de documents. Ja podeu tenir documents en paper que voleu digitalitzar. Tanmateix, per crear un algorisme de reconeixement òptic de caràcters, cal triar una mostra representativa prou gran. Això vol dir que el conjunt de documents que trieu ha de ser rellevant per al vostre objectiu final.
A més, aquest pas inclou escanejar, copiar o fotografiar documents. Si les imatges són d'alta qualitat, beneficiarà molt i facilitarà el procés d'entrenament. Llegiu més sobre les bones característiques del conjunt de dades al nostre article.
— Pas 2. Preprocessament
Abans de començar a reconèixer el text, les imatges del document s'han de preparar, netejar i optimitzar per als algorismes OCR. Hi ha molts problemes que poden provocar una mala qualitat d'imatge: il·luminació insuficient, parpelleig i reflexos del paper, mala qualitat de la càmera o de l'escàner, angles esbiaixats, falta de caràcters o mala qualitat d'impressió, etc.
Si voleu entrenar correctament l'algorisme OCR, hauríeu de considerar fer el següent abans del següent pas:
Converteix la imatge a blanc i negre. L'eliminació de colors pot reduir l'ambigüitat en la detecció de text.
Redreçar i alinear. Els angles estranys compliquen significativament el procés de detecció.
Retalla i centra el text. Deixeu només les parts importants: el text ha d'estar al davant i al centre, no amagat en algun lloc de les cantonades.
Aplicar filtres per reduir el soroll. Els personatges individuals han de destacar del fons. Recordeu que les exploracions solen ser més nítides que les fotos.
— Pas 3. Etiquetatge de dades
Aquest és un pas crític de l'algorisme OCR, i aquí estem per ajudar-vos. El procés de reconeixement de text consta de dues tasques: detecció de text i reconeixement.
Utilitzem la boxa per ressaltar i perfilar l'àrea de text. Això indica a l'algorisme OCR què ha de buscar a la imatge.
Els nostres anotadors després transcriuen (introdueixen text manualment) a les imatges. Més tard, els algorismes OCR podran utilitzar la classificació d'imatges per trobar patrons entre conjunts de píxels i tipus de caràcters.
A més, també hem realitzat diverses rondes de control de qualitat. Les persones són molt millors per reconèixer el text a les imatges que les màquines, però fins i tot així volem assegurar-nos que no es perdi res.
Aquest pas de l'etiquetatge de dades requereix molt de temps i esforç, però no us haureu de preocupar. Ens encantaria treure aquesta tasca de les vostres espatlles. L'anotació de dades per a les tasques d'OCR és una de les funcions d'Etiqueta les teves dades. Ho hem fet abans i ens agradaria tornar-ho a fer per al vostre projecte OCR. Truca'ns avui per obtenir més informació!
— Pas 4. formació
Ara que teniu documents anotats, podeu començar a entrenar l'algorisme OCR. Aquest pas depèn del tipus d'estratègia que utilitzeu per crear el vostre algorisme OCR. Aquestes estratègies varien àmpliament, des de tècniques clàssiques de visió per ordinador fins a mètodes especialitzats d'aprenentatge profund basats en la construcció de xarxes neuronals.
Cada estratègia té els seus avantatges. Però independentment del mètode que trieu, l'entrenament de l'algorisme de ML normalment no funciona al primer intent. El reciclatge i la millora són pràctiques habituals. No us desanimau si l'algoritme OCR no proporciona immediatament un reconeixement de text perfectament precís. Amb pràctica i constància, ho aconseguiràs!
— Pas 5. Postprocessament i garantia de qualitat
De fet, si no voleu tornar a fer-ho tot, heu de fer un control de qualitat a cada pas del camí. Però aquest és el pas final de control de qualitat i feu que el vostre algorisme OCR funcioni. És hora de recollir els fruits del vostre treball dur i, finalment, digitalitzar el vostre flux de treball de documents, estalviant temps i diners al vostre negoci.
Tot i que no es parla sovint fora de la indústria de l'aprenentatge automàtic, el reconeixement òptic de caràcters té una de les classificacions d'usabilitat més altes de la IA. Les empreses encara funcionen basant-se en quantitats massives de documents en paper, una pràctica obsoleta i gairebé nociva. L'OCR pot ajudar les empreses a gestionar-ho mitjançant la digitalització del flux de treball.
A més, l'àmbit d'aplicació de l'OCR no s'atura aquí. Qualsevol text, ja sigui un informe ben organitzat, un rètol de botiga aleatori o una nota manuscrita, es pot processar per OCR i convertir-lo en text llegible per màquina. Aquest és un pas cap a l'automatització de big data.
Curiosament, tot i que crear algorismes de reconeixement de text no és una tecnologia nova, és tan difícil com sempre. Per descomptat, els algorismes OCR de codi obert estan disponibles per al públic. Tanmateix, si voleu un model de reconeixement de text d'última generació per al vostre propòsit específic, el millor és que en creeu un vosaltres mateixos. Et podem ajudar! Parleu-nos del vostre projecte i anotarem professionalment els documents per entrenar el vostre algorisme OCR.