OCR je tehnologija, ki samodejno pridobiva podatke iz dokumentov. Z njo lahko zmanjšamo število človeških napak in izboljšamo natančnost. Njena natančnost se giblje med 60 in 85 %, nekatere napredne rešitve OCR pa lahko dosežejo celo 99 %.
V primerjavi z ročnim vnosom podatkov, ki je za številna podjetja počasnejši in neučinkovit, je OCR zelo natančen in zmanjšuje število človeških napak.
VSEBINA
- Prepoznavanje besedila
- Zaznavanje značilnosti
- OCR, usmerjen v uporabo
- Omejitve tradicionalnega OCR
PREPOZNAVANJE BESEDILA
OCR je postopek pretvorbe slike v besedilo, ki pretvori slike besedila v strojno kodirano besedilo. Ta postopek lahko prepozna besedilo v številnih oblikah, vključno z dokumenti, fotografijami prizora in besedilom, ki je naloženo na slike. Nekatere pogoste aplikacije vključujejo pretvorbo optično prebranih dokumentov, različnih prizorov in besedila podnapisov, ki so naloženi na sliko.
OCR za prepoznavanje besedila uporablja načelo ekstrakcije značilnosti. Ta postopek deluje tako, da analizira sliko in prepozna svetle in temne dele. Nato prepozna znak v njej tako, da ga primerja z značilnostmi v knjižnici. Postopek se nato zaključi s popravljanjem podatkov, da se zagotovi natančnost. Ta korak je bistven za prepoznavanje in razumevanje besedila v računalniku.
Pri analizi optično prebranih dokumentov je pomembno upoštevati vrsto dokumenta. Pri tipkopisnem dokumentu, ki ima velik kontrast med tiskom in stranjo, je veliko bolj verjetno, da ga bo OCR pravilno prepoznal, kot pri dokumentu, ki ni napisan s pisalnim strojem. Na natančnost postopka vpliva tudi kakovost izvirnega izpisa. Pregiba in umazani znaki lahko sistemu otežijo prepoznavanje pravilne črke ali besede.
OCR je pomembno orodje za podjetja, ki želijo izboljšati uporabniško izkušnjo. S pravim orodjem lahko podjetja izboljšajo izkušnjo strank in zmanjšajo število goljufij. Poleg tega lahko rešitve OCR poskrbijo tudi za hitrejše in nemoteno uvajanje novih strank. Pomaga tudi pri reševanju vprašanja goljufij z dokumenti.
ZAZNAVANJE FUNKCIJ
Zaznavanje značilnosti v programih OCR je tehnika, ki računalniku omogoča prepoznavanje določenih znakov v dokumentu. Deluje tako, da znake v optično prebranem dokumentu primerja z znaki v slikovni datoteki in uporabi pravila za njihovo prepoznavanje. Značilnosti, kot so število diagonalnih črt, prečrtane črte, krivulje in druge, pomagajo prepoznati znak. Velika črka “A” je na primer shranjena kot dve diagonalni črti in vodoravna črta na sredini, ustvari pa se koda ASCII, ki omogoča nadaljnje ravnanje.
Dober program OCR se bo naučil prepoznati vsak znak, kar mu bo omogočilo prepoznavanje katere koli pisave. Večina pisav ima podobne značilnosti, zato jih programi OCR zlahka prepoznajo. Poleg tega lahko zaznavanje značilnosti poveča natančnost prepoznavanja. Več funkcij kot jih program OCR prepozna, večja je verjetnost, da bo prepoznal znak.
Na algoritme OCR vplivajo tudi koraki predhodne obdelave slike, skozi katere gre slika. Za natančno prepoznavanje je na primer pomembno odstraniti šum s slike ter izboljšati kontrast med besedilom in ozadjem. Pogost način predhodne obdelave slike pred uporabo algoritma OCR je pretvorba slike v črno-belo. Nato programska oprema analizira dokument in poišče svetle in temne predele. Ta območja so znaki, ki jih bo program obdelal.
Postopek OCR ima dva glavna dela: zaznavanje besedila in prepoznavanje besedila. Med postopkom pretvorbe slike v elektronsko obliko programska oprema OCR zazna besedilo v sliki. Prepozna lahko tako ročno napisana kot natisnjena besedila. Poleg tega lahko prepozna tudi fotografije in naravne prizore.
APLIKACIJSKO USMERJENI OCR
Priljubljena aplikacija za OCR je mobilno trženje, pri katerem tržniki uporabljajo kode, da pritegnejo stranke. Z vnosom kode lahko potrošniki dobijo brezplačen izdelek ali popust. OCR je močno orodje za takšne trženjske kampanje, saj ga je mogoče vključiti v obstoječe aplikacije in odpravlja oviro pri vnašanju številke ali registracijskih podatkov v aplikacijo. Prav tako zmanjšuje potrebo po spletni registraciji ali večkratnem vnašanju kode.
Banke so med najpogostejšimi podjetji, ki uporabljajo OCR. Ta podjetja tehnologijo uporabljajo za povečanje varnosti transakcij in upravljanje tveganj. Uporabljajo jo lahko tudi za skeniranje pomembnih dokumentov strank. Eden od primerov je IBAN, edinstvena koda, ki identificira bančne račune prek nacionalnih in mednarodnih meja. Bančne aplikacije, ki vključujejo programsko opremo OCR, lahko to številko optično preberejo za nadaljnjo obdelavo transakcij.
Glavni ponudniki tehnologije OCR so svoje sisteme prilagodili tako, da lahko obravnavajo specifične vhodne podatke. Z upoštevanjem poslovnih pravil, standardnih izrazov in barvnih slik lahko ti sistemi zagotavljajo boljšo zmogljivost in natančnost. Te prilagojene metode digitalizacije so znane kot aplikacijsko usmerjeno OCR. Običajno se uporabljajo za dokumente, kot so registrske tablice, vozniška dovoljenja in računi.
Drugi načini uporabe aplikacijsko usmerjenega OCR vključujejo besedilno analitiko in vnos podatkov. Programska oprema uporabnikom omogoča avtomatizacijo vnosa podatkov za dokumente in objavo vsebine na internetu. Omogoča tudi enostavno pretvorbo poslovnih dokumentov iz tiskane v digitalno obliko. Dobljeno besedilo je mogoče urejati, oblikovati in po njem iskati. Uporablja se lahko tudi za avtomatizacijo opravil, kot je razvrščanje pisem pred pošiljanjem po pošti ali elektronsko deponiranje čekov.
Tehnologija je zelo napredovala in zdaj organizacijam omogoča, da racionalizirajo svoje procese. Omogoča avtomatizirane delovne tokove, ki temeljijo na dokumentih, in zmanjšuje število napak. Podjetjem pomaga prihraniti čas in vire s preoblikovanjem dokumentov iz analogne v digitalno obliko. Poleg tega povečuje tudi produktivnost.
OMEJITVE TRADICIONALNEGA OCR
Običajna programska oprema OCR ima številne pomanjkljivosti, kot je nizka natančnost. Ta postopek je pogosto nezanesljiv, pomanjkanje natančnosti pa je glavna težava. Vendar lahko več ogrodij OCR odpravi te pomanjkljivosti in ponudi celovito rešitev problema. Ta ogrodja omogočajo visokokakovostno prepoznavanje besedila brez omejitev, ki so značilne za tradicionalno OCR.
Ena od glavnih omejitev tradicionalnega OCR je, da ne more vedno prepoznati posameznih vrstic besedila. Organizacije, ki zahtevajo preverjanje identitete strank, pogosto uporabljajo OCR kot način za avtomatizacijo teh postopkov. Omogoča tudi prepoznavanje podvojenih računov, kar prihrani čas in denar.
Običajno OCR je neprimerno tudi za dokumente, ki niso strukturirani. Na primer, OCR za poslovne obveznosti ne more prebrati ročno napisanih dokumentov. Nekatere platforme pa lahko preberejo le prvo abecedo v vrstici in ne morejo prepoznati različnih velikosti pisave. Poleg tega številne tradicionalne rešitve OCR ne prepoznajo tabel, ki vsebujejo več stolpcev in vrstic besedila, in ne prepoznajo vrstic, ki so obrobljene.
Naslednja generacija rešitev OCR temelji na umetni inteligenci in strojnem učenju. Rešitve, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko osmislijo podatke in jih samodejno pretvorijo. Te rešitve niso odvisne od predlog ali pravil ter so cenovno dostopnejše in bolj razširljive. Inteligentna obdelava dokumentov je boljša možnost za podjetja in je natančnejša od tradicionalnega OCR. Vendar je lahko še vedno draga. Na poti je nova tehnologija, imenovana “inteligentna obdelava dokumentov” (IDP).
Tradicionalni sistemi OCR so omejeni pri prepoznavanju datuma uporabe na slikah. Ti sistemi niso zasnovani za kompleksne slike ali različne barve ozadja. Omejeni so tudi pri zaznavanju datuma in imajo lahko težave v primerih, ko so znaki popačeni ali zakriti.
Opozorilo: BESEDILO IN SLIKE SO BILE IZDELANE Z ORODJI AI KOT DEL NAŠEGA EKSPERIMENTA NA PODROČJU DIGITALNEGA TRŽENJA.