מתרגם נייד בגודל 3.46 אינץ' 112 שפות הקלט קול 99 אחוז סריקה מדויקת קורא תרגום שפת עט מתרגם חכם
שימוש בטכנולוגיה העדכנית ביותר:
1. אמצו את המעודכן ביותרOCRטכנולוגיית זיהוי טקסט;
2. פיתוח עצמיזיהוי גרפיטכנולוגיית אלגוריתם;
3. אימוץ האחרון של סיןTTSטכנולוגיית זיהוי דיבור.
שימוש בשבב ה-{{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz העדכני ביותר, עם טכנולוגיית TTS ותרגום שמע רב עוצמה, כדי להבטיח תרגום מדויק, הגייה מדויקת, יכולת סריקה מהירה והמהירות הנדרשת רק 0.5 שניות
מהו אלגוריתם זיהוי תווים אופטי ומדוע הוא שימושי?
זיהוי תווים אופטי (OCR)הוא סוג של הערה המאפשרת לתמלל תמונות של מידע מודפס או בכתב יד לטקסט קריא במכונה.
למרות שלעתים קרובות מתעלמים מ-OCR, הוא עוזר שאין לו תחליף כשאנחנו מדברים על אוטומציה. זה מבטל את זרימת מסמכי הנייר המיותרים. זה מאפשר לך לסווג, לארגן, לאחסן, לנהל ולשתף מידע תוך הימנעות מסיכוני האבטחה הקשורים לאופי הפיזי של מסמכי נייר.
הזמינות של OCR הפכה רחבה יותר. בטח ראית את זה בסורקי כרטיסי קולנוע או בשדות תעופה ותחנות רכבת. הוא משמש לחילוץ נתונים וניטור אבטחה (תחשוב על לוחיות רישוי לרכב או שלטי רחוב). חתימות אלקטרוניות הן צורה נוספת של OCR. אבל ללא ספק השימוש הנפוץ ביותר ב-OCR הוא להמיר תמונות של מסמכים עסקיים לטקסט דיגיטלי שניתן לחפש, לערוך ולנהל.
בואו נדמיין מצב. אתה משתתף בפגישה חשובה. השותף העסקי שלך מראה לך מסמך; אתה שולף את הסמארטפון שלך ומצלם תמונה מהירה. נראה שיש לך את המידע שאתה צריך, אבל זה בצורה של תמונה. אינך יכול להשתמש במסמך זה ישירות. במקום זאת, עליך להמיר את הפיקסלים של התמונה לפורמט קריא כדי שתוכל לערוך ולתפעל את המידע שהיא מכילה.
יתר על כן, אוטומציה מבוססת OCR אינה רק שיתוף מידע בצורה דיגיטלית. כאשר יש לך הרבה מסמכים, מכונות יכולות להשתמש בהן כהזנות נתונים כדי למצוא דפוסים ומגמות. ההדמיה גם הפכה לקלה יותר: אם אתה צריך דיאגרמות, סכמות או גיליונות אלקטרוניים, השימוש במסמכים דיגיטליים הוא הרבה יותר מהיר מאשר כתיבת דוח נעים חזותית ביד. OCR מאפשר לך להשקיע פחות זמן בעיבוד כל מסמך חדש, חיסכון בעלויות עבודה והתמקדות באסטרטגיות בעלות ערך מוסף.
איך עובד אלגוריתם OCR?
אנשים טובים מאוד בזיהוי תווי טקסט, גם אם הם כתובים בכתב יד. עם זאת, עבור מכונה זו הזמנה גבוהה. הם צריכים אלגוריתמים של למידת מכונה כדי ללמוד איך לקרוא איך אנשים קוראים. לשם כך, אלגוריתמי OCR דורשים הכשרה מקיפה לעיבוד תמונות טקסט.
על מנת להבין כיצד פועל אלגוריתם ה-OCR, ראשית אנו רוצים לספר לכם יותר על טקסט ותכונותיו. למה? כי ככה מכונות רואות טקסט: כחלק מתמונה.
מאפייני טקסט של אלגוריתמי OCR
יש הבדל גדול בין הטקסט שניתן למצוא במסגרת מסחרית לבין הטקסט הקיים "בטבע": בצורת רחוב, הערות בכתב יד, קפצ'ה וכו'. אחד בדוח הרבעוני הסריקה המובנה היטב והלא עמוסה נמצא במרחק של קילומטרים מגרפיטי אקראי שנתפס במצלמה על ידי מל"טי מעקב. עם זאת, שתי הדוגמאות הללו מדגימות מאפיינים רבים שעוזרים להסביר תמונות טקסט לאלגוריתמים של למידת מכונה.
צְפִיפוּת.בסריקות מסמכים, הטקסט לרוב צפוף יותר מטקסט בתמונות בפינת רחוב.
מִבְנֶה.ההבדל הוא ההבדל בין שורות מסודרות של טקסט מודפס לבין מבנה לקוי (או היעדרו) ברשימת קניות בכתב יד.
גופן וגודל.גופנים ואותיות קשיחים באותו גודל ניתנים לזיהוי יותר משלטי רחוב עם סגנון כתב יד לא עקבי או חופשי.
סוג דמות.מאפיין זה מציין לא רק נוכחות של אותיות, אלא גם נוכחות של מספרים, סמלים ותווים מיוחדים. כמו כן, השפה חשובה. מסמך מורכב בדרך כלל משפה אחת; מצד שני, שלט או גרפיטי יכולים להכיל מידע במספר שפות.
רַעַשׁ.חשוב לשים לב לאופן קבלת התמונה (מסמכים סרוקים או מצולמים; שלטים מצולמים ולוחיות רישוי). בהתאם לשיטה, תמונות נוטות לייצר יותר רעש מאשר סריקות.
המיקום והיישור של הטקסט על התמונה. הסריקה היא בדרך כלל קדמית ומרכזית עם הטיה קטנה. תמונות, לעומת זאת, אינן מציעות פריסה קפדנית: טקסט יכול להיות בכל חלק של התמונה, וניתן לצלם אותו מהצד.
כפי שאתה יכול לראות, טקסט הוא לא רק כמה שורות של תווים. באופן טבעי, תכונות טקסט עוזרות לבנות את הניואנסים של אלגוריתמי OCR.
עכשיו כשאנחנו יודעים איך טקסט שונה, בואו נראה איך בונים אלגוריתם OCR.
תהליך הבנייה, תיוג והדרכה של אלגוריתמים לזיהוי טקסט
בנייה, תיוג ואימון אלגוריתמים לזיהוי טקסט בנייה, תיוג ואימון אלגוריתמים לזיהוי טקסט
בניית אלגוריתם OCR מאפס לוקחת שלבים רבים.
טיפ: זוהי סקירה קצרה של השלבים העיקריים הנדרשים לבניית מנוע OCR. אם אתה רוצה פירוט מפורט יותר, עקוב אחר הקישור הזה כדי לקרוא מאמר ארוך על מחזור החיים של פרויקט AI.
— שלב 1. איסוף
הדבר הראשון שאתה צריך לעשות הוא לאסוף מאגר מסמכים. אתה כבר יכול לקבל מסמכי נייר שאתה רוצה לעשות דיגיטציה. עם זאת, על מנת לבנות אלגוריתם זיהוי תווים אופטי, עליך לבחור מדגם מייצג גדול מספיק. המשמעות היא שמערכת המסמכים שתבחר צריכה להיות רלוונטית למטרה הסופית שלך.
בנוסף, שלב זה כולל סריקה, העתקה או צילום מסמכים. אם התמונות יהיו באיכות גבוהה, זה מאוד יועיל ויקל על תהליך האימון. קרא עוד על מאפייני נתונים טובים במאמר שלנו.
— שלב 2. עיבוד מקדים
לפני שמתחילים לזהות טקסט, יש להכין תמונות מסמכים, לנקות אותן ולבצע אופטימיזציה לאלגוריתמי OCR. ישנן בעיות רבות שעלולות לגרום לאיכות תמונה ירודה: תאורה לא מספקת, הבהוב נייר והשתקפויות, איכות מצלמה או סורק ירודה, זוויות מוטות, תווים חסרים או איכות הדפסה ירודה וכו'.
אם אתה רוצה לאמן כראוי את אלגוריתם ה-OCR, עליך לשקול לעשות את הפעולות הבאות לפני השלב הבא:
המר את התמונה לשחור לבן. הסרת צבעים יכולה להפחית את העמימות בזיהוי טקסט.
יישר ויישר. זוויות מוזרות מסבכות באופן משמעותי את תהליך הזיהוי.
גזור ומרכז טקסט. השאר רק את החלקים החשובים: הטקסט צריך להיות מקדימה ובמרכז, לא מוסתר איפשהו בפינות.
החל מסננים כדי להפחית רעש. דמויות בודדות צריכות לבלוט מהרקע. זכור שסריקות בדרך כלל חדות יותר מתמונות.
— שלב 3. תיוג נתונים
זהו שלב קריטי באלגוריתם OCR, ושם אנחנו כאן כדי לעזור לך. תהליך זיהוי הטקסט מורכב משתי משימות: זיהוי טקסט וזיהוי.
אנו משתמשים באגרוף כדי להדגיש ולתאר את אזור הטקסט. זה אומר לאלגוריתם ה-OCR מה לחפש בתמונה.
לאחר מכן הכותבים שלנו מתמללים (הזינו טקסט באופן ידני) על התמונות. מאוחר יותר, אלגוריתמי OCR יוכלו להשתמש בסיווג תמונה כדי למצוא דפוסים בין ערכות פיקסלים וסוגי תווים.
בנוסף, ערכנו מספר סבבי QA. אנשים הרבה יותר טובים בזיהוי טקסט בתמונות מאשר מכונות, אבל גם אז אנחנו רוצים לוודא ששום דבר לא תפספס.
שלב זה של תיוג נתונים לוקח הרבה זמן ומאמץ, אבל אתה לא צריך לדאוג לגבי זה. נשמח להוריד את המשימה הזו מהכתפיים שלך. הערת נתונים עבור משימות OCR היא אחת מהתכונות של Label Your Data. עשינו זאת בעבר ונשמח לעשות זאת שוב עבור פרויקט ה-OCR שלך. התקשר אלינו עוד היום כדי ללמוד עוד!
— שלב 4. אימון
כעת, לאחר שיש לך הערות למסמכים, אתה יכול להתחיל לאמן את אלגוריתם ה-OCR. שלב זה תלוי בסוג האסטרטגיה שבה אתה משתמש לבניית אלגוריתם ה-OCR שלך. אסטרטגיות אלו משתנות רבות, מטכניקות ראייה ממוחשבת קלאסית ועד לשיטות למידה עמוקה מיוחדות המבוססות על בניית רשתות עצביות.
לכל אסטרטגיה יש את היתרונות שלה. אבל לא משנה באיזו שיטה תבחר, אימון אלגוריתם ML בדרך כלל לא עובד בניסיון הראשון. הסבה ושיפור הם שיטות נפוצות. אל תתייאש אם אלגוריתם ה-OCR אינו מספק מיד זיהוי טקסט מדויק לחלוטין. עם תרגול והתמדה, אתה תגיע לשם!
— שלב 5. לאחר עיבוד ואבטחת איכות
למעשה, אם אתה לא רוצה לעשות הכל מחדש, אתה צריך לעשות QA בכל שלב של הדרך. אבל זה שלב ה-QA האחרון ותגרום לאלגוריתם ה-OCR שלך לעבוד. זה הזמן לקצור את הפירות של העבודה הקשה שלך ולבסוף לעשות דיגיטציה של זרימת העבודה של המסמכים שלך, ולחסוך לעסק שלך זמן וכסף.
למרות שלא נדון לעתים קרובות מחוץ לתעשיית למידת המכונה, לזיהוי תווים אופטי יש את אחד מדירוגי השימושיות הגבוהים ביותר ב-AI. עסקים עדיין פועלים על סמך כמויות אדירות של מסמכי נייר, נוהג מיושן וכמעט מזיק. OCR יכול לעזור לעסקים להתמודד עם זה על ידי דיגיטציה של זרימת העבודה.
בנוסף, היקף היישום של OCR לא נעצר שם. כל טקסט, בין אם זה דוח מסודר בקפידה, שלט אקראי בחנות או פתק בכתב יד, ניתן לעיבוד באמצעות OCR ולהמיר אותו לטקסט קריא במכונה. זהו צעד לקראת אוטומציה של ביג דאטה.
באופן מוזר, בעוד שבניית אלגוריתמים לזיהוי טקסט אינה טכנולוגיה חדשה, היא מאתגרת כתמיד. כמובן, אלגוריתמי OCR בקוד פתוח זמינים לציבור. עם זאת, אם אתה רוצה מודל זיהוי טקסט חדיש למטרה הספציפית שלך, עדיף לבנות אחד בעצמך. אנחנו יכולים לעזור לך! ספר לנו על הפרויקט שלך ואנו נציין את המסמכים באופן מקצועי כדי להכשיר את אלגוריתם ה-OCR שלך.