Портативный 3,46-дюймовый переводчик 112 языков Запись голоса 99-процентное точное сканирование Язык Переводчик Ручка Умный переводчик
Использование новейших технологий:
1. Принять последнююOCRтехнология распознавания текста;
2. Саморазвитиераспознавание графикиалгоритмическая технология;
3. Принятие новейших китайскихТТСтехнология распознавания речи.
Использование новейшего чипа с {{0}}ядром ARM Cortex-A9 2ГГц с мощной технологией TTS и аудиотрансляции для обеспечения точного перевода, точного произношения, возможности быстрого сканирования и необходимой скорости 0,5 с
Что такое алгоритм оптического распознавания символов и чем он полезен?
Оптическое распознавание символов (OCR)— это тип аннотации, который позволяет преобразовывать изображения печатной или рукописной информации в машиночитаемый текст.
Хотя OCR часто упускают из виду, это незаменимый помощник, когда мы говорим об автоматизации. Это устраняет поток ненужных бумажных документов. Это позволяет вам классифицировать, организовывать, хранить, управлять и обмениваться информацией, избегая при этом рисков безопасности, связанных с физической природой бумажных документов.
Доступность OCR стала шире. Вы, должно быть, видели его в сканерах билетов в кино или в аэропортах и на вокзалах. Он используется для извлечения данных и мониторинга безопасности (вспомните автомобильные номерные знаки или уличные знаки). Электронные подписи — еще одна форма OCR. Но, возможно, наиболее распространенное использование оптического распознавания текста — это преобразование изображений деловых документов в цифровой текст, который можно искать, редактировать и управлять им.
Давайте представим ситуацию. Вы идете на важную встречу. Ваш деловой партнер показывает вам документ; вы достаете свой смартфон и делаете быстрое фото. Кажется, у вас есть нужная информация, но она представлена в виде изображения. Вы не можете использовать этот документ напрямую. Вместо этого вам нужно преобразовать пиксели фотографии в удобочитаемый формат, чтобы вы могли редактировать и манипулировать содержащейся в ней информацией.
Кроме того, автоматизация на основе OCR — это не только обмен информацией в цифровой форме. Когда у вас много документов, машины могут использовать их в качестве записей данных для поиска закономерностей и тенденций. Визуализация также стала проще: если вам нужны диаграммы, схемы или электронные таблицы, использование цифровых документов намного быстрее, чем написание визуально приятного отчета от руки. OCR позволяет вам тратить меньше времени на обработку каждого нового документа, экономя трудозатраты и фокусируясь на стратегиях с добавленной стоимостью.
Как работает алгоритм OCR?
Люди очень хорошо распознают текстовые символы, даже если они написаны от руки. Однако для машины это непосильная задача. Им нужны алгоритмы машинного обучения, чтобы научиться читать так, как читают люди. С этой целью алгоритмы OCR требуют обширного обучения для обработки текстовых изображений.
Для того, чтобы понять, как работает алгоритм OCR, сначала мы хотим подробнее рассказать вам о тексте и его свойствах. Почему? Потому что именно так машины видят текст: как часть изображения.
Текстовые свойства алгоритмов OCR
Есть большая разница между текстом, который вы можете найти в коммерческом сеттинге, и текстом, который существует «в дикой природе»: в виде уличных, рукописных заметок, капчи и т. д. Один в хорошо структурированном, лаконичном скане ежеквартального отчета находится за много миль от случайных граффити, снятых на камеру дронами наблюдения. Однако эти два примера демонстрируют множество свойств, которые помогают объяснить текстовые изображения алгоритмам машинного обучения.
Плотность.На сканированных документах текст часто бывает более плотным, чем текст на фотографиях с углов улицы.
Структура.Разница заключается в разнице между упорядоченными строками печатного текста и плохой структурой (или ее отсутствием) в рукописном списке покупок.
Шрифт и размер.Жесткие шрифты и буквы одинакового размера более узнаваемы, чем уличные знаки с непоследовательным или произвольным почерком.
Тип персонажа.Это свойство указывает не только на наличие букв, но и на наличие цифр, символов и специальных символов. Кроме того, важен язык. Документ обычно состоит из одного языка; с другой стороны, вывеска или граффити могут содержать информацию на нескольких языках.
Шум.Важно обратить внимание на то, как получено изображение (сканированные или ксерокопированные документы; сфотографированные знаки и номерные знаки). В зависимости от метода фотографии, как правило, производят больше шума, чем сканы.
Положение и выравнивание текста на изображении. Скан обычно спереди и по центру с небольшим наклоном. Фотографии, напротив, не предполагают строгой компоновки: текст может быть в любой части изображения, а можно снимать сбоку.
Как видите, текст — это не просто несколько строк символов. Естественно, текстовые атрибуты помогают создавать нюансы алгоритмов OCR.
Теперь, когда мы знаем, чем отличается текст, давайте посмотрим, как построить алгоритм OCR.
Процесс построения, маркировки и обучения алгоритмов распознавания текста
Создание, маркировка и обучение алгоритмов распознавания текста Создание, маркировка и обучение алгоритмов распознавания текста
Создание алгоритма OCR с нуля требует много шагов.
Совет: Это краткий обзор основных шагов, необходимых для создания механизма OCR. Если вам нужна более подробная разбивка, перейдите по этой ссылке, чтобы прочитать длинную статью о жизненном цикле проекта ИИ.
— Шаг 1. Сбор
Первое, что вам нужно сделать, это собрать базу данных документов. У вас уже могут быть бумажные документы, которые вы хотите оцифровать. Однако для построения алгоритма оптического распознавания символов необходимо выбрать достаточно большую репрезентативную выборку. Это означает, что выбранный вами набор документов должен соответствовать вашей конечной цели.
Кроме того, этот шаг включает в себя сканирование, копирование или фотографирование документов. Если изображения будут качественными, это сильно пойдет на пользу и облегчит процесс обучения. Подробнее о хороших характеристиках набора данных читайте в нашей статье.
— Шаг 2. Предварительная обработка
Прежде чем приступить к распознаванию текста, изображения документов необходимо подготовить, очистить и оптимизировать для алгоритмов OCR. Существует множество проблем, которые могут привести к ухудшению качества изображения: недостаточное освещение, мерцание и отражения бумаги, плохое качество камеры или сканера, перекошенные углы, отсутствующие символы или плохое качество печати и т. д.
Если вы хотите правильно обучить алгоритм OCR, вам следует рассмотреть возможность выполнения следующих действий перед следующим шагом:
Преобразуйте изображение в черно-белое. Удаление цветов может уменьшить неоднозначность при обнаружении текста.
Выпрямить и выровнять. Нечетные углы значительно усложняют процесс обнаружения.
Вырезать и центрировать текст. Оставьте только важные части: текст должен быть впереди и по центру, а не спрятан где-то в углах.
Применяйте фильтры для уменьшения шума. Отдельные персонажи должны выделяться на фоне. Помните, что сканы обычно более четкие, чем фотографии.
— Шаг 3. Разметка данных
Это важный шаг в алгоритме OCR, и именно здесь мы готовы вам помочь. Процесс распознавания текста состоит из двух задач: обнаружение текста и распознавание.
Мы используем бокс, чтобы выделить и обвести текстовую область. Это сообщает алгоритму OCR, что искать на изображении.
Затем наши аннотаторы расшифровывают (вводят текст вручную) изображения. Позже алгоритмы OCR смогут использовать классификацию изображений для поиска закономерностей между наборами пикселей и типами символов.
Кроме того, мы также провели несколько раундов контроля качества. Люди намного лучше распознают текст на изображениях, чем машины, но даже в этом случае мы хотим убедиться, что ничего не пропущено.
Этот шаг маркировки данных требует много времени и усилий, но вам не нужно об этом беспокоиться. Мы хотели бы снять эту задачу с ваших плеч. Аннотации данных для задач OCR — одна из функций Label Your Data. Мы делали это раньше и хотели бы сделать это снова для вашего проекта OCR. Позвоните нам сегодня, чтобы узнать больше!
— Шаг 4. обучение
Теперь, когда у вас есть аннотированные документы, вы можете приступить к обучению алгоритма OCR. Этот шаг зависит от типа стратегии, которую вы используете для построения алгоритма OCR. Эти стратегии широко варьируются: от классических методов компьютерного зрения до специализированных методов глубокого обучения, основанных на построении нейронных сетей.
Каждая стратегия имеет свои преимущества. Но независимо от того, какой метод вы выберете, обучение алгоритму машинного обучения обычно не работает с первой попытки. Переподготовка и повышение квалификации являются обычной практикой. Не расстраивайтесь, если алгоритм OCR не сразу обеспечивает идеально точное распознавание текста. С практикой и настойчивостью у вас все получится!
— Шаг 5. Постобработка и контроль качества
На самом деле, если вы не хотите делать все заново, вам нужно проверять качество каждого шага. Но это последний шаг контроля качества, который заставит ваш алгоритм OCR работать. Пришло время пожинать плоды вашей тяжелой работы и, наконец, оцифровать документооборот, сэкономив время и деньги вашего бизнеса.
Хотя оптическое распознавание символов не часто обсуждается за пределами индустрии машинного обучения, оно имеет один из самых высоких рейтингов удобства использования в ИИ. Предприятия по-прежнему работают на основе огромного количества бумажных документов, что является устаревшей и почти вредной практикой. OCR может помочь предприятиям справиться с этим, оцифровав рабочий процесс.
Кроме того, сфера применения OCR на этом не заканчивается. Любой текст, будь то аккуратно оформленный отчет, случайная вывеска магазина или рукописная заметка, может быть обработан OCR и преобразован в машиночитаемый текст. Это шаг к автоматизации больших данных.
Как ни странно, хотя создание алгоритмов распознавания текста не является новой технологией, это как никогда сложно. Конечно, общедоступны алгоритмы OCR с открытым исходным кодом. Однако, если вам нужна современная модель распознавания текста для ваших конкретных целей, лучше всего создать ее самостоятельно. Мы можем помочь тебе! Расскажите нам о своем проекте, и мы профессионально аннотируем документы для обучения вашего алгоритма распознавания текста.