Prijenosni prevoditelj od 3,46 inča 112 jezika Snimanje glasa 99 posto precizno skeniranje Čitač jezika Prevođenje Olovka Pametni prevoditelj
Koristeći najnoviju tehnologiju:
1. Usvojite najnovijeOCRtehnologija prepoznavanja teksta;
2. Samorazvijeniprepoznavanje grafikealgoritamska tehnologija;
3. Usvajanje najnovijeg kineskogTTStehnologija za prepoznavanje govora.
Koristeći najnoviji {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz čip, sa moćnim TTS-om i tehnologijom prevođenja zvuka, kako bi se osigurao precizan prijevod, tačan izgovor, sposobnost brzog skeniranja i brzina koja je potrebna samo 0.5s
Šta je optički algoritam za prepoznavanje znakova i zašto je koristan?
Optičko prepoznavanje znakova (OCR)je vrsta napomene koja omogućava da se slike otkucanih ili rukopisnih informacija prepisuju u strojno čitljiv tekst.
Iako se OCR često zanemaruje, on je nezamjenjiv pomoćnik kada govorimo o automatizaciji. Eliminiše protok nepotrebnih papirnih dokumenata. Omogućava vam da klasifikujete, organizujete, skladištite, upravljate i delite informacije uz izbegavanje bezbednosnih rizika povezanih sa fizičkom prirodom papirnih dokumenata.
Dostupnost OCR-a je postala šira. Sigurno ste ga vidjeli na skenerima za kino karte ili na aerodromima i željezničkim stanicama. Koristi se za ekstrakciju podataka i sigurnosni nadzor (mislimo na registarske tablice automobila ili ulične znakove). Elektronski potpisi su još jedan oblik OCR-a. Ali vjerovatno najčešća upotreba OCR-a je pretvaranje slika poslovnih dokumenata u digitalni tekst koji se može pretraživati, uređivati i njime upravljati.
Zamislimo situaciju. Prisustvujete važnom sastanku. Vaš poslovni partner vam pokazuje dokument; izvadite pametni telefon i napravite brzu fotografiju. Čini se da imate informacije koje su vam potrebne, ali one su u obliku slike. Ne možete direktno koristiti ovaj dokument. Umjesto toga, trebate pretvoriti piksele fotografije u čitljiv format kako biste mogli uređivati i manipulirati informacijama koje sadrži.
Nadalje, automatizacija zasnovana na OCR-u nije samo dijeljenje informacija u digitalnom obliku. Kada imate puno dokumenata, mašine ih mogu koristiti kao unose podataka za pronalaženje obrazaca i trendova. Vizualizacija je također postala lakša: ako su vam potrebni dijagrami, šeme ili proračunske tablice, korištenje digitalnih dokumenata je mnogo brže od ručnog pisanja vizualno ugodnog izvještaja. OCR vam omogućava da potrošite manje vremena na obradu svakog novog dokumenta, štedeći troškove rada i fokusirajući se na strategije s dodanom vrijednošću.
Kako radi OCR algoritam?
Ljudi su vrlo dobri u prepoznavanju znakova teksta, čak i ako su napisani rukom. Za mašinu, međutim, ovo je težak zadatak. Potrebni su im algoritmi za mašinsko učenje da bi naučili kako čitati kako ljudi čitaju. U tu svrhu, OCR algoritmi zahtijevaju opsežnu obuku za obradu tekstualnih slika.
Da bismo razumjeli kako radi OCR algoritam, prvo želimo da vam kažemo više o tekstu i njegovim svojstvima. Zašto? Zato što mašine tako vide tekst: kao deo slike.
Svojstva teksta OCR algoritama
Postoji velika razlika između teksta koji možete pronaći u komercijalnom okruženju i teksta koji postoji "u divljini": u obliku ulice, rukom pisanih bilješki, captcha, itd. je miljama daleko od nasumičnih grafita koje su kamerom uhvatile dronove za nadzor. Međutim, ova dva primjera pokazuju mnoga svojstva koja pomažu u objašnjenju tekstualnih slika algoritmima za strojno učenje.
Gustina.Kod skeniranja dokumenata, tekst je često gušći od teksta na fotografijama u uglovima ulice.
Struktura.Razlika je razlika između naručenih redova štampanog teksta i loše strukture (ili nedostatka iste) u rukom pisanoj listi za kupovinu.
Font i veličina.Čvrsti fontovi i slova iste veličine su prepoznatljiviji od uličnih znakova s nedosljednim ili slobodnim stilom rukopisa.
Tip karaktera.Ovo svojstvo ukazuje ne samo na prisustvo slova, već i na prisustvo brojeva, simbola i posebnih znakova. Takođe, jezik je važan. Dokument se obično sastoji od jednog jezika; s druge strane, znak ili grafiti mogu sadržavati informacije na više jezika.
Buka.Važno je obratiti pažnju na to kako se slika dobija (skenirani ili fotokopirani dokumenti; fotografisani znakovi i registarske tablice). Ovisno o metodi, fotografije imaju tendenciju da proizvode više šuma od skeniranja.
Položaj i poravnanje teksta na slici. Skeniranje je obično sprijeda i u sredini s malim nagibom. Fotografije, s druge strane, ne nude nikakav strogi raspored: tekst može biti u bilo kojem dijelu slike, a može se uzeti i sa strane.
Kao što vidite, tekst nije samo nekoliko redova znakova. Naravno, tekstualni atributi pomažu u izgradnji nijansi OCR algoritama.
Sada kada znamo kako se tekst razlikuje, hajde da vidimo kako da napravimo OCR algoritam.
Proces izgradnje, označavanja i obuke algoritama za prepoznavanje teksta
Izgradite, označite i obučite algoritme za prepoznavanje teksta Izgradite, označite i obučite algoritme za prepoznavanje teksta
Izgradnja OCR algoritma od nule zahtijeva mnogo koraka.
Savjet: Ovo je kratak pregled glavnih koraka potrebnih za izgradnju OCR motora. Ako želite detaljniju analizu, slijedite ovu vezu da pročitate dugačak članak o životnom ciklusu projekta AI.
— Korak 1. Prikupljanje
Prva stvar koju treba da uradite je da prikupite bazu dokumenata. Već možete imati papirne dokumente koje želite digitalizirati. Međutim, da biste izgradili algoritam optičkog prepoznavanja znakova, morate odabrati dovoljno veliki reprezentativni uzorak. To znači da skup dokumenata koji odaberete treba da bude relevantan za vaš krajnji cilj.
Osim toga, ovaj korak uključuje skeniranje, kopiranje ili fotografiranje dokumenata. Ako su slike visokog kvaliteta, to će uvelike koristiti i olakšati proces obuke. Pročitajte više o dobrim karakteristikama skupa podataka u našem članku.
— Korak 2. Prethodna obrada
Prije početka prepoznavanja teksta, slike dokumenta moraju biti pripremljene, očišćene i optimizirane za OCR algoritme. Mnogo je problema koji mogu uzrokovati lošu kvalitetu slike: nedovoljno osvjetljenje, treperenje i refleksije papira, loš kvalitet kamere ili skenera, iskrivljeni uglovi, nedostajući znakovi ili loš kvalitet štampe itd.
Ako želite pravilno trenirati OCR algoritam, razmislite o tome da uradite sljedeće prije sljedećeg koraka:
Pretvorite sliku u crno-bijelu. Uklanjanje boja može smanjiti dvosmislenost u otkrivanju teksta.
Ispravite i poravnajte. Neparni uglovi značajno komplikuju proces detekcije.
Izrežite i centrirajte tekst. Ostavite samo važne dijelove: tekst treba biti ispred i u sredini, a ne sakriven negdje u uglovima.
Primijenite filtere za smanjenje buke. Pojedinačni likovi treba da se izdvajaju iz pozadine. Zapamtite da su skenirane slike obično oštrije od fotografija.
— Korak 3. Označavanje podataka
Ovo je kritičan korak u OCR algoritmu i tu smo mi da vam pomognemo. Proces prepoznavanja teksta sastoji se od dva zadatka: detekcije teksta i prepoznavanja.
Koristimo boks da istaknemo i ocrtamo područje teksta. Ovo govori OCR algoritmu šta da traži na slici.
Naši anotatori zatim transkribiraju (ručno unose tekst) na slike. Kasnije će OCR algoritmi moći koristiti klasifikaciju slika da pronađu obrasce između skupova piksela i tipova znakova.
Osim toga, sproveli smo i nekoliko rundi QA. Ljudi mnogo bolje prepoznaju tekst na slikama nego mašine, ali čak i tada želimo biti sigurni da ništa nije propušteno.
Ovaj korak označavanja podataka zahtijeva mnogo vremena i truda, ali ne morate brinuti o tome. Voleli bismo da skinemo ovaj zadatak sa vaših ramena. Označavanje podataka za OCR zadatke je jedna od funkcija Label Your Data. Već smo to radili i voljeli bismo to ponoviti za vaš OCR projekat. Pozovite nas danas da saznate više!
— Korak 4. obuka
Sada kada imate dokumente sa komentarima, možete početi da obučavate OCR algoritam. Ovaj korak ovisi o vrsti strategije koju koristite za izgradnju vašeg OCR algoritma. Ove strategije se veoma razlikuju, od klasičnih tehnika kompjuterskog vida do specijalizovanih metoda dubokog učenja zasnovanih na izgradnji neuronskih mreža.
Svaka strategija ima svoje prednosti. Ali bez obzira koju metodu odaberete, obuka ML algoritma obično ne radi iz prvog pokušaja. Prekvalifikacija i usavršavanje su uobičajene prakse. Nemojte se obeshrabriti ako OCR algoritam odmah ne pruži savršeno tačno prepoznavanje teksta. Uz praksu i upornost, stići ćete!
— Korak 5. Naknadna obrada i osiguranje kvaliteta
U stvari, ako ne želite da sve radite iznova, potrebno je da na svakom koraku proverite kvalitet. Ali ovo je posljednji QA korak i neka vaš OCR algoritam radi. Vrijeme je da uberete plodove svog napornog rada i konačno digitalizujete tok rada dokumenata, štedeći svoje poslovno vrijeme i novac.
Iako se ne raspravlja često izvan industrije mašinskog učenja, optičko prepoznavanje znakova ima jednu od najviših ocjena upotrebljivosti u AI. Preduzeća i dalje posluju na osnovu ogromnih količina papirne dokumentacije, što je zastarjela i gotovo štetna praksa. OCR može pomoći preduzećima da se nose s tim digitalizacijom toka posla.
Osim toga, opseg primjene OCR-a se ne zaustavlja na tome. Svaki tekst, bilo da se radi o uredno uređenom izvještaju, nasumičnom znaku prodavnice ili rukom pisanoj bilješki, može se obraditi pomoću OCR-a i pretvoriti u strojno čitljiv tekst. Ovo je korak ka automatizaciji velikih podataka.
Čudno, iako izgradnja algoritama za prepoznavanje teksta nije nova tehnologija, izazov je kao i uvijek. Naravno, OCR algoritmi otvorenog koda dostupni su javnosti. Međutim, ako želite najmoderniji model prepoznavanja teksta za svoju specifičnu svrhu, najbolje je da ga sami napravite. Možemo vam pomoći! Recite nam nešto o svom projektu i mi ćemo profesionalno označiti dokumente kako bismo obučili vaš OCR algoritam.