Kaasaskantav 3,46-tolline tõlkija 112 keelt Salvestage häält 99 protsenti täpne skannimine keel Tõlkelugeja pliiats nutikas tõlkija
Kasutades uusimat tehnoloogiat:
1. Võtke vastu uusimOCRtekstituvastustehnoloogia;
2. Ise arenenudgraafikatuvastusalgoritmitehnoloogia;
3. Hiina uusima vastuvõtmineTTSkõnetuvastustehnoloogia.
Kasutades uusimat {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz kiipi koos võimsa TTS-i ja heli tõlketehnoloogiaga, et tagada täpne tõlge, täpne hääldus, kiire skannimisvõime ja kiirus, mida vaid vaja on 0,5 s
Mis on optiline märgituvastusalgoritm ja miks see kasulik on?
Optiline märgituvastus (OCR)on annotatsiooni tüüp, mis võimaldab trükitud või käsitsi kirjutatud teabe kujutisi masinloetavaks tekstiks transkribeerida.
Kuigi OCR jääb sageli tähelepanuta, on see automatiseerimisest rääkides asendamatu abimees. See välistab tarbetute paberdokumentide voo. See võimaldab teil teavet klassifitseerida, korraldada, salvestada, hallata ja jagada, vältides samal ajal paberdokumentide füüsilise olemusega seotud turvariske.
OCR-i kättesaadavus on muutunud laiemaks. Olete seda kindlasti näinud kinopiletite skannerites või lennujaamades ja rongijaamades. Seda kasutatakse andmete väljavõtmiseks ja turvaseireks (mõelge auto numbrimärkidele või tänavasildidele). Elektroonilised allkirjad on OCR-i teine vorm. Kuid vaieldamatult on OCR-i kõige levinum kasutusala äridokumentide piltide teisendamine digitaaltekstiks, mida saab otsida, redigeerida ja hallata.
Kujutame ette olukorda. Osalete tähtsal koosolekul. Teie äripartner näitab teile dokumenti; tõmbate nutitelefoni välja ja teete kiire foto. Tundub, et teil on vajalik teave olemas, kuid see on pildi kujul. Te ei saa seda dokumenti otse kasutada. Selle asemel peate teisendama foto pikslid loetavasse vormingusse, et saaksite selles sisalduvat teavet muuta ja sellega manipuleerida.
Lisaks ei seisne OCR-põhine automatiseerimine ainult teabe jagamine digitaalsel kujul. Kui teil on palju dokumente, saavad masinad neid mustrite ja suundumuste leidmiseks kasutada andmesisestusena. Lihtsamaks on muutunud ka visualiseerimine: kui vajate diagramme, skeeme või tabeleid, on digitaalsete dokumentide kasutamine palju kiirem kui visuaalselt meeldiva aruande käsitsi kirjutamine. OCR võimaldab teil kulutada vähem aega iga uue dokumendi töötlemisele, säästes tööjõukulusid ja keskendudes lisandväärtuse strateegiatele.
Kuidas OCR-algoritm töötab?
Inimesed tunnevad väga hästi ära tekstimärgid, isegi kui need on käsitsi kirjutatud. Masina jaoks on see aga suur tellimus. Nad vajavad masinõppe algoritme, et õppida, kuidas lugeda, kuidas inimesed loevad. Selleks vajavad OCR-algoritmid tekstipiltide töötlemiseks põhjalikku koolitust.
Selleks, et mõista, kuidas OCR-algoritm töötab, tahame teile kõigepealt rääkida tekstist ja selle omadustest. Miks? Sest nii näevad masinad teksti: osana pildist.
OCR-algoritmide tekstiomadused
Kaubanduskeskkonnas leiduva teksti ja "loodusliku" teksti vahel on suur erinevus: tänavate, käsitsi kirjutatud märkmete, captcha jne kujul. Üks hästi struktureeritud ja segadusteta skannimiskvartaliaruandes on miilide kaugusel juhuslikest grafititest, mille jälgimisdroonid kaamerasse püüdsid. Need kaks näidet näitavad aga paljusid omadusi, mis aitavad tekstipilte masinõppealgoritmidele selgitada.
Tihedus.Dokumentide skaneerimisel on tekst sageli tihedam kui tänavanurga fotodel olev tekst.
Struktuur.Erinevus seisneb erinevuses trükitud teksti järjestatud ridade ja kehva struktuuri (või selle puudumise) vahel käsitsi kirjutatud ostunimekirjas.
Font ja suurus.Jäigad kirjatüübid ja ühesuurused tähed on paremini äratuntavad kui ebaühtlase või vabakäelise käekirjastiiliga tänavasildid.
Tegelaste tüüp.See omadus ei näita mitte ainult tähtede, vaid ka numbrite, sümbolite ja erimärkide olemasolu. Samuti on oluline keel. Dokument koosneb tavaliselt ühest keelest; teisest küljest võib silt või grafiti sisaldada teavet mitmes keeles.
Müra.Oluline on pöörata tähelepanu sellele, kuidas pilt saadakse (skaneeritud või paljundatud dokumendid; pildistatud sildid ja numbrimärgid). Olenevalt meetodist tekitavad fotod rohkem müra kui skannimine.
Teksti asukoht ja joondus pildil. Skaneerimine toimub tavaliselt ees ja keskel, vähese kaldega. Fotod seevastu ei paku mingit ranget paigutust: tekst võib olla pildi mis tahes osas ja seda saab teha küljelt.
Nagu näete, ei koosne tekst vaid mõnest reast tähemärgist. Loomulikult aitavad tekstiatribuudid luua OCR-algoritmide nüansse.
Nüüd, kui teame, kuidas tekst erineb, vaatame, kuidas luua OCR-algoritmi.
Tekstituvastusalgoritmide koostamise, sildistamise ja koolitamise protsess
Tekstituvastusalgoritmide koostamine, sildistamine ja treenimine Tekstituvastusalgoritmide koostamine, sildistamine ja treenimine
OCR-algoritmi nullist ülesehitamine võtab palju samme.
Näpunäide. See on lühike ülevaade OCR-mootori ehitamiseks vajalikest peamistest sammudest. Kui soovite üksikasjalikumat jaotust, järgige seda linki, et lugeda pikka artiklit AI projekti elutsükli kohta.
— 1. etapp. Kogumine
Esimene asi, mida peate tegema, on koguda dokumentide andmebaas. Sul võib juba olla paberdokumente, mida soovid digiteerida. Optilise märgituvastusalgoritmi koostamiseks tuleb aga valida piisavalt suur esinduslik valim. See tähendab, et teie valitud dokumentide kogum peaks olema teie lõppeesmärgi jaoks asjakohane.
Lisaks hõlmab see samm dokumentide skannimist, kopeerimist või pildistamist. Kui pildid on kvaliteetsed, on sellest palju kasu ja see hõlbustab koolitusprotsessi. Lisateavet andmestiku heade omaduste kohta leiate meie artiklist.
— 2. etapp. Eeltöötlus
Enne teksti äratundmise alustamist tuleb dokumendipildid ette valmistada, puhastada ja OCR-algoritmide jaoks optimeerida. Probleeme, mis võivad põhjustada kehva pildikvaliteeti, on palju: ebapiisav valgustus, paberi värelemine ja peegeldused, halb kaamera või skanneri kvaliteet, kaldenurgad, puuduvad tähemärgid või halb prindikvaliteet jne.
Kui soovite OCR-algoritmi korralikult välja õpetada, peaksite enne järgmist sammu tegema järgmist.
Teisendage pilt mustvalgeks. Värvide eemaldamine võib vähendada tekstituvastuse ebaselgust.
Sirgendage ja joondage. Paaritud nurgad raskendavad tuvastamisprotsessi oluliselt.
Lõika ja keskel tekst. Jätke ainult olulised osad: tekst peaks olema ees ja keskel, mitte kuskile nurkadesse peidetud.
Müra vähendamiseks rakendage filtreid. Üksikud tegelased peaksid taustast silma paistma. Pidage meeles, et skaneeringud on tavaliselt teravamad kui fotod.
— 3. etapp. Andmete märgistamine
See on OCR-algoritmi kriitiline samm ja siin olemegi siin, et teid aidata. Tekstituvastusprotsess koosneb kahest ülesandest: teksti tuvastamine ja tuvastamine.
Tekstiala esiletõstmiseks ja kontuuriks kasutame kasti. See ütleb OCR-algoritmile, mida pildilt otsida.
Meie annotaatorid transkribeerivad (sisestavad teksti käsitsi) piltidele. Hiljem saavad OCR-algoritmid kasutada kujutiste klassifikatsiooni, et leida mustreid pikslikomplektide ja märgitüüpide vahel.
Lisaks viisime läbi ka mitu QA vooru. Inimesed tunnevad piltidel teksti palju paremini ära kui masinad, kuid isegi siis tahame olla kindlad, et midagi ei jääks kahe silma vahele.
See andmete märgistamise etapp võtab palju aega ja vaeva, kuid te ei pea selle pärast muretsema. Meile meeldiks see ülesanne teie õlgadelt maha võtta. OCR-ülesannete andmete märkimine on üks funktsiooni Label Your Data funktsioonidest. Oleme seda varem teinud ja tahaksime seda teie OCR-projekti jaoks uuesti teha. Lisateabe saamiseks helistage meile juba täna!
— 4. etapp. koolitus
Nüüd, kui teil on märkustega dokumendid, võite alustada OCR-algoritmi treenimist. See samm sõltub OCR-algoritmi koostamiseks kasutatava strateegia tüübist. Need strateegiad on väga erinevad, alates klassikalistest arvutinägemistehnikatest kuni spetsiaalsete süvaõppemeetoditeni, mis põhinevad närvivõrkude ehitamisel.
Igal strateegial on oma eelised. Kuid olenemata sellest, millise meetodi valite, ML-algoritmi koolitus tavaliselt esimesel katsel ei tööta. Ümberõpe ja täiustamine on levinud praktika. Ärge heitke meelt, kui OCR-algoritm ei taga kohe täiesti täpset tekstituvastust. Harjutamise ja järjekindlusega jõuate selleni!
— 5. etapp. Järeltöötlus ja kvaliteedi tagamine
Tegelikult, kui te ei soovi kõike uuesti teha, peate kvaliteedi tagama igal sammul. Kuid see on viimane kvaliteedikontrolli samm ja teie OCR-algoritm töötab. On aeg lõigata oma raske töö vilju ja lõpuks digiteerida oma dokumentide töövoog, säästes oma ettevõtte aega ja raha.
Ehkki sellest väljaspool masinõppetööstust sageli ei räägita, on optilise märgituvastuse kasutatavus AI-s üks kõrgemaid. Ettevõtted tegutsevad endiselt tohutul hulgal paberdokumentidel, mis on aegunud ja peaaegu kahjulik praktika. OCR võib aidata ettevõtetel sellega toime tulla, digiteerides töövoo.
Lisaks ei piirdu OCR-i kohaldamisala sellega. OCR-iga saab töödelda ja masinloetavaks tekstiks teisendada mis tahes teksti, olgu see siis korralikult paigutatud aruanne, juhuslik poemärk või käsitsi kirjutatud märkus. See on samm suurandmete automatiseerimise suunas.
Kummalisel kombel ei ole tekstituvastusalgoritmide loomine uus tehnoloogia, kuid see on sama keeruline kui kunagi varem. Loomulikult on avatud lähtekoodiga OCR-algoritmid avalikkusele kättesaadavad. Kui aga soovite oma konkreetse otstarbe jaoks nüüdisaegset tekstituvastusmudelit, on kõige parem see ise luua. Me saame sind aidata! Rääkige meile oma projektist ja me teeme teie OCR-algoritmi koolitamiseks dokumentidele professionaalsed märkused.