Pārnēsājams 3,46 collu tulkotājs, 112 valodas, ierakstiet balsi, 99 procenti precīza skenēšana, valodas tulkošanas lasītāja pildspalva, viedais tulkotājs
Izmantojot jaunākās tehnoloģijas:
1. Pieņem jaunākoOCRteksta atpazīšanas tehnoloģija;
2. Pašattīstītsgrafikas atpazīšanaalgoritmu tehnoloģija;
3. Ķīnas jaunākā pieņemšanaTTSrunas atpazīšanas tehnoloģija.
Izmantojot jaunāko {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz mikroshēmu ar jaudīgu TTS un audio tulkošanas tehnoloģiju, lai nodrošinātu precīzu tulkojumu, precīzu izrunu, ātru skenēšanas spēju un nepieciešamo ātrumu 0,5 s
Kas ir optiskā rakstzīmju atpazīšanas algoritms un kāpēc tas ir noderīgs?
Optiskā rakstzīmju atpazīšana (OCR)ir anotācijas veids, kas ļauj drukātas vai ar roku rakstītas informācijas attēlus pārrakstīt mašīnlasāmā tekstā.
Lai gan OCR bieži tiek ignorēts, tas ir neaizvietojams palīgs, kad mēs runājam par automatizāciju. Tas novērš nevajadzīgu papīra dokumentu plūsmu. Tas ļauj klasificēt, kārtot, uzglabāt, pārvaldīt un koplietot informāciju, vienlaikus izvairoties no drošības riskiem, kas saistīti ar papīra dokumentu fizisko raksturu.
OCR pieejamība ir kļuvusi plašāka. Jūs noteikti esat to redzējis filmu biļešu skeneros vai lidostās un dzelzceļa stacijās. To izmanto datu ieguvei un drošības uzraudzībai (domājiet par automašīnu numura zīmēm vai ielu zīmēm). Elektroniskie paraksti ir vēl viens OCR veids. Taču neapšaubāmi visizplatītākā OCR izmantošana ir biznesa dokumentu attēlu konvertēšana digitālā tekstā, ko var meklēt, rediģēt un pārvaldīt.
Iedomāsimies situāciju. Jūs apmeklējat svarīgu sapulci. Jūsu biznesa partneris parāda jums dokumentu; izvelk viedtālruni un ātri nofotografē. Šķiet, ka jums ir vajadzīgā informācija, bet tā ir attēla veidā. Jūs nevarat izmantot šo dokumentu tieši. Tā vietā jums ir jāpārvērš fotoattēla pikseļi lasāmā formātā, lai jūs varētu rediģēt un manipulēt ar tajā ietverto informāciju.
Turklāt uz OCR balstīta automatizācija nav tikai informācijas apmaiņa digitālā formā. Ja jums ir daudz dokumentu, iekārtas var izmantot tos kā datu ierakstus, lai atrastu modeļus un tendences. Vieglāka kļuvusi arī vizualizācija: ja nepieciešamas diagrammas, shēmas vai izklājlapas, digitālo dokumentu izmantošana ir daudz ātrāka nekā vizuāli patīkamas atskaites rakstīšana ar roku. OCR ļauj tērēt mazāk laika katra jauna dokumenta apstrādei, ietaupot darbaspēka izmaksas un koncentrējoties uz pievienotās vērtības stratēģijām.
Kā darbojas OCR algoritms?
Cilvēki ļoti labi atpazīst teksta rakstzīmes, pat ja tās ir rakstītas ar roku. Tomēr mašīnai tas ir liels pasūtījums. Viņiem ir nepieciešami mašīnmācīšanās algoritmi, lai uzzinātu, kā lasīt, kā cilvēki lasa. Šajā nolūkā OCR algoritmiem ir nepieciešama plaša apmācība, lai apstrādātu teksta attēlus.
Lai saprastu, kā darbojas OCR algoritms, vispirms vēlamies pastāstīt vairāk par tekstu un tā īpašībām. Kāpēc? Jo tā mašīnas redz tekstu: kā attēla daļu.
OCR algoritmu teksta īpašības
Pastāv liela atšķirība starp tekstu, ko varat atrast komerciālā vidē, un tekstu, kas pastāv "savvaļā": ielas, ar roku rakstītu piezīmju, captcha utt. atrodas jūdžu attālumā no nejaušiem grafiti, ko kamerā fiksējuši novērošanas droni. Tomēr šie divi piemēri parāda daudzas īpašības, kas palīdz izskaidrot teksta attēlus mašīnmācīšanās algoritmiem.
Blīvums.Skenējot dokumentus, teksts bieži ir blīvāks nekā teksts ielas stūra fotoattēlos.
Struktūra.Atšķirība ir atšķirība starp sakārtotām drukātā teksta rindām un sliktu struktūru (vai tās trūkumu) ar roku rakstītā iepirkumu sarakstā.
Fonts un izmērs.Stingri fonti un tāda paša izmēra burti ir labāk atpazīstami nekā ielu zīmes ar nekonsekventu vai brīvrokas rokraksta stilu.
Rakstzīmju tips.Šis īpašums norāda ne tikai uz burtu, bet arī ciparu, simbolu un speciālo rakstzīmju klātbūtni. Arī valoda ir svarīga. Dokuments parasti sastāv no vienas valodas; no otras puses, zīme vai grafiti var saturēt informāciju vairākās valodās.
Troksnis.Ir svarīgi pievērst uzmanību tam, kā tiek iegūts attēls (skenēti vai kopēti dokumenti; fotografētas zīmes un numura zīmes). Atkarībā no metodes fotoattēli parasti rada vairāk trokšņa nekā skenēšana.
Teksta novietojums un līdzinājums uz attēla. Skenēšana parasti ir priekšā un centrā ar nelielu slīpumu. Savukārt fotoattēli nepiedāvā nekādu stingru izkārtojumu: teksts var atrasties jebkurā attēla daļā, un to var uzņemt no sāniem.
Kā redzat, teksts nav tikai dažas rakstzīmju rindiņas. Protams, teksta atribūti palīdz veidot OCR algoritmu nianses.
Tagad, kad mēs zinām, kā teksts atšķiras, redzēsim, kā izveidot OCR algoritmu.
Teksta atpazīšanas algoritmu veidošanas, marķēšanas un apmācības process
Teksta atpazīšanas algoritmu veidošana, marķēšana un apmācība Teksta atpazīšanas algoritmu veidošana, marķēšana un apmācība
OCR algoritma izveide no nulles prasa daudzas darbības.
Padoms. Šis ir īss pārskats par galvenajām darbībām, kas jāveic, lai izveidotu OCR dzinēju. Ja vēlaties detalizētāku sadalījumu, izmantojiet šo saiti, lai izlasītu garu rakstu par AI projekta dzīves ciklu.
— 1. solis. Savākšana
Pirmā lieta, kas jums jādara, ir apkopot dokumentu datu bāzi. Jums jau var būt papīra dokumenti, kurus vēlaties digitalizēt. Tomēr, lai izveidotu optisko rakstzīmju atpazīšanas algoritmu, ir jāizvēlas pietiekami liels reprezentatīvs paraugs. Tas nozīmē, ka jūsu izvēlētajam dokumentu kopumam ir jāatbilst jūsu gala mērķim.
Turklāt šajā darbībā ietilpst dokumentu skenēšana, kopēšana vai fotografēšana. Ja attēli ir kvalitatīvi, tas ļoti iegūs un atvieglos apmācības procesu. Lasiet vairāk par labiem datu kopas raksturlielumiem mūsu rakstā.
— 2. solis. Priekšapstrāde
Pirms sākt atpazīt tekstu, dokumentu attēli ir jāsagatavo, jāiztīra un jāoptimizē OCR algoritmiem. Ir daudzas problēmas, kas var izraisīt sliktu attēla kvalitāti: nepietiekams apgaismojums, papīra mirgošana un atspīdumi, slikta kameras vai skenera kvalitāte, šķībi leņķi, trūkst rakstzīmju vai slikta drukas kvalitāte utt.
Ja vēlaties pareizi apmācīt OCR algoritmu, pirms nākamās darbības veiciet tālāk norādītās darbības.
Pārvērtiet attēlu melnbaltā. Krāsu noņemšana var samazināt teksta noteikšanas neskaidrības.
Iztaisnojiet un izlīdziniet. Nepāra leņķi ievērojami sarežģī noteikšanas procesu.
Izgriezt un centrēt tekstu. Atstājiet tikai svarīgās daļas: tekstam jābūt priekšā un centrā, nevis paslēptam kaut kur stūros.
Izmantojiet filtrus, lai samazinātu troksni. Atsevišķām rakstzīmēm vajadzētu izcelties no fona. Atcerieties, ka skenētie attēli parasti ir asāki nekā fotoattēli.
— 3. solis. Datu marķēšana
Šis ir būtisks solis OCR algoritmā, un mēs esam šeit, lai jums palīdzētu. Teksta atpazīšanas process sastāv no diviem uzdevumiem: teksta noteikšana un atpazīšana.
Mēs izmantojam boksu, lai izceltu un iezīmētu teksta apgabalu. Tas OCR algoritmam norāda, ko meklēt attēlā.
Mūsu anotatori pēc tam atšifrē (manuāli ievada tekstu) uz attēliem. Vēlāk OCR algoritmi varēs izmantot attēlu klasifikāciju, lai atrastu modeļus starp pikseļu kopām un rakstzīmju veidiem.
Turklāt mēs arī veicām vairākas kvalitātes nodrošināšanas kārtas. Cilvēki daudz labāk atpazīst tekstu attēlos nekā mašīnas, taču pat tad mēs vēlamies pārliecināties, ka nekas netiek palaists garām.
Šis datu marķēšanas posms prasa daudz laika un pūļu, taču jums par to nav jāuztraucas. Mēs labprāt noņemtu šo uzdevumu no jūsu pleciem. Datu anotācija OCR uzdevumiem ir viena no Label Your Data funkcijām. Mēs to esam darījuši iepriekš, un mēs labprāt to darītu vēlreiz jūsu OCR projektam. Zvaniet mums šodien, lai uzzinātu vairāk!
— Solis 4. apmācība
Tagad, kad dokumenti ir anotēti, varat sākt apmācīt OCR algoritmu. Šis solis ir atkarīgs no stratēģijas veida, kuru izmantojat OCR algoritma izveidei. Šīs stratēģijas ir ļoti dažādas, sākot no klasiskajām datorredzes metodēm līdz specializētām dziļās mācīšanās metodēm, kuru pamatā ir neironu tīklu veidošana.
Katrai stratēģijai ir savas priekšrocības. Bet neatkarīgi no tā, kuru metodi izvēlaties, ML algoritmu apmācība parasti nedarbojas ar pirmo mēģinājumu. Pārkvalificēšanās un uzlabošana ir izplatīta prakse. Nezaudējiet drosmi, ja OCR algoritms nekavējoties nenodrošina perfekti precīzu teksta atpazīšanu. Ar praksi un neatlaidību jūs to sasniegsit!
— 5. posms. Pēcapstrāde un kvalitātes nodrošināšana
Patiesībā, ja nevēlaties darīt visu no jauna, jums ir jāveic kvalitātes nodrošināšana ik uz soļa. Bet šis ir pēdējais kvalitātes nodrošināšanas solis, kas ļauj jūsu OCR algoritmam darboties. Ir pienācis laiks plūkt smagā darba augļus un beidzot digitalizēt dokumentu darbplūsmu, ietaupot uzņēmuma laiku un naudu.
Lai gan tas netiek bieži apspriests ārpus mašīnmācīšanās nozares, optiskajai rakstzīmju atpazīšanai ir viens no augstākajiem lietojamības novērtējumiem AI. Uzņēmumi joprojām darbojas, pamatojoties uz milzīgu daudzumu papīra dokumentu, kas ir novecojusi un gandrīz kaitīga prakse. OCR var palīdzēt uzņēmumiem ar to tikt galā, digitalizējot darbplūsmu.
Turklāt OCR piemērošanas joma ar to nebeidzas. Jebkuru tekstu, neatkarīgi no tā, vai tas ir glīti sakārtots ziņojums, nejauša veikala zīme vai ar roku rakstīta piezīme, var apstrādāt ar OCR un pārvērst mašīnlasāmā tekstā. Tas ir solis ceļā uz lielo datu automatizāciju.
Savādi, lai gan teksta atpazīšanas algoritmu izveide nav jauna tehnoloģija, tā ir tikpat sarežģīta kā jebkad. Protams, atklātā pirmkoda OCR algoritmi ir pieejami sabiedrībai. Tomēr, ja vēlaties savam konkrētajam mērķim modernu teksta atpazīšanas modeli, vislabāk to izveidot pats. Mēs varam jums palīdzēt! Pastāstiet mums par savu projektu, un mēs profesionāli anotēsim dokumentus, lai apmācītu jūsu OCR algoritmu.