Reconnaissance optique de caractères Cela peut sembler intense et étranger à la plupart d'entre nous, mais nous utilisons plus souvent cette technologie de pointe. Nous utilisons largement cette technologie, de la traduction du texte étranger dans une langue de notre choix à la numérisation des documents papier imprimés. Encore, OCR la technologie a encore progressé et fait désormais partie intégrante de notre écosystème technologique.
Cependant, il y a beaucoup trop peu d'informations sur cette technologie innovante, et il est temps de la mettre en lumière.
Qu'est-ce que la reconnaissance optique de caractères (OCR) ?
Appartenant à la famille de l'Intelligence Artificielle, la Reconnaissance Optique de Caractères est la conversion électronique de texte à partir de notes manuscrites, texte imprimé de vidéos, satellite, et des documents numérisés dans un format lisible par machine et numérique.
Il est possible d'encoder du texte à partir d'un document imprimé et de le modifier, de le stocker ou de le modifier électroniquement pour le stocker, le récupérer et l'utiliser pour créer des modèles ML à l'aide de la technologie OCR.
Il existe deux types de base d'OCR - le traditionnel et l'écrit à la main. Bien que les deux travaillent vers le même résultat, ils diffèrent dans la façon dont ils extraient les informations.
Dans l'OCR traditionnel, le texte est extrait en fonction des styles de police disponibles Systèmes OCR peut être formé avec. En revanche, dans un OCR manuscrit, où chaque style d'écriture est unique, il est difficile de lire et d'encoder. Contrairement au texte dactylographié, où le texte apparaît le même dans tous les domaines, le texte manuscrit est unique à l'individu. L'OCR manuscrit a besoin de plus de formation pour une précision la reconnaissance de formes.
Comment fonctionne la technologie OCR ?
Il existe trois éléments matériels et logiciels importants impliqués dans le fonctionnement de la technologie OCR.
Étape 1 : Conversion du document physique en image numérique
Dans cette phase, il est nécessaire d'avoir un composant de scanner optique pour convertir le document en un Image digitale. Si le document est dans un papier physique, il est essentiel de définir la zone d'intérêt afin que seules ces zones fassent l'objet d'un décodage. Les zones contenant du texte sont prises en compte pour la conversion tandis que les autres restent nulles. Les images du document sont converties en couleurs d'arrière-plan tandis que le texte reste sombre - cela aide à séparer les caractères de l'arrière-plan.
Étape 2 : Phase de reconnaissance des caractères
Cette étape lance le processus de reconnaissance de caractères spécifiques dans le texte. Le système ne procède pas à l'analyse de tout le texte – chiffres et lettres – d'un seul coup. Il choisit des segments plus petits, probablement des mots simples si le système d'IA peut reconnaître la langue avec précision.
Reconnaissance des fonctionnalités : Il est utilisé pour identifier le caractère le plus récent à l'aide de règles qui déterminent les caractéristiques spécifiques du texte. Par exemple, la lettre « T » peut nous sembler très simple, mais c'est une combinaison relativement compliquée de lignes verticales et horizontales pour une IA.
La reconnaissance de formes: L'IA est formée à l'aide d'une collection de textes et de chiffres pour identifier et reconnaître automatiquement les correspondances entre les documents et son référentiel appris.
Étape 3 : traitement et sortie du texte
Tous les caractères identifiés sont convertis en code ASCII pour être stockés pour le futur. Il est essentiel d'avoir un post-traitement pour que la première sortie puisse être revérifiée. Par exemple, les lettres « I » et « 1 » peuvent sembler un peu similaires, ce qui rend difficile la reconnaissance par le système, en particulier lorsqu'il s'agit d'écriture manuscrite.
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Avantages de la ROC
Reconnaissance optique de caractères – technologie OCR – apporte une gamme d'avantages, dont certains sont:
Augmentez la vitesse du processus :
En convertissant rapidement les données non structurées en informations lisibles par machine et consultables, la technologie contribue à augmenter la vitesse des processus métier.
Augmente la précision :
Le risque d'erreurs humaines est éliminé, ce qui améliore la précision globale de la reconnaissance des caractères.
Réduit les coûts de traitement :
Le logiciel de reconnaissance optique de caractères n'est pas entièrement dépendant d'autres technologies, ce qui réduit les coûts de traitement.
Améliore la productivité :
Étant donné que les informations sont facilement disponibles et consultables, les employés disposent de plus de temps pour effectuer des tâches productives et atteindre leurs objectifs.
Améliore la satisfaction client :
La disponibilité des informations dans un format facilement consultable garantit des niveaux de satisfaction plus élevés et une meilleure expérience client.
Cas d'utilisation et applications
Conservation des documents / Numérisation des documents
Les anciens documents historiques de valeur peuvent être préservés, stockés et rendus indestructibles en les convertissant au format numérisé. La technologie OCR est utilisée pour numériser des livres anciens et rares, de sorte que ces manuscrits avec des polices irrégulières peuvent être modifiés numériquement et rendus consultables pour l'avenir.
Banque et finances
Le secteur bancaire et financier utilise la technologie OCT à fond. Cette technologie contribue à améliorer la prévention des fraudes à la sécurité, à réduire les risques et à accélérer le traitement. Les banques et les applications bancaires utilisent l'OCR pour extraire des données cruciales des chèques, telles que le numéro de compte, le montant et la signature manuscrite. OCR aide à accélérer le traitement des demandes de prêt et d'hypothèque, des factures et des fiches de paie.
Avant que l'OCR ne devienne plus courant, tous les documents bancaires tels que les dossiers, les reçus, les relevés et les chèques étaient physiques. Grâce à la numérisation OCR, les banques et les institutions financières peuvent rationaliser les processus, éliminer les erreurs manuelles et améliorer l'efficacité des processus en accédant rapidement aux données.
Reconnaissance de plaque d'immatriculation
La technologie OCR est largement utilisée pour identifier les chiffres et le texte des plaques d'immatriculation. Cette technologie est utilisée pour identifier les voitures perdues, calculer les frais de stationnement et prévenir les délits liés aux véhicules.
La technologie OCR aide à mettre en œuvre des règles de sécurité routière pour éviter la fraude et les crimes. Étant donné que les plaques d'immatriculation d'un véhicule sont liées aux informations d'identification du conducteur, l'identification est plus facile.
De plus, les plaques d'immatriculation consistent en un ensemble bien écrit de chiffres et de texte qui n'est pas difficile à lire pour le modèle d'IA, ce qui le rend plus facile et plus précis.
Text-to-speech
L'application de synthèse vocale de la technologie OCR est une excellente aide pour que les personnes malvoyantes fonctionnent avec une plus grande facilité. La technologie OCR aide à numériser des textes physiques et numériques et à utiliser des appareils vocaux. Le contenu est ensuite lu à haute voix. Bien que l'aspect synthèse vocale de la technologie OCR ait été l'une des premières applications, il a maintenant évolué et avancé pour répondre aux besoins uniques des personnes malvoyantes en prenant en charge plusieurs dialectes et langues.
Transcription de Multi-catégorie Documents papier numérisés Jeux de données
Grâce à la technologie OCR, les factures, reçus, factures et autres documents de différentes catégories sont également transcrits efficacement. Les bulletins d'information, les papiers avec des chiffres dans des cercles, les formulaires de cases à cocher et les documents avec plusieurs catégories tels que les formulaires fiscaux et les manuels peuvent également être numérisés.
Transcrire des étiquettes médicales avec OCR
En facilitant la numérisation des étiquettes médicales sur ordonnance à l'aide de l'OCR, il est désormais possible de capturer automatiquement les données médicales. Le médical les données sont saisies à partir des ordonnances manuscrites, des informations sur les médicaments et de la quantité pour éviter les erreurs manuelles, les doublons et la négligence.
Grâce à l'OCR, le secteur de la santé peut numériser, stocker et rechercher rapidement les antécédents médicaux d'un patient. L'OCR permet de numériser et de stocker les rapports d'analyse, l'historique des traitements, les dossiers hospitaliers, les dossiers d'assurance, les radiographies et d'autres documents. En numérisant, transcrivant et stockant les étiquettes médicales, l'OCR facilite la rationalisation du flux de processus et accélère les soins de santé.
Détecter les informations sur les rues/routes et extraire les données des panneaux de rue avec OCR
La détection, l'identification et la classification automatiques des panneaux routiers/rues sont réalisées avec l'OCR. En détectant les panneaux de signalisation, OCR oriente les conducteurs vers un trajet plus sûr. La technologie OCR fonctionne aussi bien dans des conditions de faible luminosité, détecte les panneaux de signalisation dans plusieurs langues et les panneaux de formes différentes, et les classe pour l'avenir.
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