Nešiojamas 3,46 colio vertėjas 112 kalbų Įrašykite balsą 99 proc. Tikslus nuskaitymas Kalbos vertimo skaitymo rašiklis išmanusis vertėjas
Naudojant naujausias technologijas:
1. Priimkite naujausiąOCRteksto atpažinimo technologija;
2. Savarankiškai išvystytasgrafikos atpažinimasalgoritmų technologija;
3. Priimti naujausią KinijosTTSkalbos atpažinimo technologija.
Naudojant naujausią {{0}}pagrindinį ARM Cortex-A9 2GHz lustą su galinga TTS ir garso vertimo technologija, užtikrinamas tikslus vertimas, tikslus tarimas, greitas nuskaitymas ir reikalingas greitis 0,5 s
Kas yra optinis simbolių atpažinimo algoritmas ir kodėl jis naudingas?
Optinis simbolių atpažinimas (OCR)yra anotacijos tipas, leidžiantis įvestos arba ranka parašytos informacijos vaizdus perrašyti į mašininiu būdu skaitomą tekstą.
Nors OCR dažnai pamirštamas, jis yra nepakeičiamas pagalbininkas, kai kalbame apie automatizavimą. Tai pašalina nereikalingų popierinių dokumentų srautą. Tai leidžia klasifikuoti, tvarkyti, saugoti, tvarkyti ir dalytis informacija, išvengiant saugumo rizikos, susijusios su popierinių dokumentų fiziniu pobūdžiu.
OCR prieinamumas tapo platesnis. Jūs tikriausiai matėte tai kino bilietų skaitytuvuose arba oro uostuose ir traukinių stotyse. Jis naudojamas duomenims išgauti ir saugumo stebėjimui (pagalvok apie automobilių valstybinius numerius ar gatvių ženklus). Elektroniniai parašai yra kita OCR forma. Tačiau tikriausiai labiausiai paplitęs OCR naudojimas yra verslo dokumentų vaizdų konvertavimas į skaitmeninį tekstą, kuriame galima ieškoti, redaguoti ir valdyti.
Įsivaizduokime situaciją. Jūs dalyvaujate svarbiame susitikime. Jūsų verslo partneris parodo jums dokumentą; išsitraukiate išmanųjį telefoną ir greitai nufotografuojate. Atrodo, kad turite reikiamą informaciją, bet ji yra vaizdo forma. Negalite tiesiogiai naudoti šio dokumento. Vietoj to turite konvertuoti nuotraukos pikselius į skaitomą formatą, kad galėtumėte redaguoti ir valdyti joje esančią informaciją.
Be to, OCR pagrįsta automatizacija nėra vien dalijimasis informacija skaitmenine forma. Kai turite daug dokumentų, mašinos gali juos naudoti kaip duomenų įrašus, kad surastų modelius ir tendencijas. Vizualizacija taip pat tapo paprastesnė: jei reikia diagramų, schemų ar skaičiuoklių, naudoti skaitmeninius dokumentus yra daug greičiau, nei rašyti ranka vizualiai malonią ataskaitą. OCR leidžia sugaišti mažiau laiko apdorojant kiekvieną naują dokumentą, taupant darbo sąnaudas ir sutelkiant dėmesį į pridėtinės vertės strategijas.
Kaip veikia OCR algoritmas?
Žmonės labai gerai atpažįsta teksto simbolius, net jei jie parašyti ranka. Tačiau mašinai tai yra didelis užsakymas. Jiems reikia mašininio mokymosi algoritmų, kad išmoktų skaityti, kaip žmonės skaito. Šiuo tikslu OCR algoritmams reikia daug mokyti apdoroti tekstinius vaizdus.
Norėdami suprasti, kaip veikia OCR algoritmas, pirmiausia norime daugiau papasakoti apie tekstą ir jo savybes. Kodėl? Nes taip mašinos mato tekstą: kaip vaizdo dalį.
OCR algoritmų teksto ypatybės
Yra didelis skirtumas tarp teksto, kurį galite rasti komercinėje aplinkoje, ir teksto, kuris egzistuoja „laukinėje“: gatvės, ranka rašytų užrašų, „captcha“ ir kt. Vienas iš gerai struktūrizuotų, neperkrautų nuskaitytų ketvirčių ataskaitų. yra už mylių nuo atsitiktinių grafičių, užfiksuotų stebėjimo dronų. Tačiau šie du pavyzdžiai parodo daugybę savybių, kurios padeda paaiškinti teksto vaizdus mašininio mokymosi algoritmams.
Tankis.Nuskaitant dokumentus tekstas dažnai būna tankesnis nei tekstas gatvės kampo nuotraukose.
Struktūra.Skirtumas yra skirtumas tarp tvarkingų spausdinto teksto eilučių ir prastos struktūros (arba jos nebuvimo) ranka rašytame pirkinių sąraše.
Šriftas ir dydis.Tvirti šriftai ir tokio pat dydžio raidės yra geriau atpažįstami nei gatvių ženklai, kurių rašysena nenuosekli arba laisva ranka.
Charakterio tipas.Ši savybė rodo ne tik raidžių, bet ir skaičių, simbolių ir specialiųjų simbolių buvimą. Be to, kalba yra svarbi. Dokumentą paprastai sudaro viena kalba; kita vertus, iškaboje ar grafiti gali būti informacijos keliomis kalbomis.
Triukšmas.Svarbu atkreipti dėmesį į tai, kaip gaunamas vaizdas (nuskaityti ar nukopijuoti dokumentai; nufotografuoti ženklai ir valstybiniai numeriai). Atsižvelgiant į metodą, nuotraukos paprastai sukelia daugiau triukšmo nei nuskaitymai.
Teksto padėtis ir lygiavimas vaizde. Nuskaitymas paprastai yra priekyje ir centre, šiek tiek pakreiptas. Kita vertus, nuotraukos nesiūlo jokio griežto išdėstymo: tekstas gali būti bet kurioje vaizdo dalyje ir gali būti paimtas iš šono.
Kaip matote, tekstas nėra tik kelios simbolių eilutės. Natūralu, kad teksto atributai padeda sukurti OCR algoritmų niuansus.
Dabar, kai žinome, kuo tekstas skiriasi, pažiūrėkime, kaip sukurti OCR algoritmą.
Teksto atpažinimo algoritmų kūrimo, ženklinimo ir mokymo procesas
Kurkite, pažymėkite ir mokykite teksto atpažinimo algoritmus Kurkite, pažymėkite ir mokykite teksto atpažinimo algoritmus
OCR algoritmo kūrimas nuo nulio trunka daug žingsnių.
Patarimas: tai trumpa pagrindinių žingsnių, reikalingų kuriant OCR variklį, apžvalga. Jei norite išsamesnio suskirstymo, spustelėkite šią nuorodą ir perskaitykite ilgą straipsnį apie AI projekto gyvavimo ciklą.
— 1 žingsnis. Surinkimas
Pirmas dalykas, kurį reikia padaryti, yra surinkti dokumentų duomenų bazę. Jau galite turėti popierinių dokumentų, kuriuos norite skaitmeninti. Tačiau norint sukurti optinį simbolių atpažinimo algoritmą, reikia pasirinkti pakankamai didelę reprezentacinę imtį. Tai reiškia, kad jūsų pasirinktas dokumentų rinkinys turi atitikti jūsų galutinį tikslą.
Be to, šis veiksmas apima dokumentų nuskaitymą, kopijavimą ar fotografavimą. Jei vaizdai bus kokybiški, tai bus labai naudinga ir palengvins mokymo procesą. Skaitykite daugiau apie geras duomenų rinkinio savybes mūsų straipsnyje.
— 2 žingsnis. Išankstinis apdorojimas
Prieš pradedant atpažinti tekstą, dokumentų vaizdai turi būti paruošti, išvalyti ir optimizuoti OCR algoritmams. Yra daug problemų, kurios gali sukelti prastą vaizdo kokybę: nepakankamas apšvietimas, popieriaus mirgėjimas ir atspindžiai, prasta fotoaparato ar skaitytuvo kokybė, iškreipti kampai, trūksta simbolių arba prasta spausdinimo kokybė ir kt.
Jei norite tinkamai išmokyti OCR algoritmą, prieš atlikdami kitą veiksmą turėtumėte atlikti šiuos veiksmus:
Konvertuoti vaizdą į juodą ir baltą. Spalvų pašalinimas gali sumažinti teksto aptikimo dviprasmiškumą.
Ištiesinkite ir išlyginkite. Nelyginiai kampai žymiai apsunkina aptikimo procesą.
Iškirpti ir įcentruoti tekstą. Palikite tik svarbias dalis: tekstas turi būti priekyje ir centre, o ne paslėptas kur nors kampuose.
Norėdami sumažinti triukšmą, naudokite filtrus. Atskiri personažai turėtų išsiskirti iš fono. Atminkite, kad nuskaitymai paprastai būna ryškesni nei nuotraukos.
— 3 veiksmas. Duomenų žymėjimas
Tai labai svarbus OCR algoritmo žingsnis, todėl mes esame čia, kad jums padėtume. Teksto atpažinimo procesas susideda iš dviejų užduočių: teksto aptikimo ir atpažinimo.
Mes naudojame boksą, kad paryškintume ir apibūdintume teksto sritį. Tai nurodo OCR algoritmui, ko ieškoti vaizde.
Tada mūsų anotatoriai transkribuoja vaizdus (rankiniu būdu įveda tekstą). Vėliau OCR algoritmai galės naudoti vaizdų klasifikaciją, kad surastų pikselių rinkinių ir simbolių tipų modelius.
Be to, mes taip pat atlikome keletą kokybės užtikrinimo etapų. Žmonės daug geriau atpažįsta tekstą vaizduose nei mašinos, tačiau net ir tada norime įsitikinti, kad nieko nepraleidžiame.
Šis duomenų ženklinimo etapas užima daug laiko ir pastangų, tačiau jums nereikia dėl to jaudintis. Norėtume nuimti šią užduotį nuo jūsų pečių. Duomenų anotacija OCR užduotims yra viena iš Label Your Data funkcijų. Mes tai darėme anksčiau ir norėtume tai padaryti dar kartą jūsų OCR projektui. Paskambinkite mums šiandien ir sužinokite daugiau!
— 4 žingsnis. mokymas
Dabar, kai turite anotuotų dokumentų, galite pradėti mokyti OCR algoritmą. Šis veiksmas priklauso nuo strategijos, kurią naudojate kurdami OCR algoritmą, tipo. Šios strategijos labai skiriasi – nuo klasikinių kompiuterinio matymo metodų iki specializuotų giluminio mokymosi metodų, pagrįstų neuroninių tinklų kūrimu.
Kiekviena strategija turi savo privalumų. Tačiau nesvarbu, kokį metodą pasirinksite, ML algoritmo mokymas iš pirmo bandymo paprastai neveikia. Perkvalifikavimas ir tobulėjimas yra įprasta praktika. Nenusiminkite, jei OCR algoritmas iš karto nepateikia visiškai tikslaus teksto atpažinimo. Su praktika ir atkaklumu jūs ten pasieksite!
— 5 žingsnis. Tolesnis apdorojimas ir kokybės užtikrinimas
Tiesą sakant, jei nenorite visko kartoti iš naujo, turite atlikti kokybės užtikrinimą kiekviename žingsnyje. Bet tai yra paskutinis kokybės užtikrinimo veiksmas, kad jūsų OCR algoritmas veiktų. Atėjo laikas skinti sunkaus darbo vaisius ir pagaliau suskaitmeninti dokumentų darbo eigą, sutaupant verslo laiko ir pinigų.
Nors ne dažnai kalbama už mašininio mokymosi pramonės ribų, optinis simbolių atpažinimas turi vieną aukščiausių DI naudojimo įvertinimų. Įmonės vis dar veikia remdamosi didžiuliais popierinių dokumentų kiekiais – pasenusia ir beveik žalinga praktika. OCR gali padėti įmonėms su tuo susidoroti skaitmeninant darbo eigą.
Be to, OCR taikymo sritis tuo nesibaigia. Bet koks tekstas, nesvarbu, ar tai būtų tvarkingai sutvarkyta ataskaita, atsitiktinis parduotuvės ženklas ar ranka rašytas užrašas, gali būti apdorotas naudojant OCR ir konvertuojamas į mašininio skaitymo tekstą. Tai žingsnis didelių duomenų automatizavimo link.
Kaip bebūtų keista, nors teksto atpažinimo algoritmų kūrimas nėra nauja technologija, tai kaip niekad sudėtinga. Žinoma, atvirojo kodo OCR algoritmai yra prieinami visuomenei. Tačiau jei norite pažangiausio teksto atpažinimo modelio pagal jūsų konkrečią paskirtį, geriausia jį sukurti patiems. Mes galime jums padėti! Papasakokite apie savo projektą ir mes profesionaliai pakomentuosime dokumentus, kad išmokytume jūsų OCR algoritmą.