Портативний 3,46-дюймовий перекладач, 112 мов, запис голосу, 99-відсоткове точне сканування, переклад мови, зчитувач, перо, розумний перекладач
Використання новітніх технологій:
1. Прийняти останніOCRтехнологія розпізнавання тексту;
2. Саморозвиненийрозпізнавання графікитехнологія алгоритму;
3. Прийняття останнього в КитаїTTSтехнологія розпізнавання мови.
Використання найновішого чіпа {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz із потужною технологією TTS і перекладу аудіо для забезпечення точного перекладу, точної вимови, швидкого сканування та лише необхідної швидкості 0,5 с
Що таке алгоритм оптичного розпізнавання символів і чому він корисний?
Оптичне розпізнавання символів (OCR)це тип анотації, який дозволяє транскрибувати зображення надрукованої або рукописної інформації в машиночитаний текст.
Хоча оптичне розпізнавання символів часто забувається, воно є незамінним помічником, коли ми говоримо про автоматизацію. Це усуває потік непотрібних паперових документів. Це дозволяє класифікувати, упорядковувати, зберігати, керувати інформацією та обмінюватися нею, уникаючи ризиків безпеки, пов’язаних із фізичною природою паперових документів.
Доступність OCR стала ширшою. Ви, напевно, бачили це в сканерах квитків у кінотеатрах або в аеропортах і на вокзалах. Він використовується для отримання даних і моніторингу безпеки (наприклад, номерні знаки автомобілів або вуличні знаки). Електронні підписи є ще однією формою OCR. Але, мабуть, найпоширенішим використанням OCR є перетворення зображень ділових документів у цифровий текст, який можна шукати, редагувати та керувати ним.
Уявімо ситуацію. Ви відвідуєте важливу зустріч. Ваш діловий партнер показує вам документ; ви дістаєте свій смартфон і швидко робите фото. Здається, у вас є потрібна інформація, але вона у формі зображення. Ви не можете використовувати цей документ безпосередньо. Замість цього вам потрібно перетворити пікселі фотографії у читабельний формат, щоб ви могли редагувати та маніпулювати інформацією, що міститься на ній.
Крім того, автоматизація на основі OCR полягає не лише в обміні інформацією в цифровій формі. Коли у вас багато документів, машини можуть використовувати їх як записи даних для пошуку закономірностей і тенденцій. Візуалізація також стала простішою: якщо вам потрібні діаграми, схеми чи електронні таблиці, використовувати цифрові документи набагато швидше, ніж писати візуально приємний звіт від руки. OCR дозволяє витрачати менше часу на обробку кожного нового документа, заощаджуючи витрати на оплату праці та зосереджуючись на стратегіях із доданою вартістю.
Як працює алгоритм OCR?
Люди дуже добре розпізнають текстові символи, навіть якщо вони написані від руки. Однак для машини це важке завдання. Їм потрібні алгоритми машинного навчання, щоб навчитися читати так, як читають люди. Для цього алгоритми оптичного розпізнавання символів вимагають тривалого навчання для обробки текстових зображень.
Щоб зрозуміти, як працює алгоритм OCR, спочатку ми хочемо розповісти вам більше про текст та його властивості. чому Тому що саме так машини бачать текст: як частину зображення.
Текстові властивості алгоритмів OCR
Існує велика різниця між текстом, який ви можете знайти в комерційному середовищі, і текстом, який існує «в дикій природі»: у формі вуличних, рукописних нотаток, капчі тощо. Один у добре структурованому, лаконичному сканованому квартальному звіті знаходиться за милі від випадкових графіті, зафіксованих на камеру дронів спостереження. Однак ці два приклади демонструють багато властивостей, які допомагають пояснити текстові зображення алгоритмам машинного навчання.
Щільність.У відсканованих документах текст часто щільніший, ніж текст на фотографіях на вулицях.
Структура.Різниця – це різниця між упорядкованими рядками друкованого тексту та поганою структурою (або її відсутністю) у рукописному списку покупок.
Шрифт і розмір.Жорсткі шрифти та літери однакового розміру краще впізнавані, ніж вуличні вивіски з непослідовним або довільним стилем почерку.
Тип персонажа.Ця властивість вказує не тільки на наявність літер, а й на наявність цифр, символів і спеціальних символів. Також важлива мова. Документ зазвичай складається з однієї мови; з іншого боку, знак або графіті можуть містити інформацію кількома мовами.
Шум.Важливо звернути увагу на те, як отримано зображення (відскановані або ксерокопійовані документи; сфотографовані знаки та номерні знаки). Залежно від методу фотографії, як правило, створюють більше шуму, ніж сканування.
Розташування та вирівнювання тексту на зображенні. Сканування зазвичай відбувається спереду та по центру з невеликим нахилом. Фотографії, з іншого боку, не пропонують жодного суворого макета: текст може бути в будь-якій частині зображення, і його можна взяти збоку.
Як бачите, текст – це не просто кілька рядків символів. Звичайно, текстові атрибути допомагають будувати нюанси алгоритмів OCR.
Тепер, коли ми знаємо, чим відрізняється текст, давайте подивимося, як створити алгоритм OCR.
Процес побудови, маркування та навчання алгоритмів розпізнавання тексту
Створення, позначення та навчання алгоритмів розпізнавання тексту Побудова, позначення та навчання алгоритмів розпізнавання тексту
Створення алгоритму OCR з нуля вимагає багатьох кроків.
Порада: це короткий огляд основних кроків, необхідних для створення механізму OCR. Якщо вам потрібна більш детальна розбивка, перейдіть за цим посиланням, щоб прочитати довгу статтю про життєвий цикл проекту ШІ.
— Крок 1. Збір
Перше, що вам потрібно зробити, це зібрати базу документів. Ви вже можете мати паперові документи, які хочете оцифрувати. Однак для того, щоб побудувати алгоритм оптичного розпізнавання символів, необхідно вибрати досить велику репрезентативну вибірку. Це означає, що вибраний вами набір документів має відповідати вашій кінцевій меті.
Крім того, цей крок включає сканування, копіювання або фотографування документів. Якщо зображення будуть якісними, це значно принесе користь і полегшить процес навчання. Детальніше про хороші характеристики набору даних читайте в нашій статті.
— Крок 2. Попередня обробка
Перед початком розпізнавання тексту зображення документів необхідно підготувати, очистити та оптимізувати для алгоритмів OCR. Існує багато проблем, які можуть спричинити низьку якість зображення: недостатнє освітлення, мерехтіння та відблиски паперу, низька якість камери чи сканера, перекошені кути, відсутність символів або низька якість друку тощо.
Якщо ви хочете належним чином навчити алгоритм оптичного розпізнавання символів, перед наступним кроком вам слід виконати такі дії:
Перетворення зображення на чорно-біле. Видалення кольорів може зменшити неоднозначність у виявленні тексту.
Випрямити і вирівняти. Непарні кути значно ускладнюють процес виявлення.
Вирізати та відцентрувати текст. Залиште лише важливі частини: текст має бути спереду й у центрі, а не захований десь у кутах.
Застосуйте фільтри для зменшення шуму. Окремі персонажі повинні виділятися на тлі. Пам’ятайте, що скановані зображення зазвичай чіткіші за фотографії.
— Крок 3. Позначення даних
Це важливий крок в алгоритмі оптичного розпізнавання символів, і саме тут ми готові вам допомогти. Процес розпізнавання тексту складається з двох завдань: виявлення тексту та розпізнавання.
Ми використовуємо рамки, щоб виділити та окреслити область тексту. Це вказує алгоритму OCR, що шукати на зображенні.
Потім наші анотатори транскрибують (вручну вводять текст) на зображеннях. Пізніше алгоритми OCR зможуть використовувати класифікацію зображень, щоб знаходити шаблони між наборами пікселів і типами символів.
Крім того, ми також провели кілька раундів QA. Люди набагато краще розпізнають текст на зображеннях, ніж машини, але навіть тоді ми хочемо переконатися, що нічого не пропущено.
Цей етап маркування даних вимагає багато часу та зусиль, але вам не потрібно про це турбуватися. Ми хотіли б зняти це завдання з ваших плечей. Анотація даних для завдань розпізнавання символів є однією з функцій Label Your Data. Ми робили це раніше, і ми хотіли б зробити це знову для вашого OCR-проекту. Зателефонуйте нам сьогодні, щоб дізнатися більше!
— Крок 4. навчання
Тепер, коли у вас є анотовані документи, ви можете розпочати навчання алгоритму OCR. Цей крок залежить від типу стратегії, яку ви використовуєте для створення свого алгоритму OCR. Ці стратегії дуже різноманітні: від класичних методів комп’ютерного зору до спеціалізованих методів глибокого навчання, заснованих на побудові нейронних мереж.
Кожна стратегія має свої переваги. Але незалежно від того, який метод ви виберете, навчання алгоритму ML зазвичай не працює з першої спроби. Перенавчання та підвищення кваліфікації є загальноприйнятою практикою. Не засмучуйтесь, якщо алгоритм оптичного розпізнавання тексту не забезпечить ідеально точне розпізнавання тексту. З практикою та наполегливістю ви досягнете цього!
— Крок 5. Постобробка та контроль якості
Насправді, якщо ви не хочете робити все заново, вам потрібно перевіряти якість кожного кроку. Але це останній крок перевірки якості, і ваш алгоритм OCR працює. Настав час пожинати плоди вашої наполегливої праці та нарешті оцифрувати документообіг, заощаджуючи час і гроші вашого бізнесу.
Хоча оптичне розпізнавання символів не часто обговорюється за межами індустрії машинного навчання, воно має один із найвищих рейтингів зручності використання в ШІ. Підприємства все ще працюють на основі величезної кількості паперових документів, що є застарілою та майже шкідливою практикою. OCR може допомогти підприємствам впоратися з нею, оцифрувавши робочий процес.
Крім того, на цьому сфера застосування OCR не закінчується. Будь-який текст, будь то акуратно оформлений звіт, випадкова вивіска магазину чи рукописна нотатка, може бути оброблений за допомогою оптичного розпізнавання тексту та перетворений у машиночитаний текст. Це крок до автоматизації великих даних.
Як не дивно, хоча створення алгоритмів розпізнавання тексту не є новою технологією, це так само складно, як і раніше. Звичайно, алгоритми OCR з відкритим кодом доступні для громадськості. Однак, якщо вам потрібна найсучасніша модель розпізнавання тексту для ваших конкретних цілей, найкраще створити її самостійно. Ми можемо вам допомогти! Розкажіть нам про свій проект, і ми професійно прокоментуємо документи, щоб навчити ваш алгоритм OCR.