8 ноября 2024 г.
Узнайте, как OCR на основе компьютерного зрения революционизирует извлечение данных, обеспечивая точность и эффективность обработки документов в различных отраслях.
Когда вы смотрите на документ и читаете его, это обычно происходит без усилий, почти как вторая натура. Однако за кулисами ваш мозг запускает сложную сеть электрических импульсов, чтобы это произошло. Воссоздать эту способность к визуальному восприятию мира не так-то просто, и сообщество специалистов по искусственному интеллекту (ИИ) работает над этим уже много лет, в результате чего возникла область компьютерного зрения (КЗ).
Параллельно с этим развивалась другая область, направленная на решение специфической визуальной задачи: извлечение текста из изображений и преобразование его в редактируемый, доступный для поиска цифровой текст. Эта технология, известная как оптическое распознавание символов (Optical Character Recognition, OCR), значительно продвинулась вперед с момента своего появления.
Изначально OCR мог распознавать только простой, набранный в контролируемой среде текст. Но сегодня, благодаря разработкам в области компьютерного зрения, технология OCR стала гораздо более совершенной и способна интерпретировать рукописные заметки, различные шрифты и даже низкокачественные сканы.
OCR стал незаменим в таких областях, как розничная торговля, финансы и логистика, где очень важна быстрая обработка и понимание больших объемов текстовых данных. В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение и OCR работают вместе, какие реальные приложения трансформируют отрасли, а также преимущества и проблемы, возникающие при использовании этих технологий. Давайте начнем!
Изначально OCR был разработан для помощи слабовидящим людям путем преобразования печатного текста в речь. Ранним примером этого был оптофон, изобретенный в 1912 году, который преобразовывал текст в музыкальные тона, которые пользователи могли слышать для распознавания букв. В 1960-70-х годах OCR начали использовать предприятия для ускорения ввода данных.
Они обнаружили, что OCR помогает им эффективно обрабатывать большие объемы печатных документов. Несмотря на преимущества, ранние системы OCR были довольно ограниченными. Они могли распознавать только определенные шрифты, а для их точной работы требовались высококачественные и однородные документы.
Традиционно OCR работал путем сопоставления символов на отсканированном изображении с библиотекой известных шрифтов и форм. Он использовал базовое распознавание образов, сравнивая формы для идентификации букв и цифр. OCR также использовал извлечение признаков для разделения символов на части, такие как линии и кривые, чтобы распознать их. Хотя эти методы в определенной степени работали, они не справлялись с реальными ситуациями, такими как рукописный текст или некачественные сканы. Это делало OCR несколько ограниченным, пока не появились достижения в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения, которые сделали его гораздо более универсальным.
Компьютерное зрение помогает технологии OCR анализировать текст таким образом, чтобы он был похож на то, как его видит и понимает человек. Усовершенствованные модели компьютерного зрения могут распознавать текст на сложном фоне, в необычной компоновке или на перекошенных изображениях. Добавление компьютерного зрения в OCR сделало его гораздо более гибким и надежным в различных реальных ситуациях.
Давайте разберемся, как работает система OCR с поддержкой искусственного интеллекта Vision:
Компьютерное зрение, наряду с OCR, меняет принципы работы отраслей промышленности, повышая точность, эффективность и автоматизацию. Давайте рассмотрим несколько важных приложений.
В розничной торговле OCR на базе CV позволяет ускорить и повысить точность таких процессов, как каталогизация товаров, сканирование цен и обработка чеков. Например, ритейлеры теперь могут использовать системы OCR, основанные на компьютерном зрении, для автоматического сканирования этикеток товаров, обновления запасов в режиме реального времени и оптимизации процесса оформления заказа.
Эти системы сокращают количество ошибок при ручном вводе данных и обеспечивают покупателям более удобное и быстрое обслуживание. Обработка квитанций с помощью CV и OCR также упрощает процесс возврата и обмена, помогая розничным торговцам эффективно сопоставлять записи о покупках с транзакциями клиентов.
Аналогичным образом в сфере финансовых услуг компьютерное зрение и технология OCR могут использоваться для обработки счетов-фактур, банковских выписок и нормативных документов. Например, банк может использовать OCR на основе CV для автоматического сканирования заявок на получение кредита, извлекая информацию о доходах, кредитной истории и занятости непосредственно из загруженных документов. Автоматизация этих рабочих процессов экономит время и снижает количество человеческих ошибок.
Еще один интересный вариант использования OCR на основе CV - логистика. CV и OCR могут автоматизировать считывание этикеток товаров, отгрузочных документов и инвентарных бирок, делая весь процесс более упорядоченным. Традиционно сотрудники склада должны были вручную сканировать каждую этикетку с помощью ручных сканеров штрих-кодов или вводить данные вручную - медленная и чреватая ошибками работа.
Благодаря компьютерному зрению и OCR камеры фиксируют изображения товаров, перемещающихся по складу, а система искусственного интеллекта считывает этикетки и бирки в режиме реального времени, мгновенно обновляя системы инвентаризации. Такая автоматизация экономит время, сокращает количество ошибок, ускоряет обработку заказов и отслеживание грузов, что в целом делает логистические операции более эффективными.
Теперь, когда мы поняли некоторые из применений компьютерного зрения в OCR, давайте рассмотрим его ключевые преимущества и проблемы. Вот краткий обзор некоторых преимуществ, которые дает извлечение текста из изображений с помощью искусственного зрения:
Однако при использовании компьютерного зрения в OCR следует помнить и о некоторых ограничениях. Хотя оно может значительно повысить производительность OCR, оно также может создать проблемы, связанные с затратами, сложностью и конфиденциальностью, такие как:
Тщательно изучив эти плюсы и минусы, организации смогут более плавно внедрить системы OCR на основе компьютерного зрения. При правильном планировании и подготовке эти системы могут легко интегрироваться в существующие рабочие процессы, повышая их эффективность и результативность.
Будущее оптического распознавания символов (OCR) обещает быть очень интересным. В настоящее время проводятся исследования того, как OCR может работать с технологией блокчейн, чтобы обеспечить новый уровень безопасности и прозрачности управления данными.
Блокчейн - концепция, уходящая корнями в кибербезопасность, - это защищенная цифровая книга, в которой информация хранится в виде блоков, причем каждый блок связан с предыдущим, образуя непрерывную цепь. Такая конструкция делает ее чрезвычайно безопасной и труднодоступной для фальсификации, поскольку каждый блок данных проверяется несколькими источниками, прежде чем быть добавленным в цепь.
В сочетании с блокчейном OCR может надежно хранить извлеченные данные, добавляя их в цепочку проверенных блоков. Такая система гарантирует, что после добавления данных их практически невозможно изменить, что делает их одновременно безопасными и легко проверяемыми.
Сочетание блокчейна и OCR изучается в таких областях, как финансы и здравоохранение, где важны точность и безопасность данных. По мере совместного развития OCR и блокчейн могут создать более безопасные и эффективные способы управления и проверки информации в различных отраслях.
Компьютерное зрение играет огромную роль в преобразовании технологии OCR, меняя способы обработки и интерпретации визуальных данных в промышленности. Повышая точность, скорость и универсальность OCR, компьютерное зрение обеспечивает беспрепятственное распознавание текста в различных приложениях, от медицинских карт до автоматизации розничной торговли.
Хотя такие проблемы, как конфиденциальность данных и высокие вычислительные требования, все же существуют, достижения в области искусственного интеллекта и методов, ориентированных на конфиденциальность, двигают технологию вперед. По мере совместного развития OCR и компьютерного зрения они будут способствовать автоматизации, повышению эффективности и открытию новых возможностей в различных отраслях.
Давайте внедрять инновации вместе! Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите репозиторий Ultralytics на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнайте, как мы пересматриваем такие отрасли, как производство и здравоохранение, используя передовые технологии ИИ. 🚀
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
