OCR (Optical Character Recognition) — это технология, которая позволяет преобразовать текст с изображения в редактируемый цифровой формат. В этой статье мы простым языком объясним, как работает OCR, где его применяют и почему эта технология становится незаменимой в современном мире.
Заинтересовались возможностями OCR?
Наш Telegram-бот объединяет возможности нейросетей для OCR и искусственного интеллекта GPT-4. Он распознаёт текст с изображений и аудиофайлов, а также отвечает на ваши вопросы.
Попробуйте прямо сейчас: 👉 ChatGPT 4 | OCR
С его помощью вы сможете:
- Извлекать текст с фотографий.
- Извлекать текст из аудиофайлов и голосовых сообщений.
- Получайте ответы на вопросы от GPT-4, отправляя текстовые или голосовые сообщения, а также изображения.
Первые попытки распознавания текста:
Первые эксперименты по автоматическому распознаванию текста начались ещё в 1930-х годах. Однако первый коммерческий OCR-аппарат появился только в 1952 году благодаря американской компании Intelligent Machines Research Corporation.
Появление обучаемых систем:
В 1970-х годах компания Kurzweil Computer Products разработала систему, способную обучаться распознавать шрифты, что стало революцией в OCR-технологиях.
Искусственный интеллект в OCR:
В 1986 году компания Calera Recognition Systems применила принципы нейронных сетей, что позволило системе распознавать новые шрифты без предварительного обучения.
Современные технологии:
OCR-программы не только распознают текст, но и анализируют сложные документы, включая таблицы, изображения и многоуровневые структуры, благодаря применению методов многослойного анализа (MDA).
Как работает OCR?
1. Сканирование изображения
Когда вы загружаете документ или фотографируете текст, OCR-программа сначала сканирует изображение, чтобы понять, что на нём изображено.
2. Обработка изображения
Программа улучшает качество изображения: убирает шум, делает текст более контрастным и исправляет перекосы, чтобы буквы выглядели чётко.
3. Разделение на элементы
Изображение делится на отдельные элементы: страницы, абзацы, строки, слова и символы. Это помогает программе понять структуру текста.
4. Распознавание символов
Каждая буква или цифра сравнивается с заранее заданными шаблонами символов. Если шрифт необычный, программа может использовать сложные алгоритмы, например, нейронные сети, чтобы «угадать», какая это буква.
5. Сравнение с базой данных слов
Если программа не уверена в каком-то символе, она проверяет, есть ли получившееся слово в словаре. Например, если программа распознала «пгавда» вместо «правда», она исправит ошибку автоматически.
6. Восстановление структуры документа
После распознавания текста программа восстанавливает форматирование документа: сохраняет абзацы, таблицы, списки, шрифты и даже цвет текста.
7. Сохранение результата
В итоге вы получаете отсканированный текст, который можно редактировать, копировать и использовать так же, как любой другой текстовый файл.
Пример:
Если вы сфотографировали страницу книги, OCR «разбивает» изображение на мелкие части, определяет, где находятся буквы, «читает» их, а затем собирает текст в привычный для нас формат документа.
Где применяется OCR?
- Архивирование и цифровизация документов: OCR активно используется для преобразования бумажных документов в цифровой формат, что облегчает их хранение, поиск и доступность. Это особенно важно для библиотек, архивов, государственных органов и компаний, работающих с большими объемами документации.
- Юридическая и финансовая сфера: В юридической и финансовой области OCR помогает сканировать и распознавать контракты, счета, квитанции, финансовые отчеты и другие важные документы, ускоряя их обработку и упрощая работу с ними.
- Обработка чеков и квитанций: OCR используется в банках и кассовых системах для автоматического считывания информации с чеков, квитанций и других платежных документов. Это помогает ускорить процесс обработки и уменьшить количество ошибок.
- Медицинские документы: В здравоохранении OCR помогает распознавать медицинские записи, рецепты, результаты анализов и другие документы, которые затем можно легко сохранить, искать и анализировать.
- Создание доступных материалов: OCR используется для создания доступных материалов для людей с нарушениями зрения. Например, тексты из книг или газет могут быть преобразованы в формат, который может быть прочитан с помощью специальных программ или озвучен с использованием технологий синтеза речи.
- Автоматизация офисной работы: В офисах OCR позволяет автоматически обрабатывать входящие документы (например, письма, договоры, отчетности), превращая их в текст, с которым можно работать в различных приложениях.
- Распознавание номерных знаков: OCR широко используется в системах распознавания номерных знаков автомобилей (ANPR), что применяется на парковках, в системах безопасности и на дорогах для контроля движения.
- Логистика и складские системы: OCR помогает в автоматическом считывании информации с коробок, упаковок и транспортных накладных для упрощения процессов отслеживания товаров на складах и в процессе доставки.
- Распознавание штрих-кодов и QR-кодов: OCR используется для распознавания штрих-кодов, QR-кодов и других видов меток, что применяется в торговле, логистике, медицине и других сферах для автоматического ввода данных.
- Образование и научные исследования: OCR помогает в оцифровке учебных материалов, научных публикаций и других исследовательских материалов, что облегчает их анализ и доступность для студентов и ученых.
- Распознавание рукописного текста: С развитием технологий OCR все чаще применяют для распознавания рукописного текста, что полезно, например, в медицинской сфере для преобразования рукописных рецептов и записей.
Почему эта технология становится незаменимой в современном мире?
- Автоматизация обработки документов: OCR позволяет автоматически распознавать текст на изображениях и сканированных документах, что значительно ускоряет процессы обработки информации, исключая необходимость ручного ввода данных. Это особенно важно в таких сферах, как юридическая, медицинская и финансовая, где большое количество бумажных документов требует быстрого перевода в цифровой формат.
- Упрощение поиска и анализа данных: После преобразования текстовых данных в машиночитаемый формат их можно легко искать, сортировать и анализировать. Это открывает возможности для более эффективной работы с большими объемами данных.
- Снижение ошибок и затрат: Автоматизация процессов с использованием OCR снижает количество ошибок, которые могут быть связаны с ручным вводом данных, и позволяет сэкономить время и ресурсы, уменьшая человеческий фактор.
- Развитие технологий: С улучшением алгоритмов машинного обучения и нейросетей, точность OCR продолжает расти, позволяя распознавать текст на изображениях с различной сложностью, включая рукописные и искаженные шрифты.
