광학 문자 인식 우리 대부분에게는 강렬하고 생소하게 들릴지 모르지만 우리는 이 고급 기술을 더 자주 사용하고 있습니다. 우리는 외국어 텍스트를 우리가 선호하는 언어로 번역하는 것부터 인쇄된 종이 문서를 디지털화하는 것에 이르기까지 이 기술을 매우 광범위하게 사용합니다. 아직, OCR 기술은 더욱 발전했고 우리 기술 생태계의 필수적인 부분이 되었습니다.
그러나 이 혁신적인 기술에 대한 정보가 너무 적으며 이제 조명을 밝힐 때입니다.
광학 문자 인식(OCR)이란 무엇입니까?
인공 지능 제품군의 일부인 광학 문자 인식은 손으로 쓴 메모의 텍스트를 전자적으로 변환하고, 인쇄된 텍스트 에 동영상, 형상, 스캔한 문서를 기계가 읽을 수 있는 디지털 형식으로 변환합니다.
인쇄된 문서에서 텍스트를 인코딩하고 전자적으로 수정, 저장 또는 변경하여 저장, 복구 및 OCR 기술을 사용하여 ML 모델을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
OCR에는 두 가지 기본 유형(전통 및 수기)이 있습니다. 둘 다 동일한 결과를 위해 작동하지만 정보를 추출하는 방법이 다릅니다.
기존 OCR에서 텍스트는 사용 가능한 글꼴 스타일을 기반으로 추출됩니다. OCR 시스템 로 훈련할 수 있습니다. 반면에 필기체 OCR에서는 각각의 쓰기 스타일이 고유하므로 읽고 인코딩하는 것이 어렵습니다. 텍스트가 전체적으로 동일하게 나타나는 입력된 텍스트와 달리 손으로 쓴 텍스트는 개인에게 고유합니다. 손으로 쓴 OCR은 정확한 작업을 위해 더 많은 교육이 필요합니다. 패턴 인식.
OCR 기술은 어떻게 작동합니까?
OCR 기술의 작동과 관련된 세 가지 중요한 하드웨어 및 소프트웨어 요소가 있습니다.
1단계: 실제 문서를 디지털 이미지로 변환
이 단계에서는 문서를 문서로 변환하는 광학 스캐너 구성 요소가 필요합니다. 디지털 이미지. 문서가 실제 종이에 있는 경우 해당 영역만 디코딩 대상이 되도록 관심 영역을 정의하는 것이 중요합니다. 텍스트가 있는 영역은 변환 대상으로 간주되며 나머지는 null로 유지됩니다. 문서의 이미지는 배경색으로 변환되고 텍스트는 어둡게 유지됩니다. 이렇게 하면 배경에서 문자를 분리하는 데 도움이 됩니다.
2단계: 문자 인식 단계
이 단계 킥은 텍스트의 특정 문자를 인식하는 프로세스를 시작합니다. 시스템은 전체 텍스트(숫자 및 문자)를 한 번에 분석하지 않습니다. AI 시스템이 언어를 정확하게 인식할 수 있는 경우 더 작은 세그먼트, 아마도 단일 단어를 선택합니다.
기능 인식: 텍스트의 특정 특성을 결정하는 규칙의 도움으로 새로운 문자를 식별하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 문자 'T'는 우리에게는 매우 단순해 보이지만 AI에게는 세로선과 가로선의 비교적 복잡한 조합입니다.
패턴 인식: AI는 문서와 학습된 저장소의 일치 항목을 자동으로 식별하고 인식하기 위해 텍스트와 숫자 모음을 사용하여 훈련됩니다.
3단계: 텍스트 처리 및 출력
식별된 모든 문자는 나중에 저장하기 위해 ASCII 코드로 변환됩니다. 첫 번째 출력을 다시 확인할 수 있도록 후처리가 필수입니다. 예를 들어, 문자 'I'와 '1'이 약간 비슷해 보일 수 있으므로 특히 필기가 관련된 경우 시스템에서 인식하기 어려울 수 있습니다.
OCR의 장점
광학 문자 인식 – OCR 기술 – 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
프로세스 속도를 높이십시오.
이 기술은 비정형 데이터를 기계가 읽을 수 있고 검색 가능한 정보로 빠르게 변환하여 비즈니스 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.
정확도 향상:
인적 오류의 위험이 제거되어 문자 인식의 전반적인 정확도가 향상됩니다.
처리 비용 절감:
광학 문자 인식 소프트웨어는 다른 기술에 전적으로 의존하지 않으므로 처리 비용이 절감됩니다.
생산성 향상:
정보를 쉽게 사용할 수 있고 검색할 수 있으므로 직원은 생산적인 작업을 수행하고 목표를 달성하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
고객 만족도 향상:
쉽게 검색할 수 있는 형식의 정보를 사용할 수 있어 만족도가 높아지고 고객 경험이 향상됩니다.
사용 사례 및 애플리케이션
문서 보존 / 문서 디지털화
가치가 있는 오래된 역사적 문서는 디지털 형식으로 변환하여 보존, 저장 및 파괴할 수 없도록 만들 수 있습니다. OCR 기술은 골동품 및 희귀 도서를 디지털화하는 데 사용되므로 글꼴이 불규칙한 이러한 원고는 디지털 방식으로 변경되어 미래를 위해 검색할 수 있습니다.
은행 및 금융
은행 및 금융 부문은 OCT 기술을 최대한 활용하고 있습니다. 이 기술은 보안 사기 방지를 개선하고 위험을 줄이며 처리 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 은행 및 은행 앱은 OCR을 사용하여 수표에서 계좌 번호, 금액, 서명과 같은 중요한 데이터를 추출합니다. OCR은 대출 및 모기지 신청, 송장 및 급여 명세서의 신속한 처리를 돕습니다.
OCR이 보편화되기 전에는 기록, 영수증, 명세서 및 수표와 같은 모든 은행 문서가 물리적이었습니다. OCR 디지털화를 통해 은행과 금융 기관은 데이터에 빠르게 액세스하여 프로세스를 간소화하고 수동 오류를 제거하며 프로세스 효율성을 개선할 수 있습니다.
번호판 인식
OCR 기술은 번호판의 숫자와 텍스트를 식별하는 데 광범위하게 사용됩니다. 이 기술은 분실 차량 식별, 주차 요금 계산, 차량 범죄 예방에 활용되고 있습니다.
OCR 기술은 사기와 범죄를 피하기 위해 도로 안전 규칙을 구현하는 데 도움이 됩니다. 차량의 번호판은 운전자의 자격증명과 연결되어 있어 식별이 용이합니다.
또한 번호판은 AI 모델이 읽기에 어렵지 않은 잘 쓰여진 숫자와 텍스트로 구성되어 더 쉽고 정확합니다.
텍스트 음성 변환
OCR 기술의 TTS(텍스트 음성 변환) 응용 프로그램은 시각 장애가 있는 사람들이 더 쉽게 기능하도록 하는 데 탁월한 도움이 됩니다. OCR 기술은 물리적 및 디지털 텍스트를 스캔하고 음성 장치를 사용하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 내용을 소리 내어 읽습니다. OCR 기술의 TTS(텍스트 음성 변환) 측면은 최초의 응용 프로그램 중 하나였지만 이제는 여러 방언과 언어를 지원하여 시각 장애가 있는 사람들의 고유한 요구를 충족시키기 위해 진화하고 발전했습니다.
다중 범주의 전사 스캔한 종이 문서 데이터 세트
OCR 기술을 사용하여 청구서, 영수증, 청구서 및 다양한 범주의 기타 문서도 효과적으로 전사됩니다. 뉴스레터, 원 안에 숫자가 있는 문서, 확인란 양식, 세금 양식 및 매뉴얼과 같은 여러 범주가 있는 문서도 디지털화할 수 있습니다.
OCR로 의료 라벨 전사
OCR을 사용하여 처방 의료 라벨을 스캔하는 데 도움을 주어 이제 의료 데이터를 자동으로 캡처할 수 있습니다. 의료 데이터가 캡처됩니다 수기 오류, 중복 및 과실을 피하기 위해 손으로 쓴 처방전, 약 정보 및 수량에서.
OCR을 사용하면 의료 산업에서 환자의 병력을 빠르게 스캔, 저장 및 검색할 수 있습니다. OCR을 사용하면 스캔 보고서, 치료 기록, 병원 기록, 보험 기록, 엑스레이 및 기타 문서를 디지털화하고 저장할 수 있습니다. OCR은 의료 라벨을 디지털화, 전사 및 저장함으로써 프로세스 흐름을 간소화하고 의료 속도를 높일 수 있습니다.
OCR로 도로/도로 감지 및 정보 추출 도로판 데이터
도로/도로 표지판의 자동 감지, 식별 및 분류가 OCR로 이루어지고 있습니다. OCR은 도로 표지판을 감지하여 운전자를 더 안전한 여행으로 안내합니다. OCR 기술은 저조도 환경에서도 동일하게 작동하며 여러 언어로 된 도로 표지판과 다양한 모양의 간판을 감지하고 미래를 위해 동일한 분류를 합니다.
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