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 비디오, 이미지, 스캔한 문서를 기계에서 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.
OCR이 중요한 이유는 무엇입니까?
디지털 혁신이 전 세계적으로 중요한 위치를 차지함에 따라 우리는 구식 레거시 시스템과 프로세스의 종말을 목격하고 있습니다. 이러한 전환은 놀라운 것이지만 그 자체로 예비적인 과제도 있습니다. 이는 데이터 입력 절차의 한 방법으로 인쇄 매체 백업을 포함하는 비즈니스 워크플로우일 수 있습니다.
인쇄 자산이 디지털화되면 텍스트를 수정, 조작하거나 학습 및 처리를 위해 AI 모델에 입력할 수 없는 이미지 형식인 경우가 많습니다. 이를 기계에서 바로 사용할 수 있는 디지털 자산으로 전환하려면 식별하고 처리해야 합니다.
OCR 기술은 이미지, 비디오 및 기타 형식의 텍스트를 스캔하고 플랫폼, 프로그래밍 언어 및 데이터베이스에 제공할 수 있는 데이터로 변환하여 이를 처리합니다.
디지털 전환에서 특히 불가피한 이러한 측면은 OCR 시장의 성장을 촉진하고 있으며, OCR 시장은 연평균 성장률 14.32%로 성장하여 40년까지 2032억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 게다가, 컴퓨터 비전의 증가와 수많은 사용 사례로 인해 , OCR 기술은 혁신과 솔루션을 개발할 수 있는 기반이 되었습니다.
이는 의료 분야에서 의사의 처방전을 디지털화하는 것부터 자율주행차의 간판 판독을 가능하게 하는 것까지 가능하며, OCR은 변화를 주도하는 기반 기술입니다.
OCR 기술의 작동 방식
오프라인 텍스트를 디지털 비트로 전자적으로 번역하는 것은 매우 흥미롭고 세심한 작업입니다. 이것이 어떻게 작동하는지에 대한 간단한 아이디어를 제공하기 위해 전체 분석은 다음과 같습니다.
스캐닝
프로세스의 첫 번째 단계에서는 광학 스캐너를 사용하여 문서를 스캔하고 다른 모든 것에서 문자와 데이터를 분리하는 작업이 포함됩니다. 스캔한 파일은 이미지로 저장됩니다.
정제
모든 문서와 시트가 동일한 품질로 제공되는 것은 아니므로 품질 최적화를 위해 모든 이미지를 다듬습니다. 여기에는 텍스트 정렬, 픽셀 다듬기, 텍스트를 더 명확하게 만드는 등의 작업이 포함됩니다. 이 프로세스를 통해 텍스트를 읽을 수 있게 됩니다.
분류
이미지가 구체화되면 텍스트가 분류되어 클러스터로 분리됩니다. 여기에는 텍스트를 카테고리로 분류하기 위한 이미지 분할 기술의 사용이 포함됩니다.
문자 인식
텍스트가 분류되면 패턴 및 특징 인식과 같은 OCR 모델과 알고리즘이 작동하여 텍스트와 문자를 식별합니다. 패턴 인식은 필기, 글꼴, 텍스트 형식 및 기타 측면을 찾는 반면, 특징 인식은 곡선, 선 방향, 선 등과 같은 패턴을 식별합니다.
후 처리
텍스트가 식별되면 일반적으로 디지털 파일로 출력이 생성됩니다. 출력 품질은 종이 품질, 손글씨, 이상한 텍스트 패턴, 알고리즘 등에 따라 달라지므로 결과가 100% 정확하지는 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
[또한 읽기: 의료 분야의 OCR: 사용 사례, 이점 및 단점]
OCR의 종류
OCR은 단순히 종이에 있는 텍스트를 디지털화하는 것이 아니라 문서가 아닌 다른 형식의 텍스트를 디지털화하는 것입니다. 유형과 응용 프로그램이 다양하기 때문에 배포되는 기술과 접근 방식도 다릅니다.
지능적인 단어 인식손글씨와 필기체 텍스트를 캡처하므로 손으로 쓴 일기나 문서를 디지털화하는 데 이상적입니다.
| OCR 유형 | 그것이 포함하는 것 |
| 지능형 문자 인식 | 이는 단어 인식과 매우 유사하지만 전체 텍스트를 스캔하는 대신 특정 문자를 찾습니다. |
| 광학 문자 인식 | 이는 입력된 텍스트를 감지하지만 이름에서 알 수 있듯이 한 번에 하나의 문자만 식별합니다. |
| 광학 단어 인식 | 문자 인식과 유사하게 이는 입력된 텍스트가 있는 이미지의 문자 대신 단어와 텍스트를 식별합니다. |
| 광학 마크 인식 | OMR 응답, 투표 용지의 표시, 답안지의 눈금 표시 등과 같이 사람이 표시한 데이터가 이 기술로 식별됩니다. |
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
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 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
OCR로 의료 라벨 전사
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
개발하다 지능형 문자 인식 도구를 사용하려면 프로젝트별 데이터세트로 교육해야 합니다.
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[또한 읽기: OCR 인포그래픽 – 정의, 이점, 과제 및 사용 사례]
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