แบบพกพา 3.46 นิ้ว นักแปล 112 ภาษา บันทึกเสียง 99 เปอร์เซ็นต์ เครื่องอ่านการแปลภาษาสแกนที่แม่นยำ ปากกา นักแปลอัจฉริยะ
โดยใช้เทคโนโลยีล่าสุด:
1. ใช้ล่าสุดสคบเทคโนโลยีการจดจำข้อความ
2. พัฒนาตนเองการรับรู้กราฟิกเทคโนโลยีอัลกอริธึม
3. การนำของจีนล่าสุดที.ที.เอสเทคโนโลยีการรู้จำเสียง
ใช้ชิป {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz ล่าสุด พร้อมด้วย TTS อันทรงพลังและเทคโนโลยีการแปลเสียง เพื่อให้แน่ใจว่าการแปลถูกต้อง การออกเสียงถูกต้อง ความสามารถในการสแกนที่รวดเร็ว และความเร็วที่ต้องการเท่านั้น 0.5 วินาที
อัลกอริทึมการรู้จำอักขระด้วยแสงคืออะไร และเหตุใดจึงมีประโยชน์
การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR)เป็นคำอธิบายประกอบประเภทหนึ่งที่อนุญาตให้ถอดรูปภาพของข้อมูลที่พิมพ์หรือเขียนด้วยลายมือเป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้
แม้ว่า OCR มักถูกมองข้าม แต่ก็เป็นตัวช่วยที่ไม่สามารถถูกแทนที่ได้เมื่อเราพูดถึงระบบอัตโนมัติ ลดการไหลของเอกสารกระดาษที่ไม่จำเป็น ช่วยให้คุณจัดประเภท จัดระเบียบ จัดเก็บ จัดการ และแบ่งปันข้อมูล ในขณะที่หลีกเลี่ยงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับลักษณะทางกายภาพของเอกสารที่เป็นกระดาษ
ความพร้อมใช้งานของ OCR กว้างขึ้น คุณต้องเคยเห็นมันในเครื่องสแกนตั๋วหนังหรือสนามบินและสถานีรถไฟ ใช้สำหรับการสกัดข้อมูลและการตรวจสอบความปลอดภัย (คิดว่าเป็นป้ายทะเบียนรถยนต์หรือป้ายชื่อถนน) ลายเซ็นอิเล็กทรอนิกส์เป็น OCR อีกรูปแบบหนึ่ง แต่การใช้ OCR ที่พบบ่อยที่สุดคือการแปลงรูปภาพของเอกสารทางธุรกิจเป็นข้อความดิจิทัลที่สามารถค้นหา แก้ไข และจัดการได้
ลองนึกภาพสถานการณ์ คุณกำลังเข้าร่วมการประชุมที่สำคัญ พันธมิตรทางธุรกิจของคุณแสดงเอกสารให้คุณเห็น คุณดึงสมาร์ทโฟนออกมาแล้วถ่ายรูปอย่างรวดเร็ว ดูเหมือนว่าคุณจะมีข้อมูลที่คุณต้องการ แต่ข้อมูลนั้นอยู่ในรูปแบบของรูปภาพ คุณไม่สามารถใช้เอกสารนี้ได้โดยตรง คุณต้องแปลงพิกเซลของรูปภาพให้อยู่ในรูปแบบที่อ่านได้แทน เพื่อให้คุณสามารถแก้ไขและจัดการข้อมูลที่มีอยู่ได้
นอกจากนี้ ระบบอัตโนมัติที่ใช้ OCR ไม่ใช่แค่การแชร์ข้อมูลในรูปแบบดิจิทัลเท่านั้น เมื่อคุณมีเอกสารจำนวนมาก เครื่องสามารถใช้เป็นรายการข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้ม การแสดงภาพยังกลายเป็นเรื่องง่าย: หากคุณต้องการไดอะแกรม โครงร่าง หรือสเปรดชีต การใช้เอกสารดิจิทัลจะเร็วกว่าการเขียนรายงานที่มีภาพสวยงามด้วยมือ OCR ช่วยให้คุณใช้เวลาน้อยลงในการประมวลผลเอกสารใหม่แต่ละฉบับ ประหยัดค่าแรงและมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การเพิ่มมูลค่า
อัลกอริทึม OCR ทำงานอย่างไร
ผู้คนสามารถจดจำอักขระข้อความได้ดีมาก แม้ว่าพวกเขาจะเขียนด้วยลายมือก็ตาม อย่างไรก็ตาม สำหรับเครื่องจักร นี่เป็นลำดับที่สูง พวกเขาต้องการอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้วิธีการอ่านว่าผู้คนอ่านอย่างไร ด้วยเหตุนี้ อัลกอริทึม OCR จึงต้องการการฝึกอบรมอย่างครอบคลุมเพื่อประมวลผลภาพข้อความ
เพื่อให้เข้าใจวิธีการทำงานของอัลกอริทึม OCR ก่อนอื่นเราต้องการบอกคุณเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อความและคุณสมบัติของมัน ทำไม เพราะนั่นเป็นวิธีที่เครื่องเห็นข้อความ: เป็นส่วนหนึ่งของรูปภาพ
คุณสมบัติข้อความของอัลกอริทึม OCR
มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างข้อความที่คุณพบในเชิงพาณิชย์กับข้อความที่มีอยู่ "ในธรรมชาติ": ในรูปแบบของถนน บันทึกที่เขียนด้วยลายมือ แคปต์ชา ฯลฯ หนึ่งในรายงานสแกนรายไตรมาสที่มีโครงสร้างดีและไม่กระจัดกระจาย ห่างจากภาพกราฟฟิตีแบบสุ่มหลายไมล์ที่ติดกล้องโดยเจ้าหน้าที่เฝ้าระวัง อย่างไรก็ตาม สองตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงคุณสมบัติมากมายที่ช่วยอธิบายภาพข้อความไปจนถึงอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
ความหนาแน่น.ในการสแกนเอกสาร ข้อความมักจะหนาแน่นกว่าข้อความในภาพถ่ายมุมถนน
โครงสร้าง.ความแตกต่างคือความแตกต่างระหว่างบรรทัดคำสั่งของข้อความที่พิมพ์และโครงสร้างที่ไม่ดี (หรือไม่มี) ในรายการซื้อของที่เขียนด้วยลายมือ
แบบอักษรและขนาดฟอนต์แข็งและตัวอักษรที่มีขนาดเท่ากันจะเป็นที่รู้จักมากกว่าป้ายชื่อถนนที่มีรูปแบบลายมือที่ไม่สอดคล้องกันหรือเขียนด้วยมือเปล่า
ประเภทตัวละครคุณสมบัตินี้ไม่เพียงแต่ระบุว่ามีตัวอักษรเท่านั้น แต่ยังรวมถึงตัวเลข สัญลักษณ์ และอักขระพิเศษด้วย อีกทั้งภาษาก็สำคัญ เอกสารมักประกอบด้วยภาษาเดียว ในทางกลับกัน ป้ายหรือกราฟฟิตีสามารถบรรจุข้อมูลได้หลายภาษา
เสียงรบกวน.สิ่งสำคัญคือต้องใส่ใจกับวิธีการได้มาของรูปภาพ (เอกสารที่สแกนหรือถ่ายเอกสาร ป้ายรูปถ่ายและป้ายทะเบียนรถ) ภาพถ่ายมีแนวโน้มที่จะสร้างจุดรบกวนมากกว่าการสแกน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวิธีการ
ตำแหน่งและการจัดตำแหน่งของข้อความบนรูปภาพ การสแกนมักจะอยู่ด้านหน้าและตรงกลางโดยมีความเอียงเล็กน้อย ในทางกลับกัน รูปภาพไม่มีเลย์เอาต์ที่เคร่งครัด ข้อความสามารถอยู่ในส่วนใดก็ได้ของรูปภาพ และสามารถถ่ายจากด้านข้างได้
อย่างที่คุณเห็น ข้อความไม่ใช่แค่อักขระไม่กี่บรรทัด แอตทริบิวต์ข้อความช่วยสร้างความแตกต่างของอัลกอริทึม OCR
ตอนนี้เรารู้แล้วว่าข้อความแตกต่างกันอย่างไร เรามาดูวิธีสร้างอัลกอริทึม OCR
กระบวนการสร้าง ติดฉลาก และฝึกอัลกอริทึมการรู้จำข้อความ
สร้าง ติดฉลาก และฝึกอัลกอริทึมการรู้จำข้อความ สร้าง ติดฉลาก และฝึกอัลกอริทึมการรู้จำข้อความ
การสร้างอัลกอริทึม OCR ตั้งแต่เริ่มต้นมีหลายขั้นตอน
เคล็ดลับ: นี่คือภาพรวมสั้นๆ ของขั้นตอนหลักที่จำเป็นในการสร้างกลไก OCR หากคุณต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม ให้ไปที่ลิงก์นี้เพื่ออ่านบทความขนาดยาวเกี่ยวกับวงจรชีวิตของโครงการ AI
— ขั้นตอนที่ 1 การรวบรวม
สิ่งแรกที่คุณต้องทำคือรวบรวมฐานข้อมูลเอกสาร คุณสามารถมีเอกสารกระดาษที่คุณต้องการแปลงเป็นดิจิทัลได้แล้ว อย่างไรก็ตาม ในการสร้างอัลกอริทึมการรู้จำอักขระด้วยแสง คุณต้องเลือกตัวอย่างตัวแทนที่มีขนาดใหญ่เพียงพอ ซึ่งหมายความว่าชุดเอกสารที่คุณเลือกควรเกี่ยวข้องกับเป้าหมายสุดท้ายของคุณ
นอกจากนี้ ขั้นตอนนี้รวมถึงการสแกน การทำสำเนา หรือการถ่ายภาพเอกสาร หากภาพมีคุณภาพสูงจะเป็นประโยชน์อย่างมากและอำนวยความสะดวกในกระบวนการฝึกอบรม อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับลักษณะชุดข้อมูลที่ดีในบทความของเรา
— ขั้นตอนที่ 2 การประมวลผลล่วงหน้า
ก่อนที่จะเริ่มจดจำข้อความ ต้องเตรียมรูปภาพของเอกสาร ทำความสะอาด และปรับให้เหมาะสมสำหรับอัลกอริทึม OCR มีปัญหามากมายที่อาจทำให้คุณภาพของภาพต่ำ: แสงไม่เพียงพอ กระดาษกะพริบและแสงสะท้อน กล้องหรือสแกนเนอร์คุณภาพต่ำ มุมเอียง ตัวอักษรหายไปหรือคุณภาพการพิมพ์ต่ำ ฯลฯ
หากคุณต้องการฝึกอัลกอริทึม OCR อย่างถูกต้อง คุณควรพิจารณาทำสิ่งต่อไปนี้ก่อนขั้นตอนถัดไป:
แปลงภาพเป็นขาวดำ การลบสีสามารถลดความคลุมเครือในการตรวจจับข้อความ
ยืดและจัดตำแหน่ง มุมแปลก ๆ ทำให้กระบวนการตรวจจับซับซ้อนขึ้นอย่างมาก
ตัดและจัดกึ่งกลางข้อความ เว้นเฉพาะส่วนที่สำคัญ: ข้อความควรอยู่ด้านหน้าและตรงกลาง ไม่ซ่อนอยู่ที่มุมใดมุมหนึ่ง
ใช้ตัวกรองเพื่อลดเสียงรบกวน ตัวละครแต่ละตัวควรโดดเด่นจากพื้นหลัง โปรดจำไว้ว่าการสแกนมักจะคมชัดกว่าภาพถ่าย
— ขั้นตอนที่ 3 การติดฉลากข้อมูล
นี่เป็นขั้นตอนสำคัญในอัลกอริทึม OCR และนั่นคือจุดที่เราพร้อมให้ความช่วยเหลือคุณ กระบวนการจดจำข้อความประกอบด้วยสองงาน: การตรวจหาข้อความและการจดจำ
เราใช้มวยเพื่อเน้นและร่างพื้นที่ข้อความ สิ่งนี้จะบอกอัลกอริทึม OCR ว่าควรมองหาอะไรในภาพ
จากนั้นคำอธิบายประกอบของเราจะถอดเสียง (ป้อนข้อความด้วยตนเอง) บนรูปภาพ ในภายหลัง อัลกอริทึม OCR จะสามารถใช้การจัดประเภทรูปภาพเพื่อค้นหารูปแบบระหว่างชุดพิกเซลและประเภทอักขระ
นอกจากนี้เรายังทำ QA หลายรอบอีกด้วย ผู้คนสามารถจดจำข้อความในรูปภาพได้ดีกว่าเครื่องจักร แต่ถึงอย่างนั้นเราก็ต้องการให้แน่ใจว่าไม่มีอะไรพลาด
ขั้นตอนของการติดป้ายข้อมูลนี้ใช้เวลาและความพยายามมาก แต่คุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับขั้นตอนนี้ เรายินดีที่จะพางานนี้ออกจากบ่าของคุณ คำอธิบายประกอบข้อมูลสำหรับงาน OCR เป็นหนึ่งในคุณลักษณะของป้ายกำกับข้อมูลของคุณ เราเคยทำมาก่อนแล้วและเราอยากจะทำอีกครั้งสำหรับโครงการ OCR ของคุณ โทรหาเราวันนี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม!
— ขั้นตอนที่ 4. การฝึกอบรม
เมื่อคุณมีคำอธิบายประกอบในเอกสารแล้ว คุณสามารถเริ่มฝึกอัลกอริทึม OCR ได้ ขั้นตอนนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของกลยุทธ์ที่คุณใช้สร้างอัลกอริทึม OCR กลยุทธ์เหล่านี้แตกต่างกันอย่างมาก ตั้งแต่เทคนิคการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกไปจนถึงวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเฉพาะทางโดยอาศัยการสร้างโครงข่ายประสาทเทียม
แต่ละกลยุทธ์มีข้อดี แต่ไม่ว่าคุณจะเลือกวิธีใด การฝึกอัลกอริทึม ML มักจะใช้ไม่ได้ในการลองครั้งแรก การฝึกอบรมซ้ำและการปรับปรุงเป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไป อย่าท้อแท้หากอัลกอริทึม OCR ไม่สามารถจดจำข้อความได้อย่างแม่นยำในทันที ด้วยการฝึกฝนและความพากเพียร คุณจะไปถึงที่นั่นได้!
— ขั้นตอนที่ 5 ขั้นตอนหลังการประมวลผลและการประกันคุณภาพ
ในความเป็นจริง หากคุณไม่ต้องการทำทุกอย่างซ้ำ คุณต้องทำ QA ทุกขั้นตอน แต่นี่เป็นขั้นตอนสุดท้ายของ QA และทำให้อัลกอริทึม OCR ของคุณทำงานได้ ถึงเวลาเก็บเกี่ยวผลจากการทำงานอย่างหนักของคุณ และสุดท้ายก็แปลงเวิร์กโฟลว์เอกสารของคุณให้เป็นดิจิทัล ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเงินในธุรกิจของคุณ
แม้ว่าจะไม่ค่อยมีการพูดถึงนอกอุตสาหกรรมแมชชีนเลิร์นนิง แต่การรู้จำอักขระด้วยแสงก็เป็นหนึ่งในคะแนนความสามารถในการใช้งานสูงสุดใน AI ธุรกิจยังคงดำเนินการโดยใช้เอกสารกระดาษจำนวนมหาศาล ซึ่งเป็นแนวปฏิบัติที่ล้าสมัยและเกือบจะเป็นอันตราย OCR สามารถช่วยให้ธุรกิจจัดการกับมันได้โดยการแปลงเวิร์กโฟลว์ให้เป็นดิจิทัล
นอกจากนี้ ขอบเขตของการใช้ OCR ไม่ได้หยุดเพียงแค่นั้น ข้อความใดๆ ไม่ว่าจะเป็นรายงานที่จัดเรียงอย่างเป็นระเบียบ ป้ายร้านค้าแบบสุ่ม หรือบันทึกย่อที่เขียนด้วยลายมือ สามารถประมวลผลโดย OCR และแปลงเป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้ นี่เป็นขั้นตอนสู่ระบบอัตโนมัติของข้อมูลขนาดใหญ่
แม้ว่าการสร้างอัลกอริทึมการจดจำข้อความจะไม่ใช่เทคโนโลยีใหม่ แต่ก็เป็นสิ่งที่ท้าทายเช่นเคย แน่นอนว่า อัลกอริธึม OCR แบบโอเพ่นซอร์สนั้นมีให้บริการแก่สาธารณะ อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการแบบจำลองการรู้จำข้อความที่ล้ำสมัยสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะของคุณ วิธีที่ดีที่สุดคือสร้างแบบจำลองขึ้นเอง เราช่วยคุณได้! บอกเราเกี่ยวกับโครงการของคุณ แล้วเราจะทำหมายเหตุประกอบเอกสารอย่างมืออาชีพเพื่อฝึกฝนอัลกอริทึม OCR ของคุณ