Máy dịch 3,46 inch di động 112 ngôn ngữ Ghi âm giọng nói Chính xác 99 phần trăm Trình đọc bản dịch ngôn ngữ quét Bút Trình dịch thông minh
Sử dụng công nghệ mới nhất:
1. Thông qua mới nhấtOCRcông nghệ nhận dạng văn bản;
2. Phát triển bản thânnhận dạng đồ họacông nghệ thuật toán;
3. Thông qua mới nhất của Trung QuốcTTScông nghệ nhận dạng giọng nói.
Sử dụng chip {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz mới nhất, với công nghệ dịch âm thanh và TTS mạnh mẽ, để đảm bảo bản dịch chính xác, phát âm chính xác, khả năng quét nhanh và tốc độ chỉ cần 0,5 giây
Thuật toán nhận dạng ký tự quang học là gì và tại sao nó hữu ích?
Nhận dạng ký tự quang học (OCR)là một loại chú thích cho phép hình ảnh của thông tin được đánh máy hoặc viết tay được sao chép thành văn bản mà máy có thể đọc được.
Mặc dù OCR thường bị bỏ qua, nhưng nó là một trợ thủ đắc lực không thể thay thế khi chúng ta nói về tự động hóa. Nó loại bỏ dòng tài liệu giấy không cần thiết. Nó cho phép bạn phân loại, sắp xếp, lưu trữ, quản lý và chia sẻ thông tin đồng thời tránh các rủi ro bảo mật liên quan đến bản chất vật lý của tài liệu giấy.
Tính khả dụng của OCR đã trở nên rộng hơn. Bạn hẳn đã nhìn thấy nó trong máy quét vé xem phim hoặc sân bay và nhà ga. Nó được sử dụng để trích xuất dữ liệu và giám sát an ninh (nghĩ về biển số ô tô hoặc biển báo đường phố). Chữ ký điện tử là một hình thức khác của OCR. Nhưng có thể cho rằng cách sử dụng phổ biến nhất của OCR là chuyển đổi hình ảnh của các tài liệu kinh doanh thành văn bản kỹ thuật số có thể được tìm kiếm, chỉnh sửa và quản lý.
Hãy tưởng tượng một tình huống. Bạn đang tham dự một cuộc họp quan trọng. Đối tác kinh doanh của bạn cho bạn xem một tài liệu; bạn rút điện thoại thông minh ra và chụp nhanh một bức ảnh. Dường như bạn có thông tin mình cần, nhưng thông tin đó ở dạng hình ảnh. Bạn không thể sử dụng tài liệu này trực tiếp. Thay vào đó, bạn cần chuyển đổi các pixel của ảnh thành định dạng có thể đọc được để bạn có thể chỉnh sửa và thao tác với thông tin chứa trong đó.
Hơn nữa, tự động hóa dựa trên OCR không chỉ là chia sẻ thông tin ở dạng kỹ thuật số. Khi bạn có nhiều tài liệu, máy móc có thể sử dụng chúng làm mục nhập dữ liệu để tìm các mẫu và xu hướng. Việc trực quan hóa cũng trở nên dễ dàng hơn: nếu bạn cần sơ đồ, sơ đồ hoặc bảng tính, việc sử dụng tài liệu kỹ thuật số sẽ nhanh hơn nhiều so với việc viết một báo cáo trực quan đẹp mắt bằng tay. OCR cho phép bạn dành ít thời gian hơn để xử lý từng tài liệu mới, tiết kiệm chi phí lao động và tập trung vào các chiến lược giá trị gia tăng.
Thuật toán OCR hoạt động như thế nào?
Mọi người rất giỏi trong việc nhận dạng các ký tự văn bản, ngay cả khi chúng được viết tay. Tuy nhiên, đối với một chiếc máy, đây là một yêu cầu cao. Họ cần các thuật toán học máy để học cách đọc cách mọi người đọc. Để đạt được điều này, các thuật toán OCR yêu cầu đào tạo chuyên sâu để xử lý hình ảnh văn bản.
Để hiểu cách hoạt động của thuật toán OCR, trước tiên chúng tôi muốn cho bạn biết thêm về văn bản và các thuộc tính của văn bản. Tại sao? Bởi vì đó là cách máy nhìn thấy văn bản: như một phần của hình ảnh.
Thuộc tính văn bản của thuật toán OCR
Có sự khác biệt lớn giữa văn bản bạn có thể tìm thấy trong môi trường thương mại và văn bản tồn tại "trong tự nhiên": ở dạng đường phố, ghi chú viết tay, hình ảnh xác thực, v.v. Một trong báo cáo hàng quý được quét có cấu trúc tốt, gọn gàng cách hàng dặm so với hình vẽ graffiti ngẫu nhiên được máy bay không người lái giám sát ghi lại. Tuy nhiên, hai ví dụ này chứng minh nhiều thuộc tính giúp giải thích hình ảnh văn bản cho các thuật toán học máy.
Tỉ trọng.Trong bản quét tài liệu, văn bản thường dày đặc hơn văn bản trên ảnh góc phố.
Cấu trúc.Sự khác biệt là sự khác biệt giữa các dòng văn bản in có thứ tự và cấu trúc kém (hoặc thiếu) trong danh sách mua sắm viết tay.
Phông chữ và kích thước.Các phông chữ cứng và các chữ cái có cùng kích thước dễ nhận biết hơn các biển báo đường phố có kiểu chữ viết tay không nhất quán hoặc tự do.
Loại ký tự.Thuộc tính này không chỉ biểu thị sự hiện diện của các chữ cái mà còn cho thấy sự hiện diện của các số, ký hiệu và ký tự đặc biệt. Ngoài ra, ngôn ngữ là quan trọng. Một tài liệu thường bao gồm một ngôn ngữ; mặt khác, một dấu hiệu hoặc hình vẽ trên tường có thể chứa thông tin bằng nhiều ngôn ngữ.
Tiếng ồn.Điều quan trọng là phải chú ý đến cách thu được hình ảnh (tài liệu được quét hoặc sao chụp; biển báo và biển số xe được chụp ảnh). Tùy thuộc vào phương pháp, ảnh có xu hướng tạo ra nhiều nhiễu hơn so với quét.
Vị trí và căn chỉnh của văn bản trên hình ảnh. Quét thường ở phía trước và trung tâm với độ nghiêng nhỏ. Mặt khác, ảnh không cung cấp bất kỳ bố cục nghiêm ngặt nào: văn bản có thể nằm trong bất kỳ phần nào của ảnh và nó có thể được chụp từ bên cạnh.
Như bạn có thể thấy, văn bản không chỉ là một vài dòng ký tự. Đương nhiên, các thuộc tính văn bản giúp xây dựng các sắc thái của thuật toán OCR.
Bây giờ chúng ta đã biết văn bản khác nhau như thế nào, hãy xem cách xây dựng thuật toán OCR.
Quy trình xây dựng, gán nhãn và huấn luyện thuật toán nhận dạng văn bản
Xây dựng, gắn nhãn và đào tạo các thuật toán nhận dạng văn bản Xây dựng, gắn nhãn và đào tạo các thuật toán nhận dạng văn bản
Xây dựng thuật toán OCR từ đầu cần nhiều bước.
Mẹo: Đây là tổng quan ngắn về các bước chính cần thiết để xây dựng một công cụ OCR. Nếu bạn muốn phân tích chi tiết hơn, hãy nhấp vào liên kết này để đọc một bài viết dài về vòng đời dự án AI.
— Bước 1. Thu thập
Điều đầu tiên bạn cần làm là thu thập cơ sở dữ liệu tài liệu. Bạn đã có thể có tài liệu giấy mà bạn muốn số hóa. Tuy nhiên, để xây dựng thuật toán nhận dạng ký tự quang học, bạn cần chọn một mẫu đại diện đủ lớn. Điều này có nghĩa là bộ tài liệu bạn chọn phải phù hợp với mục tiêu cuối cùng của bạn.
Ngoài ra, bước này bao gồm quét, sao chép hoặc chụp ảnh tài liệu. Nếu hình ảnh có chất lượng cao, nó sẽ giúp ích rất nhiều và tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình đào tạo. Đọc thêm về các đặc điểm tập dữ liệu tốt trong bài viết của chúng tôi.
— Bước 2. Tiền xử lý
Trước khi bắt đầu nhận dạng văn bản, hình ảnh tài liệu phải được chuẩn bị, làm sạch và tối ưu hóa cho các thuật toán OCR. Có nhiều vấn đề có thể gây ra chất lượng hình ảnh kém: không đủ ánh sáng, giấy nhấp nháy và phản chiếu, chất lượng máy ảnh hoặc máy quét kém, góc nghiêng, thiếu ký tự hoặc chất lượng in kém, v.v.
Nếu bạn muốn huấn luyện thuật toán OCR đúng cách, bạn nên cân nhắc thực hiện những việc sau trước khi thực hiện bước tiếp theo:
Chuyển đổi hình ảnh thành đen trắng. Loại bỏ màu sắc có thể làm giảm sự mơ hồ trong phát hiện văn bản.
Duỗi thẳng và căn chỉnh. Các góc lẻ làm phức tạp đáng kể quá trình phát hiện.
Cắt và căn giữa văn bản. Chỉ để lại những phần quan trọng: văn bản phải ở phía trước và chính giữa, không ẩn đâu đó trong các góc.
Áp dụng các bộ lọc để giảm tiếng ồn. Các ký tự riêng lẻ nên nổi bật so với nền. Hãy nhớ rằng bản quét thường sắc nét hơn ảnh chụp.
— Bước 3. Ghi nhãn dữ liệu
Đây là một bước quan trọng trong thuật toán OCR và đó là lúc chúng tôi sẵn sàng trợ giúp bạn. Quá trình nhận dạng văn bản bao gồm hai nhiệm vụ: phát hiện văn bản và nhận dạng.
Chúng tôi sử dụng quyền anh để làm nổi bật và phác thảo vùng văn bản. Điều này cho thuật toán OCR biết những gì cần tìm trong hình ảnh.
Sau đó, các chú thích của chúng tôi sẽ phiên âm (nhập văn bản theo cách thủ công) trên hình ảnh. Sau này, thuật toán OCR sẽ có thể sử dụng phân loại hình ảnh để tìm các mẫu giữa các bộ pixel và loại ký tự.
Ngoài ra, chúng tôi cũng đã tiến hành một số vòng QA. Mọi người nhận dạng văn bản trong hình ảnh tốt hơn nhiều so với máy móc, nhưng ngay cả khi đó chúng tôi vẫn muốn đảm bảo không bỏ sót điều gì.
Bước ghi nhãn dữ liệu này tốn rất nhiều thời gian và công sức, nhưng bạn không phải lo lắng về điều đó. Chúng tôi muốn gánh vác nhiệm vụ này khỏi vai bạn. Chú thích dữ liệu cho các tác vụ OCR là một trong những tính năng của Nhãn dữ liệu của bạn. Chúng tôi đã làm điều đó trước đây và chúng tôi muốn làm điều đó một lần nữa cho dự án OCR của bạn. Gọi cho chúng tôi ngày hôm nay để tìm hiểu thêm!
— Bước 4. đào tạo
Bây giờ bạn đã có các tài liệu được chú thích, bạn có thể bắt đầu huấn luyện thuật toán OCR. Bước này tùy thuộc vào loại chiến lược bạn sử dụng để xây dựng thuật toán OCR của mình. Các chiến lược này rất khác nhau, từ các kỹ thuật thị giác máy tính cổ điển đến các phương pháp học sâu chuyên biệt dựa trên việc xây dựng mạng lưới thần kinh.
Mỗi chiến lược đều có ưu điểm của nó. Nhưng cho dù bạn chọn phương pháp nào, việc đào tạo thuật toán ML thường không hoạt động trong lần thử đầu tiên. Đào tạo lại và cải tiến là những thông lệ phổ biến. Đừng nản lòng nếu thuật toán OCR không cung cấp khả năng nhận dạng văn bản hoàn toàn chính xác ngay lập tức. Với sự luyện tập và kiên trì, bạn sẽ đạt được điều đó!
— Bước 5. Hậu xử lý và đảm bảo chất lượng
Trên thực tế, nếu bạn không muốn làm lại mọi thứ, bạn cần QA từng bước. Nhưng đây là bước QA cuối cùng và làm cho thuật toán OCR của bạn hoạt động. Đã đến lúc gặt hái thành quả lao động chăm chỉ của bạn và cuối cùng là số hóa quy trình xử lý tài liệu, tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho doanh nghiệp của bạn.
Mặc dù không thường xuyên được thảo luận bên ngoài ngành máy học, nhận dạng ký tự quang học có một trong những xếp hạng khả năng sử dụng cao nhất trong AI. Các doanh nghiệp vẫn hoạt động dựa trên số lượng lớn tài liệu giấy, một thông lệ lỗi thời và gần như có hại. OCR có thể giúp các doanh nghiệp giải quyết vấn đề này bằng cách số hóa quy trình làm việc.
Ngoài ra, phạm vi ứng dụng của OCR không chỉ dừng lại ở đó. Bất kỳ văn bản nào, cho dù đó là báo cáo được sắp xếp gọn gàng, bảng hiệu cửa hàng ngẫu nhiên hay ghi chú viết tay, đều có thể được xử lý bằng OCR và chuyển đổi thành văn bản có thể đọc được bằng máy. Đây là một bước tiến tới tự động hóa dữ liệu lớn.
Điều kỳ lạ là, mặc dù việc xây dựng các thuật toán nhận dạng văn bản không phải là một công nghệ mới, nhưng nó vẫn là một thách thức hơn bao giờ hết. Tất nhiên, các thuật toán OCR nguồn mở có sẵn cho công chúng. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có một mô hình nhận dạng văn bản tiên tiến nhất cho mục đích cụ thể của mình, thì tốt nhất bạn nên tự xây dựng một mô hình. Chúng tôi có thể giúp bạn! Hãy cho chúng tôi biết về dự án của bạn và chúng tôi sẽ chú thích tài liệu một cách chuyên nghiệp để đào tạo thuật toán OCR của bạn.