Công nghệ OCR cơ bản đã xuất hiện từ cuối những năm 1920. Nó trở nên phức tạp hơn nhiều so với những ngày đầu tiên và giờ đây nó có thể chuyển đổi ngay cả những tài liệu phức tạp hàng loạt một cách nhanh chóng và ít lỗi. Cùng bài viết tìm hiểu thêm về OCR:
Mục lục bài viết
1. OCR là gì?
– OCR (Optical Character Recognition) là nhận dạng ký tự quang học hoặc đầu đọc ký tự quang học được hiểu là sự chuyển đổi điện tử hoặc cơ học các hình ảnh của văn bản được đánh máy, viết tay hoặc in thành văn bản được mã hóa bằng máy, cho dù từ tài liệu được quét, ảnh của tài liệu, ảnh cảnh (ví dụ: văn bản trên biển hiệu và biển quảng cáo trong một bức ảnh phong cảnh, biển số xe ô tô …) hoặc từ văn bản phụ đề chồng lên một hình ảnh (ví dụ: từ một chương trình truyền hình)
– Nhận dạng ký tự quang học (OCR) công nghệ là một giải pháp kinh doanh để tự động hóa việc trích xuất dữ liệu từ văn bản in hoặc viết từ tệp tài liệu hoặc hình ảnh được quét và sau đó chuyển đổi văn bản thành dạng máy có thể đọc được để sử dụng cho việc xử lý dữ liệu như chỉnh sửa hoặc tìm kiếm.
Được sử dụng rộng rãi như một hình thức nhập dữ liệu từ các bản ghi dữ liệu giấy in – cho dù là tài liệu hộ chiếu, hóa đơn, bảng sao kê ngân hàng , biên lai máy tính, danh thiếp, thư, bản in dữ liệu tĩnh hoặc bất kỳ tài liệu phù hợp nào – đó là một phương pháp số hóa bản in phổ biến văn bản để chúng có thể được chỉnh sửa điện tử, tìm kiếm, lưu trữ nhỏ gọn hơn, hiển thị trực tuyến và được sử dụng trong các quy trình máy như điện toán nhận thức , dịch máy , (trích xuất) văn bản thành giọng nói , dữ liệu chính và khai thác văn bản . OCR là một lĩnh vực nghiên cứu về nhận dạng mẫu , trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính.
– Nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho phép bạn biến hình ảnh được quét thành văn bản để bạn có thể biến tài liệu trên giấy thành tài liệu kỹ thuật số có thể chỉnh sửa, tìm kiếm được. Điều này có thể giúp giảm lượng không gian vật lý cần thiết để lưu trữ tài liệu và có thể cải thiện đáng kể quy trình làm việc liên quan đến các tài liệu đó. Nó làm giảm nguy cơ bị mất hoặc thất lạc tài liệu và trong nhiều trường hợp, nó loại bỏ nhu cầu xử lý tài liệu theo cách thủ công hoặc khóa lại thông tin có thể dẫn đến sai sót. Và nó có thể giảm chi phí xử lý thủ công.
2. Số hóa tài liệu, công nghệ nhận dạng chữ OCR:
– Các phiên bản OCR đầu tiên cần được đào tạo với hình ảnh của từng ký tự và làm việc trên một phông chữ tại một thời điểm. Các hệ thống tiên tiến có khả năng tạo ra mức độ chính xác nhận dạng cao cho hầu hết các phông chữ hiện nay đã trở nên phổ biến và với sự hỗ trợ cho nhiều loại đầu vào định dạng tệp hình ảnh kỹ thuật số. Một số hệ thống có khả năng tái tạo đầu ra được định dạng gần giống với trang gốc bao gồm hình ảnh, cột và các thành phần phi văn bản khác.
– OCR phân tích các kiểu sáng và tối tạo nên các chữ cái và số để biến hình ảnh được quét thành văn bản. Hệ thống OCR cần nhận dạng các ký tự trong các phông chữ khác nhau, vì vậy các quy tắc được áp dụng để giúp hệ thống khớp những gì nó nhìn thấy trong ảnh với các chữ cái hoặc số phù hợp. Trong khi các hệ thống OCR ban đầu được thiết kế để hoạt động với một phông chữ cụ thể, được tạo ra đặc biệt cho mục đích này, một số hệ thống OCR hiện đại thậm chí có thể nhận dạng chữ viết tay của mọi người. Công nghệ này được gọi là nhận dạng ký tự thông minh (ICR).
– Để OCR hoạt động tối ưu, điều quan trọng là bạn phải quét phiên bản tài liệu rõ ràng nhất có thể. Văn bản bị mờ hoặc các dấu trên bản sao có thể tạo ra lỗi. Các chương trình OCR nhận dạng ký tự văn bản theo từng ký tự nhưng kết quả nhanh đến mức tức thời. Bạn có thể kiểm tra lỗi khi bắt đầu hoặc khi kết thúc quá trình và một số chương trình có tính năng phát hiện lỗi tự động.
– Hiện nay, một ứng dụng phổ biến của công nghệ OCR là tự động chuyển đổi tệp PDF, TIFF hoặc JPG dựa trên hình ảnh thành tệp văn bản mà máy có thể đọc được. Các tệp kỹ thuật số được xử lý OCR, chẳng hạn như biên nhận, hợp đồng, hóa đơn, báo cáo tài chính, v.v., có thể là:
+ Đã tìm kiếm từ một kho lưu trữ lớn để tìm tài liệu chính xác
+ Đã xem, với khả năng tìm kiếm trong mỗi tài liệu
+ Đã chỉnh sửa, khi cần chỉnh sửa
+ Thay thế , với văn bản trích xuất được gửi đến các hệ thống khác
– Khả năng OCR tự động để nhập dữ liệu mang lại lợi ích như thế nào đối với hoạt động kinh doanh và quy trình làm việc: Các doanh nghiệp sử dụng khả năng OCR để chuyển đổi hình ảnh và PDF (thường có nguồn gốc dưới dạng tài liệu giấy được quét) tiết kiệm thời gian và tài nguyên cần thiết để quản lý dữ liệu không thể tìm kiếm được. Sau khi được chuyển, thông tin văn bản được xử lý OCR có thể được các doanh nghiệp sử dụng dễ dàng và nhanh chóng hơn.
3. Những lợi ích của công nghệ OCR đối với doanh nghiệp:
+ Loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công
+ Tiết kiệm tài nguyên do khả năng xử lý nhiều dữ liệu nhanh hơn và ít tài nguyên hơn
+ Giảm lỗi
+ Phân bổ lại không gian lưu trữ vật lý
+ Cải thiện năng suất
– Giá trị và bề rộng của các giải pháp phân loại và thu thập dữ liệu: Khả năng OCR, khả năng trích xuất văn bản in bằng máy từ một hình ảnh kỹ thuật số, chỉ là một khía cạnh của giải pháp thu thập dữ liệu . Dữ liệu có thể được trích xuất từ các tài liệu ở nhiều định dạng khác nhau – văn bản in tay (ICR), hộp kiểm (OMR), mã vạch, v.v.
– Các giải pháp thu thập dữ liệu mạnh mẽ xử lý nhiều định dạng tài liệu và có thể được sử dụng với cả tài liệu điện tử và tài liệu giấy, loại bỏ giấy và giảm việc nhận dạng thủ công và nhập dữ liệu của nội dung tài liệu vào các hệ thống khác.
– Bằng cách sử dụng công nghệ OCR trong giải pháp thu thập dữ liệu, các doanh nghiệp có thể:
+ Giảm chi phí
+ Tăng tốc quy trình
+ Tự động hóa định tuyến tài liệu và xử lý nội dung
+ Tập trung và bảo mật dữ liệu (không có hỏa hoạn, đột nhập hoặc tài liệu bị mất trong hầm sau)
+ Cải thiện dịch vụ bằng cách đảm bảo nhân viên có thông tin cập nhật, chính xác nhất khi họ cần
– Chúng có thể được sử dụng cho:
+ Nhập dữ liệu cho các tài liệu kinh doanh, ví dụ: séc , hộ chiếu, hóa đơn, sao kê ngân hàng và biên lai
+ Nhận dạng biển số tự động
+ Ở sân bay, để nhận dạng hộ chiếu và khai thác thông tin
+ Tài liệu bảo hiểm tự động trích xuất thông tin quan trọng
+ Nhận dạng biển báo giao thông
+ Trích xuất thông tin danh thiếp vào danh sách liên hệ
+ Nhanh chóng tạo các phiên bản văn bản của tài liệu in, ví dụ như quét sách cho Project Gutenberg
+ Làm cho hình ảnh điện tử của tài liệu in có thể tìm kiếm được, chẳng hạn như Google Sách
+ Chuyển đổi chữ viết tay trong thời gian thực để điều khiển máy tính (máy tính bút )
+ Đánh bại các hệ thống chống bot CAPTCHA , mặc dù chúng được thiết kế đặc biệt để ngăn chặn OCR. Mục đích cũng có thể là để kiểm tra tính mạnh mẽ của hệ thống chống bot CAPTCHA.
+ Công nghệ hỗ trợ cho người mù và người khiếm thị
+ Viết hướng dẫn cho xe bằng cách xác định hình ảnh CAD trong cơ sở dữ liệu phù hợp với thiết kế xe khi nó thay đổi theo thời gian thực.
+ Làm cho các tài liệu đã quét có thể tìm kiếm được bằng cách chuyển đổi chúng thành các tệp PDF có thể tìm kiếm được
