Hordozható, 3,46 hüvelykes fordító, 112 nyelvű hangrögzítés 99 százalékos pontosságú beolvasás nyelvi fordítási olvasótoll intelligens fordító
A legújabb technológia felhasználásával:
1. Fogadja el a legújabbatOCRszövegfelismerő technológia;
2. Saját fejlesztésűgrafikus felismerésalgoritmus technológia;
3. Kína legújabb elfogadásaTTSbeszédfelismerő technológia.
A legújabb {{0}}core ARM Cortex-A9 2 GHz-es chip használata erőteljes TTS-sel és hangfordítási technológiával a pontos fordítás, a pontos kiejtés, a gyors szkennelés és a szükséges sebesség érdekében 0,5 s
Mi az az optikai karakterfelismerő algoritmus, és miért hasznos?
Optikai karakterfelismerés (OCR)egy olyan típusú megjegyzés, amely lehetővé teszi a gépelt vagy kézzel írt információk képeinek gépi olvasható szöveggé történő átírását.
Bár gyakran figyelmen kívül hagyják az OCR-t, pótolhatatlan segítő, ha automatizálásról beszélünk. Megszünteti a felesleges papírdokumentumok áramlását. Lehetővé teszi az információk osztályozását, rendszerezését, tárolását, kezelését és megosztását, miközben elkerüli a papíralapú dokumentumok fizikai természetével kapcsolatos biztonsági kockázatokat.
Az OCR elérhetősége szélesebb lett. Biztosan láttad már mozijegy-szkennerekben vagy repülőtereken és vasútállomásokon. Adatkinyerésre és biztonsági megfigyelésre használják (gondoljunk csak az autók rendszámtábláira vagy az utcatáblákra). Az elektronikus aláírás az OCR egy másik formája. De vitathatatlanul az OCR legelterjedtebb használata az üzleti dokumentumok képeinek digitális szöveggé alakítása, amely kereshető, szerkeszthető és kezelhető.
Képzeljünk el egy helyzetet. Ön egy fontos találkozón vesz részt. Üzleti partnere megmutat egy dokumentumot; előveszed az okostelefonodat, és gyorsan lefényképezed. Úgy tűnik, hogy rendelkezik a szükséges információval, de ez egy kép formájában van. Ezt a dokumentumot közvetlenül nem használhatja. Ehelyett a fénykép képpontjait olvasható formátumba kell konvertálnia, hogy szerkeszthesse és kezelhesse a benne lévő információkat.
Ezenkívül az OCR-alapú automatizálás nem csak az információk digitális formában történő megosztását jelenti. Ha sok dokumentummal rendelkezik, a gépek adatbevitelként használhatják őket a minták és trendek megtalálásához. A vizualizáció is egyszerűbbé vált: ha diagramokra, sémákra vagy táblázatokra van szüksége, a digitális dokumentumok használata sokkal gyorsabb, mint egy vizuálisan tetszetős jelentés kézzel történő megírása. Az OCR lehetővé teszi, hogy kevesebb időt töltsön minden egyes új dokumentum feldolgozásával, így munkaerőköltségeket takaríthat meg, és az értéknövelt stratégiákra összpontosíthat.
Hogyan működik az OCR algoritmus?
Az emberek nagyon jók a szöveg karaktereinek felismerésében, még akkor is, ha kézzel írják őket. Egy gépnél azonban ez nagy megrendelés. Gépi tanulási algoritmusokra van szükségük ahhoz, hogy megtanulják, hogyan kell olvasni az emberek olvasását. Ebből a célból az OCR-algoritmusok alapos képzést igényelnek a szöveges képek feldolgozásához.
Az OCR-algoritmus működésének megértése érdekében először is szeretnénk többet mondani a szövegről és annak tulajdonságairól. Miért? Mert a gépek így látják a szöveget: egy kép részeként.
Az OCR-algoritmusok szövegtulajdonságai
Nagy különbség van a kereskedelmi környezetben található szöveg és a „vadon” szöveg között: utcai, kézzel írott jegyzetek, captcha stb. formájában. Az egyik a jól strukturált, zsúfolt negyedéves jelentésben. mérföldekre van a megfigyelő drónok által felkapott véletlenszerű graffitiktől. Ez a két példa azonban számos olyan tulajdonságot mutat be, amelyek segítenek megmagyarázni a szöveges képeket a gépi tanulási algoritmusoknak.
Sűrűség.A dokumentumok szkennelésekor a szöveg gyakran sűrűbb, mint az utcasarkon lévő fényképeken.
Szerkezet.A különbség a nyomtatott szöveg rendezett sorai és a rossz szerkezet (vagy annak hiánya) közötti különbség a kézzel írt bevásárlólistában.
Betűtípus és méret.A merev betűtípusok és az azonos méretű betűk jobban felismerhetők, mint az inkonzisztens vagy szabadkézi kézírású utcatáblák.
Karakter típus.Ez a tulajdonság nem csak a betűk, hanem a számok, szimbólumok és speciális karakterek jelenlétét is jelzi. Emellett a nyelv is fontos. Egy dokumentum általában egy nyelvből áll; másrészt egy tábla vagy graffiti több nyelven is tartalmazhat információt.
Zaj.Fontos odafigyelni a kép készítési módjára (szkennelt vagy fénymásolt dokumentumok; fényképezett táblák és rendszámok). A módszertől függően a fényképek általában több zajt keltenek, mint a beolvasás.
A szöveg helyzete és igazítása a képen. A beolvasás általában elöl és középen történik, kis dőléssel. A fotók viszont nem kínálnak semmiféle szigorú elrendezést: szöveg lehet a kép bármely részében, és oldalról is készíthető.
Amint látható, a szöveg nem csak néhány sor karakterből áll. Természetesen a szövegattribútumok segítenek az OCR-algoritmusok árnyalatainak kialakításában.
Most, hogy tudjuk, miben különbözik a szöveg, nézzük meg, hogyan építsünk OCR-algoritmust.
Szövegfelismerő algoritmusok felépítésének, címkézésének és betanításának folyamata
Szövegfelismerő algoritmusok létrehozása, címkézése és betanítása Szövegfelismerő algoritmusok felépítése, címkézése és betanítása
Az OCR algoritmus a semmiből történő felépítése sok lépést igényel.
Tipp: Ez egy rövid áttekintés az OCR-motor felépítéséhez szükséges főbb lépésekről. Ha részletesebb lebontást szeretne, kövesse ezt a linket, és olvasson el egy hosszú cikket az AI projekt életciklusáról.
— 1. lépés. Gyűjtemény
Az első dolog, amit meg kell tennie, össze kell gyűjtenie a dokumentumok adatbázisát. Már lehetnek papíralapú dokumentumok, amelyeket digitalizálni szeretnél. Egy optikai karakterfelismerő algoritmus felépítéséhez azonban kellően nagy reprezentatív mintát kell választania. Ez azt jelenti, hogy a kiválasztott dokumentumkészletnek relevánsnak kell lennie a végső cél szempontjából.
Ezenkívül ez a lépés magában foglalja a dokumentumok beolvasását, másolását vagy fényképezését. Ha a képek jó minőségűek, az nagyban segíti és megkönnyíti a képzési folyamatot. Olvasson többet az adatkészlet jó tulajdonságairól cikkünkben.
— 2. lépés: Előfeldolgozás
A szövegfelismerés megkezdése előtt a dokumentumok képeit elő kell készíteni, meg kell tisztítani és optimalizálni kell az OCR-algoritmusokhoz. Számos probléma okozhat rossz képminőséget: elégtelen megvilágítás, papír vibrálás és tükröződés, rossz kamera vagy lapolvasó minőség, ferde szögek, hiányzó karakterek vagy rossz nyomtatási minőség stb.
Ha megfelelően szeretné betanítani az OCR algoritmust, fontolja meg a következő lépések elvégzését a következő lépés előtt:
Konvertálja a képet fekete-fehérré. A színek eltávolítása csökkentheti a szövegészlelés kétértelműségét.
Egyenesítse és igazítsa. A páratlan szögek jelentősen megnehezítik az észlelési folyamatot.
Szöveg kivágása és középre. Csak a fontos részeket hagyja meg: a szöveg legyen elöl és középen, ne legyen elrejtve valahol a sarkokban.
Alkalmazzon szűrőket a zaj csökkentése érdekében. Az egyes karaktereknek ki kell tűnniük a háttérből. Ne feledje, hogy a beolvasott képek általában élesebbek, mint a fényképek.
— 3. lépés: Adatcímkézés
Ez egy kritikus lépés az OCR-algoritmusban, és mi itt vagyunk, hogy segítsünk. A szövegfelismerési folyamat két feladatból áll: a szöveg észleléséből és a felismerésből.
A szövegterület kiemelésére és körvonalazására boxolást használunk. Ez megmondja az OCR-algoritmusnak, hogy mit keressen a képen.
Annotátoraink ezután átírják (kézzel írják be a szöveget) a képekre. Később az OCR-algoritmusok képesek lesznek képbesorolást használni a pixelkészletek és karaktertípusok közötti minták megtalálására.
Emellett több minőségbiztosítási kört is lefolytattunk. Az emberek sokkal jobban képesek felismerni a szöveget a képeken, mint a gépek, de akkor is szeretnénk gondoskodni arról, hogy semmi se maradjon le.
Az adatcímkézés ezen lépése sok időt és erőfeszítést igényel, de nem kell aggódnia miatta. Szeretnénk levenni a válláról ezt a feladatot. Az OCR-feladatok adatannotációja a Label Your Data egyik funkciója. Korábban már megtettük, és szívesen megtennénk újra az Ön OCR-projektjéhez. További információért hívjon minket még ma!
— 4. lépés. képzés
Most, hogy megvan a jegyzetekkel ellátott dokumentuma, megkezdheti az OCR-algoritmus betanítását. Ez a lépés az OCR-algoritmus felépítéséhez használt stratégia típusától függ. Ezek a stratégiák széles skálán mozognak, a klasszikus számítógépes látástechnikáktól a neurális hálózatok kiépítésén alapuló speciális mély tanulási módszerekig.
Minden stratégiának megvannak a maga előnyei. De nem számít, melyik módszert választja, az ML algoritmus betanítása általában nem működik az első próbálkozásra. Az átképzés és fejlesztés általános gyakorlat. Ne csüggedjen, ha az OCR-algoritmus nem biztosít azonnal tökéletesen pontos szövegfelismerést. Gyakorlattal és kitartással el fogod érni!
— 5. lépés: Utófeldolgozás és minőségbiztosítás
Valójában, ha nem akar mindent elölről csinálni, akkor minden lépésnél minőségbiztosítást kell végeznie. De ez az utolsó minőségbiztosítási lépés, és működik az OCR algoritmus. Itt az ideje learatni kemény munkája gyümölcsét, és végre digitalizálni a dokumentumok munkafolyamatát, ezzel időt és pénzt takaríthat meg.
Bár a gépi tanulási iparágon kívül nem gyakran beszélnek róla, az optikai karakterfelismerés az egyik legmagasabb használhatósági besorolást élvezi az AI-ban. A vállalkozások továbbra is hatalmas mennyiségű papíralapú dokumentumra építenek, ami elavult és szinte káros gyakorlat. Az OCR a munkafolyamat digitalizálásával segíthet a vállalkozásoknak a probléma kezelésében.
Ezenkívül az OCR alkalmazási köre nem ér véget. Bármilyen szöveg, legyen az egy szépen elrendezett jelentés, egy véletlenszerű bolti tábla vagy egy kézzel írt feljegyzés, OCR-sel feldolgozható, és géppel olvasható szöveggé konvertálható. Ez egy lépés a big data automatizálása felé.
Furcsa módon a szövegfelismerő algoritmusok felépítése nem új technológia, de olyan kihívást jelent, mint valaha. Természetesen a nyílt forráskódú OCR-algoritmusok elérhetőek a nyilvánosság számára. Ha azonban egy korszerű szövegfelismerő modellt szeretne az adott célra, a legjobb, ha saját maga készít egyet. Mi segíthetünk neked! Meséljen nekünk projektjéről, és mi professzionálisan jegyzetekkel ellátjuk a dokumentumokat, hogy megtanítsuk az OCR algoritmusát.