Portable 3,46 pouces Traducteur 112 Langues Enregistrement Vocal 99% Précis Scan Langue Traduction Lecteur Stylo Smart Translator
Utilisation des dernières technologies :
1. Adoptez la dernièreROCtechnologie de reconnaissance de texte ;
2. Auto-développéreconnaissance graphiquetechnologie algorithmique ;
3. Adopter le dernier cri de la ChineSTTtechnologie de reconnaissance vocale.
Utilisation de la dernière puce {{0}}core ARM Cortex-A9 2 GHz, avec une puissante technologie TTS et de traduction audio, pour garantir une traduction précise, une prononciation précise, une capacité de numérisation rapide et la vitesse dont vous avez seulement besoin 0,5 s
Qu'est-ce qu'un algorithme de reconnaissance optique de caractères et pourquoi est-il utile ?
Reconnaissance optique de caractères (OCR)est un type d'annotation qui permet de transcrire des images d'informations dactylographiées ou manuscrites en texte lisible par machine.
Bien que l'OCR soit souvent négligé, c'est une aide irremplaçable quand on parle d'automatisation. Il élimine le flux de documents papier inutiles. Il vous permet de classer, organiser, stocker, gérer et partager des informations tout en évitant les risques de sécurité liés à la nature physique des documents papier.
La disponibilité de l'OCR s'est élargie. Vous devez l'avoir vu dans les scanners de billets de cinéma ou dans les aéroports et les gares. Il est utilisé pour l'extraction de données et la surveillance de la sécurité (pensez aux plaques d'immatriculation des voitures ou aux panneaux de signalisation). Les signatures électroniques sont une autre forme d'OCR. Mais l'utilisation la plus courante de l'OCR est sans doute la conversion d'images de documents commerciaux en texte numérique pouvant être recherché, modifié et géré.
Imaginons une situation. Vous assistez à une réunion importante. Votre partenaire commercial vous montre un document ; vous sortez votre smartphone et prenez une photo rapide. Vous semblez avoir l'information dont vous avez besoin, mais c'est sous la forme d'une image. Vous ne pouvez pas utiliser ce document directement. Au lieu de cela, vous devez convertir les pixels de la photo dans un format lisible afin de pouvoir modifier et manipuler les informations qu'elle contient.
De plus, l'automatisation basée sur l'OCR ne consiste pas seulement à partager des informations sous forme numérique. Lorsque vous avez beaucoup de documents, les machines peuvent les utiliser comme entrées de données pour trouver des modèles et des tendances. La visualisation est également devenue plus facile : si vous avez besoin de diagrammes, de schémas ou de feuilles de calcul, l'utilisation de documents numériques est beaucoup plus rapide que la rédaction manuelle d'un rapport visuellement agréable. L'OCR vous permet de passer moins de temps à traiter chaque nouveau document, d'économiser sur les coûts de main-d'œuvre et de vous concentrer sur des stratégies à valeur ajoutée.
Comment fonctionne l'algorithme OCR ?
Les gens savent très bien reconnaître les caractères du texte, même s'ils sont manuscrits. Pour une machine, cependant, c'est un défi de taille. Ils ont besoin d'algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre à lire comment les gens lisent. À cette fin, les algorithmes OCR nécessitent une formation approfondie pour traiter les images de texte.
Afin de comprendre le fonctionnement de l'algorithme OCR, nous voulons d'abord vous en dire plus sur le texte et ses propriétés. Pourquoi? Parce que c'est comme ça que les machines voient le texte : comme faisant partie d'une image.
Propriétés de texte des algorithmes OCR
Il y a une grande différence entre le texte que l'on peut trouver dans un cadre commercial et le texte qui existe "dans la nature" : sous forme de rue, de notes manuscrites, de captcha, etc. Un dans le rapport trimestriel de numérisation bien structuré et épuré est à des kilomètres de graffitis pris au hasard par des drones de surveillance. Cependant, ces deux exemples démontrent de nombreuses propriétés qui aident à expliquer les images textuelles aux algorithmes d'apprentissage automatique.
La densité.Dans les numérisations de documents, le texte est souvent plus dense que le texte sur les photos de coin de rue.
Structure.La différence est la différence entre des lignes ordonnées de texte imprimé et une mauvaise structure (ou son absence) dans une liste de courses manuscrite.
Police et taille.Les polices rigides et les lettres de même taille sont plus reconnaissables que les panneaux de signalisation avec un style d'écriture incohérent ou à main levée.
Genre de caractère.Cette propriété indique non seulement la présence de lettres, mais également la présence de chiffres, de symboles et de caractères spéciaux. Aussi, la langue est importante. Un document se compose généralement d'une langue; d'autre part, un panneau ou un graffiti peut contenir des informations en plusieurs langues.
Bruit.Il est important de prêter attention à la manière dont l'image est obtenue (documents scannés ou photocopiés ; enseignes et plaques d'immatriculation photographiées). Selon la méthode, les photos ont tendance à produire plus de bruit que les numérisations.
La position et l'alignement du texte sur l'image. Le balayage est généralement frontal et central avec peu d'inclinaison. Les photos, en revanche, n'offrent aucune mise en page stricte : le texte peut se trouver dans n'importe quelle partie de l'image et il peut être pris de côté.
Comme vous pouvez le constater, le texte ne se résume pas à quelques lignes de caractères. Naturellement, les attributs de texte aident à créer les nuances des algorithmes OCR.
Maintenant que nous savons en quoi le texte est différent, voyons comment créer un algorithme OCR.
Le processus de création, d'étiquetage et d'entraînement des algorithmes de reconnaissance de texte
Construire, étiqueter et former des algorithmes de reconnaissance de texte Construire, étiqueter et former des algorithmes de reconnaissance de texte
Construire un algorithme OCR à partir de zéro prend de nombreuses étapes.
Conseil : Ceci est un bref aperçu des principales étapes nécessaires à la création d'un moteur OCR. Si vous souhaitez une ventilation plus détaillée, suivez ce lien pour lire un long article sur le cycle de vie du projet AI.
— Étape 1. Collecte
La première chose que vous devez faire est de rassembler une base de données de documents. Vous pouvez déjà avoir des documents papier que vous souhaitez numériser. Cependant, afin de construire un algorithme de reconnaissance optique de caractères, vous devez choisir un échantillon représentatif suffisamment grand. Cela signifie que l'ensemble de documents que vous choisissez doit être pertinent par rapport à votre objectif final.
De plus, cette étape comprend la numérisation, la copie ou la photographie de documents. Si les images sont de haute qualité, cela profitera grandement et facilitera le processus de formation. En savoir plus sur les bonnes caractéristiques des ensembles de données dans notre article.
— Étape 2. Prétraitement
Avant de commencer à reconnaître du texte, les images de document doivent être préparées, nettoyées et optimisées pour les algorithmes OCR. De nombreux problèmes peuvent entraîner une mauvaise qualité d'image : éclairage insuffisant, scintillement et reflets du papier, mauvaise qualité de l'appareil photo ou du scanner, angles biaisés, caractères manquants ou mauvaise qualité d'impression, etc.
Si vous souhaitez former correctement l'algorithme OCR, vous devez envisager de procéder comme suit avant l'étape suivante :
Convertissez l'image en noir et blanc. La suppression des couleurs peut réduire l'ambiguïté dans la détection de texte.
Redressez et alignez. Les angles impairs compliquent considérablement le processus de détection.
Couper et centrer le texte. Ne laissez que les parties importantes : le texte doit être au premier plan et non caché quelque part dans les coins.
Appliquez des filtres pour réduire le bruit. Les personnages individuels doivent se démarquer de l'arrière-plan. N'oubliez pas que les numérisations sont généralement plus nettes que les photos.
— Étape 3. Étiquetage des données
Il s'agit d'une étape critique de l'algorithme OCR, et c'est là que nous sommes là pour vous aider. Le processus de reconnaissance de texte consiste en deux tâches : la détection de texte et la reconnaissance.
Nous utilisons la boxe pour mettre en évidence et délimiter la zone de texte. Cela indique à l'algorithme OCR ce qu'il faut rechercher dans l'image.
Nos annotateurs transcrivent ensuite (saisir manuellement du texte) sur les images. Plus tard, les algorithmes OCR pourront utiliser la classification des images pour trouver des modèles entre les ensembles de pixels et les types de caractères.
En outre, nous avons également effectué plusieurs cycles d'assurance qualité. Les gens sont bien meilleurs pour reconnaître le texte dans les images que les machines, mais même dans ce cas, nous voulons nous assurer que rien ne manque.
Cette étape d'étiquetage des données prend beaucoup de temps et d'efforts, mais vous n'avez pas à vous en soucier. Nous serions ravis de vous décharger de cette tâche. L'annotation de données pour les tâches OCR est l'une des fonctionnalités de Label Your Data. Nous l'avons déjà fait et nous serions ravis de le refaire pour votre projet OCR. Appelez-nous aujourd'hui pour en savoir plus!
— Étape 4. formation
Maintenant que vous avez annoté des documents, vous pouvez commencer à former l'algorithme OCR. Cette étape dépend du type de stratégie que vous utilisez pour créer votre algorithme OCR. Ces stratégies varient considérablement, des techniques classiques de vision par ordinateur aux méthodes spécialisées d'apprentissage en profondeur basées sur la construction de réseaux de neurones.
Chaque stratégie a ses avantages. Mais quelle que soit la méthode que vous choisissez, la formation à l'algorithme ML ne fonctionne généralement pas du premier coup. Le recyclage et le perfectionnement sont des pratiques courantes. Ne vous découragez pas si l'algorithme OCR ne fournit pas immédiatement une reconnaissance de texte parfaitement précise. Avec de la pratique et de la persévérance, vous y arriverez !
— Étape 5. Post-traitement et assurance qualité
En fait, si vous ne voulez pas tout recommencer, vous devez effectuer un contrôle qualité à chaque étape. Mais c'est la dernière étape d'assurance qualité et faites fonctionner votre algorithme OCR. Il est temps de récolter les fruits de votre travail acharné et enfin de numériser votre flux de travail documentaire, ce qui permet à votre entreprise d'économiser du temps et de l'argent.
Bien qu'elle ne soit pas souvent discutée en dehors de l'industrie de l'apprentissage automatique, la reconnaissance optique de caractères a l'une des cotes de convivialité les plus élevées de l'IA. Les entreprises fonctionnent toujours sur la base de quantités massives de documents papier, une pratique dépassée et presque nuisible. L'OCR peut aider les entreprises à y faire face en numérisant le flux de travail.
De plus, le champ d'application de l'OCR ne s'arrête pas là. N'importe quel texte, qu'il s'agisse d'un rapport bien organisé, d'une enseigne de magasin aléatoire ou d'une note manuscrite, peut être traité par OCR et converti en texte lisible par machine. C'est une étape vers l'automatisation du Big Data.
Curieusement, bien que la création d'algorithmes de reconnaissance de texte ne soit pas une nouvelle technologie, elle est plus difficile que jamais. Bien sûr, les algorithmes OCR open source sont à la disposition du public. Cependant, si vous souhaitez un modèle de reconnaissance de texte à la pointe de la technologie pour votre objectif spécifique, il est préférable d'en créer un vous-même. Nous pouvons t'aider! Parlez-nous de votre projet et nous annoterons professionnellement les documents pour former votre algorithme OCR.