Tradutor portátil de 3,46 polegadas Gravador de voz de 112 idiomas 99 por cento preciso Caneta de leitura de tradução de idiomas de digitalização Tradutor inteligente
Usando a mais recente tecnologia:
1. Adote o mais recenteOCRtecnologia de reconhecimento de texto;
2. Autodesenvolvimentoreconhecimento gráficotecnologia de algoritmos;
3. Adotando o mais recente da ChinaTTStecnologia de reconhecimento de voz.
Usando o mais recente chip {{0}}core ARM Cortex-A9 2GHz, com TTS poderoso e tecnologia de tradução de áudio, para garantir tradução precisa, pronúncia precisa, capacidade de digitalização rápida e a velocidade necessária 0,5s
O que é um algoritmo de reconhecimento óptico de caracteres e por que ele é útil?
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)é um tipo de anotação que permite que imagens de informações digitadas ou manuscritas sejam transcritas em texto legível por máquina.
Embora o OCR seja muitas vezes esquecido, é um auxiliar insubstituível quando falamos de automação. Elimina o fluxo de documentos em papel desnecessários. Ele permite que você classifique, organize, armazene, gerencie e compartilhe informações, evitando os riscos de segurança associados à natureza física dos documentos em papel.
A disponibilidade de OCR tornou-se mais ampla. Você deve ter visto isso em scanners de ingressos de cinema ou aeroportos e estações de trem. Ele é usado para extração de dados e monitoramento de segurança (pense em placas de carros ou placas de rua). As assinaturas eletrônicas são outra forma de OCR. Mas sem dúvida o uso mais comum do OCR é converter imagens de documentos comerciais em texto digital que pode ser pesquisado, editado e gerenciado.
Vamos imaginar uma situação. Você está participando de uma reunião importante. Seu parceiro de negócios mostra a você um documento; você pega seu smartphone e tira uma foto rápida. Você parece ter as informações de que precisa, mas elas estão na forma de uma imagem. Você não pode usar este documento diretamente. Em vez disso, você precisa converter os pixels da foto em um formato legível para poder editar e manipular as informações que ela contém.
Além disso, a automação baseada em OCR não se trata apenas de compartilhar informações em formato digital. Quando você tem muitos documentos, as máquinas podem usá-los como entradas de dados para encontrar padrões e tendências. A visualização também ficou mais fácil: se você precisa de diagramas, esquemas ou planilhas, usar documentos digitais é muito mais rápido do que escrever à mão um relatório visualmente agradável. O OCR permite que você gaste menos tempo processando cada novo documento, economizando custos de mão de obra e focando em estratégias de valor agregado.
Como funciona o algoritmo OCR?
As pessoas são muito boas em reconhecer caracteres de texto, mesmo que sejam manuscritos. Para uma máquina, no entanto, esta é uma tarefa difícil. Eles precisam de algoritmos de aprendizado de máquina para aprender a ler como as pessoas leem. Para esse fim, os algoritmos de OCR requerem treinamento extensivo para processar imagens de texto.
Para entender como funciona o algoritmo OCR, primeiro queremos falar mais sobre o texto e suas propriedades. Porque? Porque é assim que as máquinas veem o texto: como parte de uma imagem.
Propriedades de texto de algoritmos de OCR
Há uma grande diferença entre o texto que você pode encontrar em um ambiente comercial e o texto que existe "na natureza": na forma de rua, notas manuscritas, captcha, etc. Um no relatório trimestral de varredura bem estruturado e organizado está a quilômetros de distância de grafites aleatórios capturados na câmera por drones de vigilância. No entanto, esses dois exemplos demonstram muitas propriedades que ajudam a explicar imagens de texto para algoritmos de aprendizado de máquina.
Densidade.Em digitalizações de documentos, o texto geralmente é mais denso do que o texto em fotos de esquina.
Estrutura.A diferença é a diferença entre linhas ordenadas de texto impresso e estrutura pobre (ou falta dela) em uma lista de compras manuscrita.
Fonte e tamanho.Fontes rígidas e letras do mesmo tamanho são mais reconhecíveis do que placas de rua com um estilo de caligrafia inconsistente ou à mão livre.
Tipo de personagem.Essa propriedade indica não apenas a presença de letras, mas também a presença de números, símbolos e caracteres especiais. Além disso, a linguagem é importante. Um documento geralmente consiste em um idioma; por outro lado, uma placa ou grafite pode conter informações em vários idiomas.
Barulho.É importante atentar para a forma como a imagem é obtida (documentos digitalizados ou fotocopiados; placas e placas fotografadas). Dependendo do método, as fotos tendem a produzir mais ruído do que as digitalizações.
A posição e o alinhamento do texto na imagem. A varredura geralmente é frontal e central com pouca inclinação. As fotos, por outro lado, não oferecem um layout rígido: o texto pode estar em qualquer parte da imagem e pode ser tirado do lado.
Como você pode ver, o texto não é apenas algumas linhas de caracteres. Naturalmente, os atributos de texto ajudam a criar as nuances dos algoritmos de OCR.
Agora que sabemos como o texto é diferente, vamos ver como construir um algoritmo de OCR.
O processo de construção, rotulação e treinamento de algoritmos de reconhecimento de texto
Crie, rotule e treine algoritmos de reconhecimento de texto Crie, rotule e treine algoritmos de reconhecimento de texto
Construir um algoritmo de OCR do zero requer muitas etapas.
Dica: Esta é uma breve visão geral das principais etapas necessárias para criar um mecanismo de OCR. Se você quiser uma análise mais detalhada, siga este link para ler um longo artigo sobre o ciclo de vida do projeto de IA.
— Etapa 1. Coleta
A primeira coisa que você precisa fazer é reunir um banco de dados de documentos. Você já pode ter documentos em papel que deseja digitalizar. No entanto, para construir um algoritmo de reconhecimento óptico de caracteres, você precisa escolher uma amostra representativa suficientemente grande. Isso significa que o conjunto de documentos que você escolher deve ser relevante para seu objetivo final.
Além disso, esta etapa inclui digitalizar, copiar ou fotografar documentos. Se as imagens forem de alta qualidade, isso beneficiará muito e facilitará o processo de treinamento. Leia mais sobre boas características de conjuntos de dados em nosso artigo.
— Etapa 2. Pré-processamento
Antes de começar a reconhecer o texto, as imagens do documento devem ser preparadas, limpas e otimizadas para algoritmos de OCR. Há muitos problemas que podem causar baixa qualidade de imagem: iluminação insuficiente, cintilação e reflexos do papel, baixa qualidade da câmera ou do scanner, ângulos distorcidos, falta de caracteres ou baixa qualidade de impressão, etc.
Se você deseja treinar adequadamente o algoritmo de OCR, considere fazer o seguinte antes da próxima etapa:
Converta a imagem em preto e branco. A remoção de cores pode reduzir a ambigüidade na detecção de texto.
Endireitar e alinhar. Ângulos ímpares complicam significativamente o processo de detecção.
Recorte e centralize o texto. Deixe apenas as partes importantes: o texto deve estar na frente e no centro, não escondido em algum lugar nos cantos.
Aplique filtros para reduzir o ruído. Personagens individuais devem se destacar do fundo. Lembre-se de que as digitalizações geralmente são mais nítidas que as fotos.
— Etapa 3. Rotulagem de dados
Esta é uma etapa crítica no algoritmo de OCR, e é aí que estamos aqui para ajudá-lo. O processo de reconhecimento de texto consiste em duas tarefas: detecção de texto e reconhecimento.
Usamos boxing para destacar e delinear a área de texto. Isso informa ao algoritmo de OCR o que procurar na imagem.
Nossos anotadores então transcrevem (inserem texto manualmente) nas imagens. Posteriormente, os algoritmos de OCR poderão usar a classificação de imagens para encontrar padrões entre conjuntos de pixels e tipos de caracteres.
Além disso, também realizamos várias rodadas de controle de qualidade. As pessoas reconhecem muito melhor texto em imagens do que máquinas, mas mesmo assim queremos garantir que nada seja perdido.
Essa etapa de rotulagem de dados exige muito tempo e esforço, mas você não precisa se preocupar com isso. Adoraríamos tirar essa tarefa de seus ombros. A anotação de dados para tarefas de OCR é um dos recursos do Label Your Data. Já fizemos isso antes e adoraríamos fazer de novo para o seu projeto de OCR. ligue-nos hoje para aprender mais!
— Passo 4. treinamento
Agora que você anotou os documentos, pode começar a treinar o algoritmo de OCR. Esta etapa depende do tipo de estratégia que você usa para construir seu algoritmo de OCR. Essas estratégias variam amplamente, desde técnicas clássicas de visão computacional até métodos especializados de aprendizado profundo baseados na construção de redes neurais.
Cada estratégia tem suas vantagens. Mas não importa qual método você escolha, o treinamento do algoritmo ML geralmente não funciona na primeira tentativa. Retreinamento e aperfeiçoamento são práticas comuns. Não desanime se o algoritmo OCR não fornecer imediatamente um reconhecimento de texto perfeitamente preciso. Com prática e persistência você chega lá!
— Etapa 5. Pós-processamento e garantia de qualidade
Na verdade, se você não quiser fazer tudo de novo, precisará fazer o controle de qualidade a cada passo do caminho. Mas esta é a etapa final do controle de qualidade e faz seu algoritmo de OCR funcionar. É hora de colher os frutos de seu trabalho árduo e, finalmente, digitalizar seu fluxo de trabalho de documentos, economizando tempo e dinheiro para sua empresa.
Embora não seja discutido com frequência fora do setor de aprendizado de máquina, o reconhecimento óptico de caracteres tem uma das classificações de usabilidade mais altas em IA. As empresas ainda operam com base em grandes quantidades de documentos em papel, uma prática ultrapassada e quase prejudicial. O OCR pode ajudar as empresas a lidar com isso digitalizando o fluxo de trabalho.
Além disso, o escopo de aplicação do OCR não para por aí. Qualquer texto, seja um relatório bem organizado, uma placa de loja aleatória ou uma nota manuscrita, pode ser processado por OCR e convertido em texto legível por máquina. Este é um passo para a automação de big data.
Estranhamente, embora construir algoritmos de reconhecimento de texto não seja uma tecnologia nova, é mais desafiador do que nunca. Obviamente, algoritmos de OCR de código aberto estão disponíveis ao público. No entanto, se você deseja um modelo de reconhecimento de texto de última geração para sua finalidade específica, é melhor criar um você mesmo. Nós podemos ajudar você! Conte-nos sobre seu projeto e anotaremos profissionalmente os documentos para treinar seu algoritmo de OCR.