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光学式文字認識 (OCR) 技術とは?

person using MacBook Pro

光学式文字認識 (OCR) 装置は、スキャンした画像または画像ファイル内の印刷または記述されたテキストからデータを抽出し、そのテキストを編集や検索などのデータ処理用のロボット形式に変換するための商用ソリューションです。この技術は、画像から文字を読み取る

コンバーターをオンラインでダウンロードできるため、重要な情報をすぐに保存するための非常に便利な方法です。

とにかく、議論のポイントに行きましょう。以下の記事では、光学式文字認識技術に関するいくつかの事実と数字について説明します。

それにとどまります!

OCRのプロセスとは何ですか?

スキャナーは、光学式文字認識 (OCR) でドキュメントの物理的な形状を処理するために使用されます。すべてのページが複製されると、OCR ソフトウェアがドキュメントを 2 色または白黒バージョンに変換します。これは、オンラインで無料で入手できる画像コンバーターからの読み取りテキストとして機能します。読み込んだ画像やビットマップの明るい部分と暗い部分は認識すべき文字として検出されますが、明るい部分は背景として指定されます。

次に、ダーク パッチが分析され、アルファベット文字または数字が含まれているかどうかが判断されます。通常、この段階では、一度に 1 つの文字、単語、またはテキスト ブロックに焦点を合わせます。その後、パターン認識または特徴認識の 2 つのアルゴリズムのいずれかを使用して、文字を識別します。これは、オンラインで画像から読み取ったテキストを変換するための最良の方法です。

OCR の利点:

光学式文字認識 (OCR) テクノロジの主な利点は、テキストの検索、変更、および保存をすばやく行うことができるため、データ入力が容易になることです。読み取ったテキストを画像から数秒で歪みなく変換するのに役立ちます。企業や個人は、OCR を使用して PC、ラップトップ、およびその他のデバイスにファイルを保存し、すべてのドキュメントに常にアクセスできるようにすることができます。

OCR テクノロジを使用する利点の一部を次に示します。

コスト削減

ワークフローを高速化する必要があります。

ドキュメントのルーティングとコンテンツの処理を自動化します。

データを一元化して保護する必要があります (火災、侵入、銀行の金庫室での書類の紛失はありません)。

サービスを向上させるために、担当者が最新の正しい情報を確実に入手できるようにします。

OCR の使用に関するケース:

印刷された紙のドキュメントをサーボ テキスト ドキュメントに変換することは、コンピューター ビジョン (OCR) の最もよく知られたアプリケーション ケースです。 OCR 処理の後、スキャンした紙文書のテキストは、Microsoft Word や Google Docs などのワード プロセッサを使用して変更できます。私たちの日常生活でよく知られているネットワークの多くは、OCR から画像へのテキスト コンバーターに依存しています。これは通常、秘密の技術として利用されています。

データ入力の自動化、視覚障害者の支援、パスポート、ナンバー プレート、請求書、銀行口座、名刺、ナンバー プレートの自動識別など、検索エンジン用のドキュメントのインデックス作成はすべて重要ですが、あまり知られていませんが、 OCR技術。

紙やスキャンした写真の写しを機械で読み取り可能な検索可能な PDF ファイルに変換することで、OCR はビッグデータ モデリングを最適化し、オンラインでテキストを画像に抽出するのにさらに役立ちます。テキスト層のないドキュメントに最初に OCR を適用しないと、重要な情報の処理と取得を自動化できません。

IBM および光学式文字認識:

IBM は、世界的なテクノロジー リーダーとして、ビジネスと個人の両方で使用するための新しいソフトウェアや強化されたソフトウェアを常に開発しています。 IBM は、画像検索機能を人工知能 (AI) と統合することで、何年にもわたって画像検索機能を改善してきました。AI は、数秒で何のハードルもなく画像をテキストに変換するのを全体的に支援します。企業はインサイトも必要とするため、ドキュメント テンプレートを作成するだけではもはや十分ではありません。

AI と OCR を組み合わせることは、優れたデータ収集技術であることが証明されており、認識ソフトウェアがデータを収集し、同時にコンテンツを理解します。実際には、これは AI テクノロジーが人の手を借りずにエラーをチェックできることを意味し、より効率的な障害管理と時間の節約を可能にします。

最後の言葉:

この記事では、OCR 手法を使用した写真からテキストへの変換について説明しました。

 

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