Mudah alih 3.46 inci Penterjemah 112 Bahasa Rakam Suara 99 peratus Penterjemahan Bahasa Imbasan Tepat Pen Pembaca Penterjemah Pintar
Menggunakan teknologi terkini:
1. Mengamalkan yang terkiniOCRteknologi pengecaman teks;
2. Dibangunkan sendiripengiktirafan grafikteknologi algoritma;
3. Mengguna pakai terbaharu ChinaTTSteknologi pengecaman pertuturan.
Menggunakan cip {{0}}teras ARM Cortex-A9 2GHz terbaharu, dengan teknologi terjemahan TTS dan audio yang berkuasa, untuk memastikan terjemahan yang tepat, sebutan yang tepat, keupayaan mengimbas pantas dan kelajuan hanya memerlukan 0.5s
Apakah algoritma pengecaman aksara optik dan mengapa ia berguna?
Pengecaman Aksara Optik (OCR)ialah sejenis anotasi yang membenarkan imej maklumat yang ditaip atau tulisan tangan ditranskripsikan ke dalam teks yang boleh dibaca mesin.
Walaupun OCR sering diabaikan, ia adalah pembantu yang tidak boleh diganti apabila kita bercakap tentang automasi. Ia menghapuskan aliran dokumen kertas yang tidak diperlukan. Ia membolehkan anda mengklasifikasikan, menyusun, menyimpan, mengurus dan berkongsi maklumat sambil mengelakkan risiko keselamatan yang berkaitan dengan sifat fizikal dokumen kertas.
Ketersediaan OCR telah menjadi lebih luas. Anda pasti pernah melihatnya dalam pengimbas tiket wayang atau lapangan terbang dan stesen kereta api. Ia digunakan untuk pengekstrakan data dan pemantauan keselamatan (fikirkan plat lesen kereta atau papan tanda jalan). Tandatangan elektronik ialah satu lagi bentuk OCR. Tetapi boleh dikatakan penggunaan OCR yang paling biasa adalah untuk menukar imej dokumen perniagaan kepada teks digital yang boleh dicari, diedit dan diurus.
Mari kita bayangkan satu keadaan. Anda menghadiri mesyuarat penting. Rakan kongsi perniagaan anda menunjukkan kepada anda dokumen; anda mengeluarkan telefon pintar anda dan mengambil gambar dengan pantas. Anda nampaknya mempunyai maklumat yang anda perlukan, tetapi ia dalam bentuk imej. Anda tidak boleh menggunakan dokumen ini secara langsung. Sebaliknya, anda perlu menukar piksel foto kepada format yang boleh dibaca supaya anda boleh mengedit dan memanipulasi maklumat yang terkandung di dalamnya.
Tambahan pula, automasi berasaskan OCR bukan sekadar berkongsi maklumat dalam bentuk digital. Apabila anda mempunyai banyak dokumen, mesin boleh menggunakannya sebagai entri data untuk mencari corak dan arah aliran. Visualisasi juga menjadi lebih mudah: jika anda memerlukan gambar rajah, skema atau hamparan, menggunakan dokumen digital adalah lebih pantas daripada menulis laporan yang menarik secara visual dengan tangan. OCR membolehkan anda menghabiskan lebih sedikit masa memproses setiap dokumen baharu, menjimatkan kos buruh dan memfokuskan pada strategi nilai tambah.
Bagaimanakah algoritma OCR berfungsi?
Orang ramai sangat pandai mengenali aksara teks, walaupun ia tulisan tangan. Untuk mesin, bagaimanapun, ini adalah pesanan yang tinggi. Mereka memerlukan algoritma pembelajaran mesin untuk mempelajari cara membaca cara orang membaca. Untuk tujuan ini, algoritma OCR memerlukan latihan yang meluas untuk memproses imej teks.
Untuk memahami cara algoritma OCR berfungsi, mula-mula kami ingin memberitahu anda lebih lanjut tentang teks dan sifatnya. kenapa? Kerana itulah cara mesin melihat teks: sebagai sebahagian daripada imej.
Sifat Teks Algoritma OCR
Terdapat perbezaan besar antara teks yang anda boleh temui dalam tetapan komersial dan teks yang wujud "di alam liar": dalam bentuk jalanan, nota tulisan tangan, captcha, dll. Satu dalam laporan suku tahunan imbasan yang tersusun dengan baik dan rapi adalah berbatu-batu jauhnya daripada grafiti rawak yang ditangkap oleh kamera oleh dron pengawasan. Walau bagaimanapun, kedua-dua contoh ini menunjukkan banyak sifat yang membantu menerangkan imej teks kepada algoritma pembelajaran mesin.
Ketumpatan.Dalam imbasan dokumen, teks selalunya lebih padat daripada teks pada foto sudut jalan.
Struktur.Perbezaannya ialah perbezaan antara baris tersusun teks bercetak dan struktur yang lemah (atau kekurangannya) dalam senarai beli-belah tulisan tangan.
Fon dan saiz.Fon dan huruf tegar dengan saiz yang sama lebih dikenali daripada papan tanda jalan dengan gaya tulisan tangan yang tidak konsisten atau bebas.
Jenis watak.Sifat ini menunjukkan bukan sahaja kehadiran huruf, tetapi juga kehadiran nombor, simbol, dan aksara khas. Selain itu, bahasa juga penting. Dokumen biasanya terdiri daripada satu bahasa; sebaliknya, tanda atau grafiti boleh mengandungi maklumat dalam pelbagai bahasa.
bising.Adalah penting untuk memberi perhatian kepada bagaimana imej itu diperolehi (dokumen yang diimbas atau difotostat; tanda bergambar dan plat lesen). Bergantung pada kaedah, foto cenderung menghasilkan lebih banyak bunyi daripada imbasan.
Kedudukan dan penjajaran teks pada imej. Imbasan biasanya di hadapan dan tengah dengan sedikit kecondongan. Foto, sebaliknya, tidak menawarkan sebarang reka letak yang ketat: teks boleh berada di mana-mana bahagian imej dan ia boleh diambil dari sisi.
Seperti yang anda lihat, teks bukan hanya beberapa baris aksara. Sememangnya, atribut teks membantu membina nuansa algoritma OCR.
Sekarang setelah kita tahu cara teks berbeza, mari lihat cara membina algoritma OCR.
Proses membina, melabel dan melatih algoritma pengecaman teks
Bina, Label dan Latih Algoritma Pengecaman Teks Bina, Labelkan dan Latih Algoritma Pengecaman Teks
Membina algoritma OCR dari awal mengambil banyak langkah.
Petua: Ini ialah gambaran ringkas tentang langkah utama yang diperlukan untuk membina enjin OCR. Jika anda mahukan pecahan yang lebih terperinci, ikuti pautan ini untuk membaca artikel panjang tentang kitaran hayat projek AI.
— Langkah 1. Pengumpulan
Perkara pertama yang perlu anda lakukan ialah mengumpul pangkalan data dokumen. Anda sudah boleh mempunyai dokumen kertas yang ingin anda digitalkan. Walau bagaimanapun, untuk membina algoritma pengecaman aksara optik, anda perlu memilih sampel perwakilan yang cukup besar. Ini bermakna set dokumen yang anda pilih hendaklah berkaitan dengan matlamat akhir anda.
Di samping itu, langkah ini termasuk mengimbas, menyalin atau mengambil gambar dokumen. Jika imej adalah berkualiti tinggi, ia akan banyak memberi manfaat dan memudahkan proses latihan. Baca lebih lanjut tentang ciri set data yang baik dalam artikel kami.
— Langkah 2. Prapemprosesan
Sebelum mula mengenali teks, imej dokumen mesti disediakan, dibersihkan dan dioptimumkan untuk algoritma OCR. Terdapat banyak masalah yang boleh menyebabkan kualiti imej buruk: pencahayaan tidak mencukupi, kertas berkelip dan pantulan, kualiti kamera atau pengimbas yang lemah, sudut senget, aksara hilang atau kualiti cetakan yang lemah, dsb.
Jika anda ingin melatih algoritma OCR dengan betul, anda harus mempertimbangkan untuk melakukan perkara berikut sebelum langkah seterusnya:
Tukar imej kepada hitam putih. Mengalih keluar warna boleh mengurangkan kekaburan dalam pengesanan teks.
Luruskan dan selaraskan. Sudut ganjil merumitkan proses pengesanan dengan ketara.
Potong dan tengah teks. Tinggalkan bahagian penting sahaja: teks hendaklah di hadapan dan di tengah, tidak tersembunyi di suatu tempat di sudut.
Gunakan penapis untuk mengurangkan bunyi. Watak individu harus menonjol dari latar belakang. Ingat bahawa imbasan biasanya lebih tajam daripada foto.
— Langkah 3. Pelabelan Data
Ini adalah langkah kritikal dalam algoritma OCR, dan di situlah kami berada di sini untuk membantu anda. Proses pengecaman teks terdiri daripada dua tugas: pengesanan teks dan pengecaman.
Kami menggunakan tinju untuk menyerlahkan dan menggariskan kawasan teks. Ini memberitahu algoritma OCR perkara yang perlu dicari dalam imej.
Anotasi kami kemudian menyalin (masukkan teks secara manual) pada imej. Kemudian, algoritma OCR akan dapat menggunakan klasifikasi imej untuk mencari corak antara set piksel dan jenis aksara.
Selain itu, kami juga menjalankan beberapa pusingan QA. Orang ramai lebih baik dalam mengenali teks dalam imej berbanding mesin, tetapi kami mahu memastikan tiada apa-apa yang terlepas.
Langkah pelabelan data ini memerlukan banyak masa dan usaha, tetapi anda tidak perlu risau mengenainya. Kami ingin mengambil alih tugas ini dari bahu anda. Anotasi data untuk tugas OCR ialah salah satu ciri Label Data Anda. Kami telah melakukannya sebelum ini dan kami ingin melakukannya sekali lagi untuk projek OCR anda. Hubungi kami hari ini untuk mengetahui lebih lanjut!
- Langkah 4. latihan
Memandangkan anda mempunyai dokumen beranotasi, anda boleh mula melatih algoritma OCR. Langkah ini bergantung pada jenis strategi yang anda gunakan untuk membina algoritma OCR anda. Strategi ini berbeza-beza secara meluas, daripada teknik penglihatan komputer klasik kepada kaedah pembelajaran mendalam khusus berdasarkan membina rangkaian saraf.
Setiap strategi ada kelebihannya. Tetapi tidak kira kaedah yang anda pilih, latihan algoritma ML biasanya tidak berfungsi pada percubaan pertama. Latihan semula dan penambahbaikan adalah amalan biasa. Jangan berkecil hati jika algoritma OCR tidak segera memberikan pengecaman teks yang tepat dengan sempurna. Dengan latihan dan ketekunan, anda akan sampai ke sana!
— Langkah 5. Pasca pemprosesan dan jaminan kualiti
Malah, jika anda tidak mahu melakukan semuanya sekali lagi, anda perlu QA setiap langkah. Tetapi ini adalah langkah QA terakhir dan menjadikan algoritma OCR anda berfungsi. Sudah tiba masanya untuk menuai hasil kerja keras anda dan akhirnya mendigitalkan aliran kerja dokumen anda, menjimatkan masa dan wang perniagaan anda.
Walaupun tidak sering dibincangkan di luar industri pembelajaran mesin, pengecaman aksara optik mempunyai salah satu penilaian kebolehgunaan tertinggi dalam AI. Perniagaan masih beroperasi berdasarkan sejumlah besar dokumen kertas, amalan yang lapuk dan hampir berbahaya. OCR boleh membantu perniagaan menanganinya dengan mendigitalkan aliran kerja.
Di samping itu, skop penggunaan OCR tidak terhenti di situ sahaja. Sebarang teks, sama ada laporan tersusun rapi, tanda kedai rawak atau nota tulisan tangan, boleh diproses oleh OCR dan ditukar menjadi teks yang boleh dibaca mesin. Ini adalah satu langkah ke arah automasi data besar.
Anehnya, walaupun membina algoritma pengecaman teks bukanlah teknologi baharu, ia mencabar seperti biasa. Sudah tentu, algoritma OCR sumber terbuka tersedia untuk orang ramai. Walau bagaimanapun, jika anda mahukan model pengecaman teks terkini untuk tujuan khusus anda, sebaiknya bina sendiri. Kami boleh membantu anda! Beritahu kami tentang projek anda dan kami akan menganotasi dokumen secara profesional untuk melatih algoritma OCR anda.