Teknologi AI OCR
Dengan diperkenalkannya teknik AI, teknologi AI OCR tampak seperti teknologi lama yang mengambil konten dari gambar menjadi teks yang dapat dibaca. Oleh karena itu, yang didukung OCR ubah gambar jadi teks dapat secara akurat mengenali dan menyalin teks dari berbagai sumber dan mengubahnya menjadi teks yang dapat diedit.
Tapi ini dia! Bagaimana OCR tingkat lanjut diproses dan apa perannya dalam teknik ekstraksi data? Mari kita melangkah lebih jauh dalam perjalanan membahas mengapa hingga bagaimana dan mendengarkan salah satu pakar AI tentang bagaimana AI memengaruhi teknologi OCR.
Apa itu OCR?
OCR adalah kependekan dari Optical Character Recognition (pengenalan karakter optik). Ini juga disebut teknik pengenalan teks. Dengan bantuan teknologi canggih ini, Anda dapat menggunakan kembali ekstrak teks dari gambar, dokumen yang dipindai, formulir cetak, GIF, atau format lain apa pun yang berisi gambar. Setelah itu pengguna dapat mengakses dan mengedit konten asli dokumen yang dipindai dengan menghindari upaya entri data manual.
Ada beberapa perangkat lunak yang digabungkan dengan sistem OCR untuk mengubah dokumen menjadi teks yang dapat dibaca. Ini melibatkan pemindai optik atau papan sirkuit khusus. Namun di sini pertanyaannya masih terlintas dalam pikiran; apa peran AI dalam sistem OCR?
AI memainkan peran penting dalam pengenalan karakter optik. Ini membantu untuk
mengidentifikasi berbagai pola teks dalam gambar bahkan dalam gambar yang terdistorsi atau kompleks. Dengan cara ini, efisiensi dan akurasi terjamin dari dokumen.
Bagaimana Cara Kerja OCR – Langkah
➔ Langkah #1 – Akuisisi Gambar
➔ Langkah #2 – Pra-Pemrosesan
➔ Langkah #3 – Segmentasi Karakter
➔ Langkah #4 – Ekstraksi Fitur
➔ Langkah #5 – Klasifikasi Karakter
➔ Langkah #6 – Pasca Pemrosesan
Akuisisi Gambar
Akuisisi adalah tindakan mendapatkan kepemilikan. Dalam pekerjaan OCR, langkah pertama adalah perolehan gambar. Jadi ambil gambar dengan menggunakan sumber eksternal seperti kamera, pemindai, atau perangkat lunak lainnya.
Pra-Pemrosesan
Langkah kedua dalam pengerjaan OCR adalah pra-pemrosesan. Ini adalah metode untuk meningkatkan kualitas dokumen. Faktor ini menggunakan konverter gambar ke teks yang menghilangkan ambang batas, noise, keburaman, dan garis dasar gambar. Alat ini mengekstrak data bahkan dari gambar berkualitas rendah dan menghemat upaya manual Anda.
Segmentasi Karakter
Langkah ketiga ini (segmentasi karakter) adalah proses yang mengacu pada pendistribusian teks ke dalam karakter individual. Umumnya dapat dilakukan dalam sistem OCR untuk mengenali karakter dari gambar atau dokumen yang dipindai.
Ekstraksi Fitur
Langkah ketiga kemudian mengarah pada proses yang disebut ekstraksi fitur. Seperti namanya, ini digunakan untuk mengekstrak banyak fitur. Karakter juga dikenali berdasarkan ciri-ciri tersebut.
Klasifikasi Karakter
Langkah kelima dan terpenting adalah klasifikasi karakter. Klasifikasi ini mengarah pada berbagai kategori dan kelas. Karena kami telah mengekstraksi fitur dan karakter dengan layanan OCR, hal yang sama diubah menjadi kalimat.
Pengolahan pasca
Langkah terakhir adalah meningkatkan akurasi hasil akhir. Seperti yang kita ketahui, teks yang diekstraksi tidak pernah 100% efisien sehingga pasca-pemrosesan menyertakan kamus untuk meningkatkan akurasi.
Apa Saja Penerapan Teknologi Ekstraksi Data OCR & AI?
Ada beberapa alasan mengapa kami mempertimbangkan teknologi OCR dan AI. Jadi lihatlah ini lebih dalam!
- Keuangan: OCR membantu mengotomatiskan data dari dokumen keuangan. Ini
- termasuk tanda terima, faktur, dan laporan analis.
- Layanan Kesehatan: Di pusat layanan kesehatan, konverter gambar ke teks OCR juga
- digunakan. Hal ini memungkinkan untuk mengambil informasi dari rekam medis, tugas administrasi, formulir perawatan pasien, dan resep.
- Hukum: Dalam dokumenter hukum termasuk catatan dan kontrak pengadilan, teknik AI OCR yang canggih membantu mendigitalkannya.
- Ritel: Pesanan pembelian, faktur, dan dokumen pengiriman juga dioptimalkan dan
- operasi rantai pasokan dengan bantuan pengenalan karakter optik tingkat lanjut.
- Asuransi: Klaim asuransi, formulir klaim yang dipercepat, pemrosesan risiko, dan
- dokumen polis, OCR mengotomatiskan ekstraksi data
- Pendidikan: Dari catatan siswa, penilaian, presentasi, laporan, dan transkrip OCR
- memungkinkan seseorang membuat keputusan berdasarkan informasi tentang ekstraksi data.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Siapa Penemu OCR?
Optical Character Recognition (Pengenalan Karakter Optik) ditemukan oleh Emanuel Goldberg. Dia menelusuri akarnya kembali ke telegrafi.
Bagaimana Kecerdasan Buatan Meningkatkan OCR?
Kecerdasan buatan mempunyai potensi untuk meningkatkan pengenalan karakter optik (OCR) dengan mengaktifkan kemampuan ICR (pengenalan karakter cerdas) yang lebih canggih. Ini meningkatkan akurasi dan efisiensi serta mengenali beragam font, tata letak, dan gaya.
Kesimpulan
Ada beberapa langkah yang perlu diambil dengan teknologi OCR. Proses ini mengarah pada ekstraksi data dari dokumen yang dipindai atau dicetak dengan kemampuan AI. Konverter gambar ke teks dapat mengenali tulisan tangan dan font berbeda menjadi teks yang dapat dicari. Alat ini membuat ekstraksi teks lebih efisien dan mudah.
