ما هي خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف ولماذا هي مفيدة؟

مترجم محمول 3.46 بوصة 112 لغة سجل صوت 99 بالمائة قارئ ترجمة لغة مسح دقيق القلم مترجم ذكي

باستخدام أحدث التقنيات:

1. اعتماد الأحدثالتعرف الضوئي على الحروفتقنية التعرف على النص ؛

2. متطورة ذاتياالتعرف على الرسوماتتقنية الخوارزمية

3. اعتماد الصين الأحدثTTSتقنية التعرف على الكلام.

استخدام أحدث شريحة جيجاهرتز {0} نواة ARM Cortex-A 9 2 ، مع تحويل النص إلى كلام (TTS) وتقنية ترجمة الصوت لضمان دقة الترجمة والنطق الدقيق والقدرة على المسح السريع والسرعة المطلوبة فقط 0.5 ثانية

ما هي خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف ولماذا تكون مفيدة؟

التعرف البصري على الأحرف (OCR)هو نوع من التعليقات التوضيحية التي تسمح بنسخ صور المعلومات المكتوبة أو المكتوبة بخط اليد إلى نص يمكن قراءته آليًا.

على الرغم من أن التعرف الضوئي على الحروف غالبًا ما يتم تجاهله ، إلا أنه يعد مساعدًا لا يمكن الاستغناء عنه عندما نتحدث عن الأتمتة. يلغي تدفق المستندات الورقية غير الضرورية. يسمح لك بتصنيف المعلومات وتنظيمها وتخزينها وإدارتها ومشاركتها مع تجنب المخاطر الأمنية المرتبطة بالطبيعة المادية للمستندات الورقية.

أصبح توافر OCR أوسع. يجب أن تكون قد شاهدته في ماسحات تذاكر الأفلام أو المطارات ومحطات القطار. يتم استخدامه لاستخراج البيانات والمراقبة الأمنية (فكر في لوحات ترخيص السيارات أو لافتات الشوارع). التوقيعات الإلكترونية هي شكل آخر من أشكال التعرف الضوئي على الحروف. ولكن يمكن القول إن الاستخدام الأكثر شيوعًا لـ OCR هو تحويل صور مستندات الأعمال إلى نص رقمي يمكن البحث فيه وتحريره وإدارته.

دعونا نتخيل الموقف. أنت تحضر اجتماعا هاما. شريكك في العمل يظهر لك وثيقة ؛ تقوم بإخراج هاتفك الذكي والتقاط صورة سريعة. يبدو أن لديك المعلومات التي تحتاجها ، لكنها في شكل صورة. لا يمكنك استخدام هذا المستند مباشرة. بدلاً من ذلك ، تحتاج إلى تحويل وحدات البكسل في الصورة إلى تنسيق قابل للقراءة حتى تتمكن من تحرير المعلومات التي تحتوي عليها ومعالجتها.

علاوة على ذلك ، فإن الأتمتة القائمة على التعرف الضوئي على الحروف لا تتعلق فقط بمشاركة المعلومات في شكل رقمي. عندما يكون لديك الكثير من المستندات ، يمكن للآلات استخدامها كمدخلات بيانات للعثور على الأنماط والاتجاهات. أصبح التصور أيضًا أسهل: إذا كنت بحاجة إلى مخططات أو مخططات أو جداول بيانات ، فإن استخدام المستندات الرقمية يكون أسرع بكثير من كتابة تقرير مرئي يدويًا. يتيح لك التعرف الضوئي على الحروف قضاء وقت أقل في معالجة كل مستند جديد ، مما يوفر تكاليف العمالة والتركيز على استراتيجيات القيمة المضافة.

كيف تعمل خوارزمية OCR؟

الناس بارعون جدًا في التعرف على أحرف النص ، حتى لو كانت مكتوبة بخط اليد. ومع ذلك ، فإن هذه مهمة صعبة بالنسبة للآلة. إنهم بحاجة إلى خوارزميات التعلم الآلي لتعلم كيفية قراءة كيف يقرأ الناس. تحقيقًا لهذه الغاية ، تتطلب خوارزميات التعرف الضوئي على الحروف تدريبًا مكثفًا لمعالجة الصور النصية.

لفهم كيفية عمل خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف ، نريد أولاً أن نخبرك المزيد عن النص وخصائصه. لماذا؟ لأن هذه هي الطريقة التي ترى بها الآلات النص: كجزء من الصورة.

خصائص النص لخوارزميات التعرف الضوئي على الحروف

هناك فرق كبير بين النص الذي يمكنك أن تجده في مكان تجاري والنص الموجود "في البرية": في شكل شارع ، أو ملاحظات مكتوبة بخط اليد ، أو رمز التحقق ، وما إلى ذلك. واحد في تقرير مسح ضوئي منظم جيدًا ومرتب على بعد أميال من الكتابة العشوائية على الجدران التي التقطتها طائرات المراقبة بدون طيار. ومع ذلك ، يوضح هذان المثالان العديد من الخصائص التي تساعد في شرح الصور النصية لخوارزميات التعلم الآلي.

• كثافة.في عمليات مسح المستندات ضوئيًا ، غالبًا ما يكون النص أكثر كثافة من النص الموجود في صور زاوية الشارع.

• بنية.الفرق هو الفرق بين الأسطر المرتبة للنص المطبوع والبنية الضعيفة (أو عدم وجودها) في قائمة التسوق المكتوبة بخط اليد.

• الخط والحجم.يمكن التعرف على الخطوط الصلبة والحروف ذات الحجم نفسه أكثر من لافتات الشوارع ذات الأسلوب غير المتسق أو اليدوي للكتابة اليدوية.

• نوع الحرف.لا تشير هذه الخاصية إلى وجود الأحرف فحسب ، بل تشير أيضًا إلى وجود الأرقام والرموز والأحرف الخاصة. أيضا ، اللغة مهمة. تتكون الوثيقة عادة من لغة واحدة ؛ من ناحية أخرى ، يمكن أن تحتوي العلامة أو الكتابة على الجدران على معلومات بلغات متعددة.

• ضوضاء.من المهم الانتباه إلى كيفية الحصول على الصورة (المستندات الممسوحة ضوئيًا أو المصورة ؛ العلامات المصورة ولوحات الترخيص). اعتمادًا على الطريقة ، تميل الصور إلى إنتاج ضوضاء أكثر من عمليات المسح.

موضع ومحاذاة النص على الصورة. عادة ما يكون الفحص في المقدمة والوسط مع إمالة صغيرة. من ناحية أخرى ، لا تقدم الصور أي تخطيط صارم: يمكن أن يكون النص في أي جزء من الصورة ، ويمكن التقاطه من الجانب.

كما ترى ، النص ليس مجرد بضعة أسطر من الأحرف. بطبيعة الحال ، تساعد سمات النص في بناء الفروق الدقيقة في خوارزميات التعرف الضوئي على الحروف.

الآن بعد أن عرفنا كيف يختلف النص ، دعنا نرى كيفية بناء خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف.

عملية بناء خوارزميات التعرف على النص ووضع العلامات عليها والتدريب عليها

بناء وتسمية وتدريب خوارزميات التعرف على النص إنشاء وتسمية وتدريب خوارزميات التعرف على النص

يتطلب بناء خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف من البداية العديد من الخطوات.

نصيحة: هذه نظرة عامة موجزة على الخطوات الرئيسية المطلوبة لبناء محرك التعرف الضوئي على الحروف. إذا كنت تريد المزيد من التفاصيل التفصيلية ، فاتبع هذا الرابط لقراءة مقال طويل عن دورة حياة مشروع الذكاء الاصطناعي.

- الخطوة 1. جمع

أول شيء عليك القيام به هو جمع قاعدة بيانات للمستندات. يمكنك بالفعل الحصول على مستندات ورقية تريد رقمنتها. ومع ذلك ، من أجل بناء خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف ، تحتاج إلى اختيار عينة تمثيلية كبيرة بما فيه الكفاية. هذا يعني أن مجموعة المستندات التي تختارها يجب أن تكون ذات صلة بهدفك النهائي.

بالإضافة إلى ذلك ، تتضمن هذه الخطوة مسح المستندات ضوئيًا أو نسخها أو تصويرها. إذا كانت الصور ذات جودة عالية ، فسوف تستفيد بشكل كبير وتسهل عملية التدريب. اقرأ المزيد عن خصائص مجموعة البيانات الجيدة في مقالتنا.

- الخطوة 2. المعالجة المسبقة

قبل البدء في التعرف على النص ، يجب تحضير صور المستند وتنظيفها وتحسينها لخوارزميات التعرف الضوئي على الحروف. هناك العديد من المشكلات التي يمكن أن تسبب جودة صورة رديئة: الإضاءة غير الكافية ، وميض الورق وانعكاساته ، وضعف جودة الكاميرا أو الماسح الضوئي ، والزوايا المنحرفة ، والحروف المفقودة أو جودة الطباعة الرديئة ، إلخ.

إذا كنت ترغب في تدريب خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف بشكل صحيح ، فيجب أن تفكر في القيام بما يلي قبل الخطوة التالية:

تحويل الصورة إلى أبيض وأسود. يمكن أن تقلل إزالة الألوان الغموض في اكتشاف النص.

تسوية ومحاذاة. الزوايا الفردية تعقد بشكل كبير عملية الكشف.

قص وتوسيط النص. اترك الأجزاء المهمة فقط: يجب أن يكون النص في المقدمة وفي المنتصف ، وليس مخفيًا في مكان ما في الزوايا.

استخدم المرشحات لتقليل الضوضاء. يجب أن تبرز الشخصيات الفردية من الخلفية. تذكر أن عمليات المسح عادة ما تكون أكثر حدة من الصور.

- الخطوة 3. وسم البيانات

هذه خطوة مهمة في خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف ، وهنا نحن هنا لمساعدتك. تتكون عملية التعرف على النص من مهمتين: الكشف عن النص والتعرف عليه.

نستخدم الملاكمة لتسليط الضوء على منطقة النص وتحديد الخطوط العريضة لها. يخبر هذا خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف ما الذي تبحث عنه في الصورة.

يقوم المعلقون بعد ذلك بنسخ (إدخال النص يدويًا) على الصور. في وقت لاحق ، ستتمكن خوارزميات OCR من استخدام تصنيف الصور للعثور على أنماط بين مجموعات البكسل وأنواع الأحرف.

بالإضافة إلى ذلك ، أجرينا أيضًا عدة جولات من ضمان الجودة. الناس أفضل بكثير في التعرف على النص في الصور من الآلات ، ولكن حتى ذلك الحين نريد التأكد من عدم فقدان أي شيء.

تستغرق هذه الخطوة في تصنيف البيانات الكثير من الوقت والجهد ، ولكن لا داعي للقلق بشأنها. يسعدنا أن نتخلص من هذه المهمة عن كاهلك. يعد شرح البيانات لمهام التعرف الضوئي على الحروف إحدى ميزات Label Your Data. لقد فعلنا ذلك من قبل ونود فعل ذلك مرة أخرى لمشروع التعرف الضوئي على الحروف. اتصل بنا اليوم لتعرف المزيد!

- الخطوة 4. التدريب

الآن بعد أن قمت بتعليق المستندات ، يمكنك البدء في تدريب خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف. تعتمد هذه الخطوة على نوع الإستراتيجية التي تستخدمها لبناء خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف. تختلف هذه الاستراتيجيات على نطاق واسع ، من تقنيات رؤية الكمبيوتر الكلاسيكية إلى أساليب التعلم العميق المتخصصة القائمة على بناء الشبكات العصبية.

كل استراتيجية لها مزاياها. ولكن بغض النظر عن الطريقة التي تختارها ، فإن تدريب خوارزمية ML لا يعمل عادةً في المحاولة الأولى. إعادة التدريب والتحسين هي ممارسات شائعة. لا تثبط عزيمتك إذا لم توفر خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف على الفور التعرف الدقيق على النص. بالممارسة والمثابرة ، ستصل إلى هناك!

- الخطوة 5. ما بعد المعالجة وضمان الجودة

في الواقع ، إذا كنت لا تريد أن تفعل كل شيء من جديد ، فأنت بحاجة إلى ضمان الجودة في كل خطوة على الطريق. ولكن هذه هي الخطوة الأخيرة لضمان الجودة وتجعل خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف تعمل. حان الوقت لجني ثمار عملك الشاق وأخيرًا رقمنة سير عمل المستند الخاص بك ، مما يوفر وقت عملك وأموالك.

على الرغم من عدم مناقشته في كثير من الأحيان خارج صناعة التعلم الآلي ، إلا أن التعرف البصري على الأحرف يتمتع بأحد أعلى تقييمات قابلية الاستخدام في الذكاء الاصطناعي. لا تزال الشركات تعمل على أساس كميات هائلة من المستندات الورقية ، وهي ممارسة قديمة وشبه ضارة. يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف الشركات على التعامل معها عن طريق رقمنة سير العمل.

بالإضافة إلى ذلك ، لا يتوقف نطاق تطبيق التعرف الضوئي على الحروف عند هذا الحد. يمكن معالجة أي نص ، سواء كان تقريرًا منظمًا بدقة ، أو علامة متجر عشوائية ، أو ملاحظة مكتوبة بخط اليد ، عن طريق التعرف الضوئي على الحروف وتحويلها إلى نص يمكن قراءته آليًا. هذه خطوة نحو أتمتة البيانات الضخمة.

الغريب ، في حين أن بناء خوارزميات التعرف على النص ليس تقنية جديدة ، فهو يمثل تحديًا كما كان دائمًا. بالطبع ، خوارزميات OCR مفتوحة المصدر متاحة للجمهور. ومع ذلك ، إذا كنت تريد نموذجًا متطورًا للتعرف على النص لغرضك المحدد ، فمن الأفضل إنشاء نموذج بنفسك. يمكننا مساعدتك! أخبرنا عن مشروعك وسنقوم بوضع تعليقات احترافية على المستندات لتدريب خوارزمية التعرف الضوئي على الحروف الخاصة بك.