什麼是 OCR？
OCR 是一種允許機器讀取打印文本和圖像的技術。 它通常用於商業應用程序，例如用於存儲或處理的數字化文檔，以及用於消費者應用程序，例如掃描收據以報銷費用。
OCR 代表光學字符識別。 術語“字符”指的是字母和數字。 OCR軟件可以識別給定圖像是否包含字符，然後識別其中的字符。
OCR 範圍
預計未來幾年全球光學字符識別市場將快速增長。 OCR的市場規模估值為 8.93年為2021億美元. 預計將增長 15.4 年至 2022 年的複合年增長率為 2030%. 這種增長是由各種最終用途行業（如醫療保健、汽車等）對 OCR 的需求不斷增長推動的。
OCR的過程
光學字符識別是一個詳細的過程，有助於使用 NLP 從圖像中提取文本。
- OCR 的第一步是處理輸入圖像。 這涉及清理圖像並使其適合進一步處理。
- 接下來，OCR 引擎搜索圖像中包含文本的區域。 引擎將這些區域分割成單獨的字符或單詞，以便以後可以在文本識別期間識別它們。
- 使用文本檢測的結果，OCR 引擎通過其形狀和大小識別每個字符。 你會經常看到卷積神經網絡和循環神經網絡，有時結合使用來完成這項任務。
- 一旦 OCR 軟件完成對圖像文件中文本的識別，必須先驗證其準確無誤，然後才能使用。
自動化的OCR工作流程的好處
自動光學字符識別工作流程的主要優點包括：
- 更快、更準確、自動化的結果，同時消除人為錯誤。
- 由於更快的數據處理和高效的數據利用，小型企業的進入成本更低。
- 跨多個用戶和項目的結果更加一致。
- 改進了數據存儲和數據安全性。
- 可擴展性的巨大空間。
OCR 挑戰
OCR 的主要問題是它並不完美。 如果您想像通過相機閱讀此頁面上的文本，然後將這些圖像轉換為文字，您就會明白為什麼 OCR 會出現問題。 OCR 面臨的一些挑戰包括：
- 被陰影扭曲的模糊文本。
- 背景顏色和文字顏色相近。
- 部分圖像被完全剪掉或裁剪掉（例如“this”的底部）。
- 某些字母（例如“i”）頂部的模糊標記可能會使 OCR 軟件誤以為它們是字母的一部分，而不是頂部的標記。
- 不同的字體類型和大小可能難以識別。
- 拍照或掃描文檔時的光照條件。
OCR用例
- 數據錄入自動化： OCR 可用於自動化將數據輸入數據庫的過程。
- 條碼掃描： OCR 允許計算機掃描產品上的條形碼並從數據庫中檢索有關它們的信息。
- 車牌識別： OCR 分析車牌並從中提取信息，例如註冊號和州名。
- 護照驗證： OCR 可用於驗證護照、簽證和其他旅行證件的真實性。
- 識別商店標籤： 商店可以使用 OCR 自動讀取其產品標籤並將其與產品目錄進行比較，以確定商店貨架上當前有哪些產品、缺貨商品或庫存錯誤。
- 保險理賠處理： OCR 軟件可以掃描文書工作並驗證客戶提交的表格上的簽名、日期、地址和其他信息，這些客戶已就自然災害、火災或盜竊造成的損失提出索賠。
- 閱讀紅綠燈： OCR 系統可用於讀取交通燈上的顏色並確定它們是紅色還是綠色。
- 讀取公用事業儀表： 公用事業公司使用 OCR 讀取電錶、燃氣表和水錶，以便向客戶收取正確的金額。
- 社交媒體監控 – 公司使用 OCR 來識別和分類社交媒體帖子、推文甚至 Facebook 更新中提及的公司或品牌
- 驗證法律文件： 律師事務所可能會掃描合同、租約和協議等文件，以確保它們在發送給客戶之前清晰準確。
- 多語言文件： 在其他國家/地區銷售產品的公司可能需要將其營銷材料翻譯成多種語言，然後將其 OCR 用作未來項目的模板。
- 醫療藥品標籤： OCR 廣泛用於從藥品標籤中提取有意義的信息，以便計算機系統可以分析和處理它們。
行業
- 零售： 零售業使用 OCR 掃描條形碼、信用卡信息、收據等。
- BSFI： 銀行使用 OCR 讀取支票、存款單和銀行對賬單，以驗證簽名並將交易添加到賬戶。 他們還可以使用 OCR 分析大量數據，以做出有關客戶賬戶、投資、貸款等的決策。
- 政府： OCR 可用於掃描和數字化法律文件，例如出生證明、駕駛執照和其他官方記錄。
- 教育程度： 教師可以使用 OCR 創建書籍和其他學生文檔的數字副本。 教師還可以將文檔掃描到他們的計算機中，並使用 OCR 技術創建學生可以隨時訪問的電子副本。
- 衛生保健： 醫生經常需要將患者信息快速輸入計算機系統。 醫療保健行業可以將 OCR 用於計費和索賠處理等業務流程。
- 生產製造 – 製造工廠通常需要掃描發票或採購訂單等文件。 當產品組件通過傳送帶或流水線時，OCR 可用於“讀取”產品組件上的序列號。
- 技術： OCR 軟件用於與 IT 相關的許多環境中，包括數據挖掘、圖像分析、語音識別等。 在軟件開發中，OCR 用於將掃描的文檔轉換回數字文件。
- 運輸和物流： OCR 可用於讀取運輸標籤或監控倉庫庫存。 當供應商提交付款發票時，它還可以檢測欺詐行為。
判決書
OCR 過程相對簡單，只需幾個步驟即可將圖像轉換為文本。 存在一些錯誤和不一致之處，但考慮到它的工作原理，這項技術無疑令人印象深刻。
