Können OCR Deep Learning und KI bei der Vorverarbeitung von Bildern für maschinelles OCR-Lernen helfen?

Deep Learning ist eine neue Untergruppe der künstlichen Intelligenz, bei der Systeme entwickelt werden, um aus Beobachtungen zu lernen und Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen zu treffen.

Deep-Learning-Systeme suchen nach logischen Mustern in unstrukturierten und unkategorisierten Datensätzen und, wie wir in Wie künstliche Intelligenz und Deep-Learning-Algorithmen für OCR-Genauigkeit für Unternehmen sorgen hat leistungsstarke Anwendungen bei der Konvertierung optischer Zeichenerkennung (OCR).

OCR-Quiz:

Durch die Nachahmung der Erkennungs- und Erinnerungsfähigkeiten des menschlichen Gehirns verbessert die Deep-Learning-Technologie die Genauigkeit von OCR-Konvertierungen und hilft dabei, Erkenntnisse aus dem extrahierten Text zu gewinnen.

Schauen wir uns nun den Konvertierungsprozess genauer an und schauen wir uns genauer an, wie Deep Learning bei der Vorverarbeitung von Bildern hilft.

OCR im Vergleich zu OCR+ML im Vergleich zu IDP

OCR hat inhärente Einschränkungen, wenn es zum Extrahieren von Daten aus unstrukturierten Dokumenten und Bildern verwendet wird. Das Hinzufügen von ML als Vorverarbeitungsschritt hilft, reicht aber nicht aus. Ein besserer Ansatz wird als Intelligente Datenverarbeitung (IDP) Dabei handelt es sich um einen vorlagenfreien, KI-gesteuerten Ansatz, der sich gut für die Extraktion komplexer Dokumente eignet.

OCR-Technologie

Die OCR-Technologie wird seit langem verwendet, um Text aus gescannten Dokumenten extrahieren und Bilder in eine bearbeitbare, maschinenlesbare Form. Das gescannte Ausgabedokument ist eine Datei, die Sie in Word bearbeiten können, kein JPG-Dokument.

Diese Texterkennung bietet eine erhebliche Zeit-, Arbeits- und Kostenersparnis gegenüber manuellem Lesen und Dateneingabe. Viele OCR-Anwendungen verfügen heute über Zusatzfunktionen zur Erkennung einiger Seitenattribute wie einfache Tabellenstrukturen, Schriftarten und Absatzstile.

Wie funktioniert OCR?

Das zu extrahierende Bild wird im letzten Schritt mithilfe einer genau definierten Vorlage präsentiert. Die Vorlage weist die OCR an, die Daten an einer bestimmten, stationären Stelle auf dem Dokument zu extrahieren. Durch diesen Vorgang wandelt OCR ein Bild in Text um.

Die Bedeutung der Bildqualität bei der OCR-Extraktion

Der Erfolg und die Genauigkeit von OCR-Konvertierungssystemen hängen vom verwendeten Algorithmus ab, dem Qualität des Bildesund andere Überlegungen. OCR-Engines sind zwar eine sehr ausgereifte und stabile Technologie, aber wir benötigen auch Technologien, die die Bildqualität verbessern können, um bessere OCR-Ergebnisse zu erzielen.

Bilder, die wir verarbeiten möchten, können eine Reihe von Problemen haben, wie zum Beispiel:

• Bild ist verschwommen
• Dem Bild fehlt der Kontrast
• Der Scan ist schief
• Der Scan ist verzerrt
• Der Scan ist unscharf
• Text ist im Originaldokument nicht ausgerichtet
• selbst könnte Text enthalten, der nicht richtig ausgerichtet ist
• Der Seitenhintergrund ist möglicherweise verschmiert oder verworren
• Und mehr

Solche Bildfehler führen zu Fehlern beim Konvertierungsprozess und führen zu einem Genauigkeitsverlust.

Aus diesem Grund ist die Bildvorverarbeitung ein äußerst wichtiger Teil des Prozesses.

Traditionell wurde ein Teil der Vorverarbeitung manuell durchgeführt, bevor der OCR-Schritt versucht wurde. Dann wurden regelbasierte Softwareanwendungen verfügbar, die in der Lage waren, einen Teil der Vorverarbeitung durchzuführen.

Jetzt sehen wir, dass Deep-Learning-Anwendungen für die Bildvorverarbeitung verwendet werden.

Was ist OCR-Vorverarbeitung?

Die Bildvorverarbeitung normalisiert den Inhalt und schließt Variationen aus, die die Wahrscheinlichkeit einer Texterkennung verringern würden. Die Vorverarbeitung könnte folgende Schritte umfassen:

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