OCR的工作原理与应用场景

OCR 光学符号识别

光学符号识别，即OCR (Optical Character Recognition)，是计算机视觉领域的一个重要分支，主要用于将图像中的文本转换为机器可读的形式。20世纪90年代，人们已经开始使用OCR将物理文档转换为数字文件。自那时起，OCR技术一直在提升，直到最近几年，在AI发展的推动下，OCR的精确度和速度得到大幅提升，应用场景也随之扩大。

OCR+AI=企业福音

发明OCR之前，人们只能通过手工方式重新输入文档，这是一项很耗时且容易出错的任务。如今，OCR技术大大提高了文本的转换速度，并保证了原始内容转换的准确度。同时，OCR还减少了对物理存储空间的需求，为拥有大量文档的企业节省了成本。

当OCR、AI、ML三种技术相结合，OCR的转换就拥有了更高的准确度。随着AI对笔迹解读的准确度越来越高，更多类型文档的数字化正在实现。由于每个人的笔迹不尽相同，因此笔迹识别仍是AI面临的挑战。随着笔迹训练数据的增多，机器的识别能力也在增强。

减少繁琐的行政工作对于提高员工敬业度和降低人才流失率至关重要。研究人员预计，随着OCR技术的效率和成本效益的提高，企业对于AI驱动的OCR的需求将持续增加。

OCR的工作原理

OCR系统的特点是集硬件和软件于一体，旨在通过扫描物理文档的文本，将文档中的字符转换为代码，再将代码用于数据处理。OCR系统通过三个步骤实现其功能：

1. 图像预处理

首先，硬件（通常是光学扫描仪）将文件的物理形式处理成图像。生成的图像被转换成黑白版本，然后分析亮区域（背景）和暗区域（字符）。OCR系统还可以进一步将图像分类为单独元素，如表格、文本或图像。

2.智能字符识别

AI通过分析图像的黑暗区域来识别字母和数字。通常，AI会使用以下其中一种方法来一次锁定一个字符、单词或文本块：

模式识别：利用多种多样的文本、文本格式和笔迹来训练AI算法。AI算法将在图像上扫描到的字符与已学习过的字符之间进行比较，以识别并匹配字符；

特征提取：为了识别新的字符，AI算法将应用有关特定字符特征的规则。特征包括字符角度、交叉或水平线和曲线的数量。

机器在识别出字符后，再将字符转换成可用于进一步操作的ASCII码。

3.后处理

最后，AI将纠正结果文件中的错误。例如，根据文档中的特定词汇来训练AI，确保输出的内容没有超出词典的范围，来保证文档的质量。

OCR的应用

文字处理

OCR最早和最常见的用途便是文字处理。用户可以扫描打印的文档，并将其转换为可编辑的版本。AI有助于确保以高准确度来转换这些文件。

法律文件

OCR可以将贷款文件等重要法律文件放入电子数据库，以方便日后参考。多方可以轻松查看和共享文档。

零售

零售商使用序列号来代表他们的产品。在零售店或仓库中，机器人可以扫描产品条形码，使用OCR从条形码中提取序列号，并根据序列号信息跟踪库存。

历史文档保护

OCR可以将历史文档转换为可搜索的PDF文件。这对于旧报纸、杂志、信件和其他历史文件的存档大有裨益。

银行业

AI驱动的OCR技术可以自动检查支票，以确认支票的有效性，以及与存入的金额是否相符。

“为模型提供正确的训练数据至关重要，同时，数据标注工具必须能够处理文档的所有类型。而在这其中，人机协同方法是标注成功的关键。”

——Kirsten Gokay

澳鹏Appen高级产品经理, OCR专家

澳鹏OCR数据服务

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