Teknik för optisk teckenigenkänning (OCR) är en effektiv affärsprocess som sparar tid, kostnader och andra resurser genom att använda automatiserad dataextraktion och lagringsmöjligheter.
Optical Character Recognition (OCR) kallas ibland för textigenkänning. Ett OCR-program extraherar och återanvänder data från skannade dokument, kamerabilder och endast bildfiler. OCR-programvara pekar ut bokstäver på bilden, sätter dem i ord och sätter sedan in orden i meningar, vilket möjliggör åtkomst till och redigering av originalinnehållet. Det eliminerar också behovet av manuell datainmatning.
OCR-system använder en kombination av hårdvara och programvara för att konvertera fysiska, utskrivna dokument till maskinläsbar text. Hårdvara — Som en optisk skanner eller specialiserat kretskort — Kopierar eller läser text sedan, programvaran hanterar vanligtvis den avancerade bearbetningen.;
OCR-programvara kan dra fördel av artificiell intelligens (AI) för att implementera mer avancerade metoder för intelligent teckenigenkänning (ICR), som att identifiera språk eller handstilar. OCR-processen används oftast för att omvandla papperskopior av juridiska eller historiska dokument till pdf-dokument så att användare kan redigera, formatera och söka i dokumenten som om de skapades med en ordbehandlare.
Följande PDF OCR-språk stöds: engelska, tyska, franska, italienska, spanska, portugisiska, holländska, svenska, indonesiska, kinesiska (förenklat och traditionellt), japanska, koreanska, vietnamesiska, turkiska, ryska, thailändska, polska, arabiska etc.
Den största fördelen med OCR-teknik (Optical Character Recognition) är att den förenklar datainmatningsprocessen genom att skapa enkla textsökningar, redigering och lagring. OCR tillåter företag och privatpersoner att lagra filer på sina datorer, bärbara datorer och andra enheter, vilket säkerställer konstant tillgång till all dokumentation. Den främsta fördelen med optisk teckenigenkänning (OCR)-teknik är att den förenklar datainmatningsprocessen genom att skapa enkla textsökningar, Redigering och lagring. OCR tillåter företag och privatpersoner att lagra filer på sina datorer, bärbara datorer och andra enheter, vilket säkerställer konstant tillgång till all dokumentation.
Fördelarna med att använda OCR-teknik inkluderar följande:
Reducera kostnader
Accelerera arbetsflöden
Automatisera dokumentdirigering och innehållsbehandling
Centralisera och säkra data (inga bränder, inbrott eller förlorade dokument i de bakre valven)
Förbättra service genom att se till att anställda har den mest uppdaterade och korrekta informationen
Det mest välkända användningsfallet för optisk teckenigenkänning (OCR) är att konvertera utskrivna pappersdokument till maskinläsbara textdokument. När ett skannat pappersdokument går igenom OCR-bearbetning kan texten i dokumentet redigeras med en ordbehandlare som Microsoft Word eller Google Docs.
OCR används ofta som en dold teknik som driver många välkända system och tjänster i vårt dagliga liv. Viktigt – men mindre känt – Användningsfall för OCR-teknik inkluderar automatisering av datainmatning, assistans för blinda och synskadade personer och indexering av dokument för sökmotorer, såsom pass, registreringsskyltar, fakturor, kontoutdrag, visitkort och automatisk registrering av nummerplåtar .
OCR möjliggör optimering av Big-Data-modellering genom att konvertera papper och skannade bilddokument till maskinläsbara, sökbara pdf-filer. Bearbetning och hämtning av värdefull information kan inte automatiseras utan att först tillämpa OCR i dokument där textlager inte redan finns.
Med OCR-textigenkänning kan skannade dokument integreras i ett Big-Data-system som nu kan läsa kunddata från kontoutdrag, kontrakt och andra viktiga utskrivna dokument. Istället för att låta anställda undersöka otaliga bilddokument och manuellt mata in indata till ett automatiserat arbetsflöde för Big-Data-bearbetning, kan organisationer använda OCR för att automatisera i inmatningsskedet av datautvinning. OCR-programvara kan identifiera texten i bilden, extrahera text i bilder, spara textfilen och stödja Jpg, Jpeg, Png, Bmp, Tiff, Pdf och andra format.
