Riconoscimento intelligente dei caratteri: Avanzamento della percezione automatica nella visione artificiale

Di Fouad Sabry

Che cos'è il riconoscimento intelligente dei caratteri

Il riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR) viene utilizzato per estrarre il testo scritto a mano dalle immagini. Si tratta di un tipo più sofisticato di tecnologia OCR che riconosce diversi stili e caratteri di grafia per interpretare in modo intelligente i dati su moduli e documenti fisici.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: Riconoscimento intelligente dei caratteri

Capitolo 2: Riconoscimento ottico dei caratteri

Capitolo 3: Scrittura a mano riconoscimento

Capitolo 4: Scrittura a mano

Capitolo 5: Riconoscimento ottico del segno

Capitolo 6: Elaborazione dei documenti

Capitolo 7: Addetto all'immissione dati

Capitolo 8: Identificazione automatica e acquisizione dei dati

Capitolo 9: Analisi del testo rumoroso

Capitolo 10: Riconoscimento

(II) Risposte il pubblico pone le principali domande sul riconoscimento intelligente dei caratteri.

(III) Esempi reali dell'utilizzo del riconoscimento intelligente dei caratteri in molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di riconoscimento intelligente dei caratteri.

 

 

• Lingua: Italiano
• Editore: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
• Data di uscita: 4 mag 2024

Anteprima del libro

Capitolo 1: Riconoscimento intelligente dei caratteri

Il riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR), noto anche come riconoscimento ottico intelligente dei caratteri (OCR), viene utilizzato per recuperare il testo scritto a mano dalle immagini delle immagini. La tecnologia OCR è progredita al punto da essere in grado di comprendere in modo intelligente i dati provenienti da moduli e documenti fisici scritti in una varietà di stili di scrittura a mano e caratteri tipografici.

Il database di riconoscimento viene aggiornato automaticamente per includere nuovi modelli di scrittura grazie all'algoritmo di autoapprendimento, o rete neurale, incluso nella maggior parte dei software ICR. In combinazione con il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), rende le macchine di scansione molto più utili per l'elaborazione dei documenti. I livelli di precisione potrebbero non essere estremamente elevati a causa della complessità del processo coinvolto nel riconoscimento della scrittura, tuttavia è possibile raggiungere un tasso del 97% o più quando si legge la scrittura a mano su moduli organizzati. Al fine di ottenere tassi di riconoscimento così elevati, il software utilizzava spesso diversi motori di lettura e lasciava che ogni motore esprimesse un voto sulla corretta lettura dei caratteri. Ai motori ottimizzati per la lettura dei numeri viene assegnato un maggiore potere di voto nei campi numerici, mentre ai motori ottimizzati per la lettura del testo viene assegnato un maggiore potere di voto nei campi alfanumerici. I dati scritti a mano possono essere inseriti automaticamente in un sistema di back office con l'uso di un hub di interfaccia personalizzato, risparmiando tempo e forse aumentando la precisione rispetto all'input di dati umani convenzionale.

Nel 1993, Joseph Corcoran ha compiuto progressi significativi nel riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) con la creazione dell'elaborazione automatizzata dei moduli, per la quale ha ricevuto un brevetto. Ciò ha richiesto tre passaggi: (1) raccolta di un'immagine del modulo che doveva essere elaborato dall'ICR; (2) elaborazione dei risultati per verificare automaticamente l'uscita dal motore ICR; e (3) l'acquisizione delle informazioni utilizzando il motore ICR.

Questa implementazione dell'ICR ha ampliato l'applicabilità della tecnologia e ne ha permesso l'utilizzo con moduli reali nei processi aziendali quotidiani. L'ICR è una tecnica utilizzata dai programmi software odierni allo scopo di leggere testo scritto a mano (stampato a mano).

In genere, qualsiasi metodo di riconoscimento in grado di leggere il testo stampato a macchina viene definito riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). L'uso più comune del riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è quello di convertire le immagini scansionate di documenti cartacei (come pagine di libri, articoli di giornale o contratti legali) in testo digitale che può essere modificato e ricercato in un elaboratore di testi o in un lettore PDF. L'automazione dell'elaborazione dei moduli è un altro uso utile. Applicando il motore OCR in sezioni ai campi del modulo, i dati possono essere recuperati rapidamente e inseriti in un altro programma, come un foglio di calcolo o un database.

Tuttavia, invece di digitare le informazioni nei campi designati, viene generalmente inserito a mano. Quando si tenta di identificare le persone in un testo scritto a mano, il compito diventa notevolmente più difficile. I caratteri stampati a mano hanno permutazioni quasi infinite, rendendo la varietà di oltre 700.000 varietà di caratteri stampati irrisoria in confronto. Il software non deve tenere conto solo delle variazioni stilistiche, ma anche della qualità dello strumento di scrittura, del grado della carta, degli errori, della stabilità della mano e delle sbavature o dell'inchiostro che scorre.

Utilizzando algoritmi in continuo miglioramento, il riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR) è ora in grado di riconoscere in modo più accurato le variazioni nei caratteri stampati a mano. Sviluppato all'inizio degli anni '90 per facilitare l'automazione dell'elaborazione dei moduli, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) consente di trasformare i dati inseriti manualmente in un formato facilmente leggibile, ricercabile e modificabile. È più efficace per leggere i caratteri che sono chiaramente separati in diverse sezioni o zone, come i campi fissi visti su molti moduli strutturati.

Il riconoscimento intelligente delle parole (IWR) è in grado di leggere ed estrarre informazioni dalla scrittura stampata e corsiva. A