面向企业主的光学字符识别技术

插图：© IoT For All --> 随着对OCR和机器学习的兴趣不断增长，越来越多的商家正在寻找将这一强大组合应用于优化业务流程的方法。如果你也是其中之一，这篇文章就是为你准备的。让我们深入了解什么是OCR，机器学习驱动的OCR与原始技术有何不同，以及它如何在商业中使用。 什么是OCR？ 光学字符识别（OCR），又称为文本识别技术，可以将包含文字的任何图像转换为机器可读的文本数据。一个典型的OCR系统包括三个阶段：图像预处理、字符识别和后处理。图像预处理有助于去除图像中的噪声并增强背景与文字之间的对比度，这将有助于提升文本识别的效果。在字符识别阶段，字符被组合成单词和句子，然后使用模式识别或特征检测算法进行识别。后处理包括过滤掉噪声输出和误报，将识别的实体与其提取的含义结合，检查可能的错误等。 文档处理 OCR使你能够快速且自动地将文档数字化，而无需手动输入数据。正因如此，OCR常用于业务流程优化和自动化。OCR的输出还可以用于电子文档的编辑和紧凑的数据存储，并且是认知计算、机器翻译和文本转语音技术的基础。机器学习（ML）的进步为OCR的发展注入了新的动力，显著增加了其应用场景的数量。有了足够的训练数据，现在的OCR机器学习算法可以应用于任何需要识别和文本转换的现实场景。 OCR的商业案例 现代OCR系统被广泛应用于安全、银行、保险、医疗、通信、零售企业等多个行业。OCR技术的使用案例包括检查考试答案、实时翻译、识别街标（Google街景视图）、通过照片搜索（Dropbox）等。光学字符识别还被安全团队广泛使用。这项技术有助于分析和处理诸如驾照或身份证等文件，以验证个人的身份。在每一种情况下，都会使用完全不同的OCR解决方案。 金融服务中的OCR 金融交易涉及大量数据输入。手动处理这些数据耗费大量时间和精力，而通过OCR对财务文件进行数字化并从中提取所需信息，则可以使得业务流程流畅高效。因此，OCR技术改善了客户开立账户的流程，并提升了整体客户体验。 OCR在银行和金融服务中的应用包括以下几个方面： 客户开立账户。OCR技术提供了一个完全自动化的开立账户流程，包括扫描身份证明文件（例如身份证、护照或驾照）、使用OCR提取必要的数据（如姓名、出生日期、性别、照片、签名等）并进行验证。例如，OCR引擎可以实时检查提供的签名是否与身份证明文件上的签名匹配。 扫描支付功能。扫描支付功能使用OCR技术即时捕获发票数据并自动处理。OCR还可以在付款时作为额外的安全功能。通常，用户会在应用程序中保存持卡人数据，以避免每次都要手动输入卡号和其他详细信息。使用OCR时，你只需要启用OCR功能，它可以在每次新付款中几秒内提取数据，然后删除这些数据。 收据识别。OCR允许从收据中自动提取数据，以便进一步用于会计、归档或文档分析。你可以在具有资金追踪功能的财务助理应用程序中找到此类功能，用于自动化费用和费用类别的数据输入。Expensify就是这样的一个应用程序。 贷款处理。自动化数据输入使得贷款申请的审查和批准过程更快、更节省成本。AI算法可以从申请中解析所需数据，并根据金融机构的规则决定是否批准贷款。OCR在金融领域的应用并不限于上述内容，该技术还可以用于处理其他金融文件，如发票、合同、账单、财务报告等。 医疗领域的OCR 医疗行业中的OCR应用与数据管理密切相关。将医疗文件数字化并从其中高效提取数据，是医疗机构运作的关键方面之一。通过应用OCR技术，医院可以更快地将纸质文件转换为数字格式，并将其存储为PDF文档，这样便可使用关键词轻松搜索。电子病历解决了医院面临的一个主要问题，即患者医疗信息的丢失。此外，OCR还可以从证书或检测报告中提取数据并发送至医院信息系统（HIMS），集成到患者记录中，从而形成完整的病史。 制药系统也可以利用OCR。配备OCR模块的系统允许用户扫描处方并将其导入软件，以检查药品是否存在于药房数据库中，甚至可以用于控制拣货机器人。 OCR技术也用于帮助视力受损人士。通过扫描图像上的文字，OCR系统为使用文本转语音技术提供基础。你只需要扫描文本即可获得合成语音输出。例如，Voice Speech Scanner应用程序使用智能手机的摄像头捕获带有文字的照片，然后读取所有文字。 零售行业的OCR 通过结合机器学习的OCR技术，零售商可以加速内部业务流程的发展，并通过充分利用现有数据来提升客户体验。例如，商家可以从采购订单分析中提取有价值的信息，以制定更有效的营销活动、促销策略并更好地管理定价。通过将发票和收据转换为数字格式并将其整合到会计系统中，零售公司有机会自动化其会计流程。实施OCR是处理零售员工大量工作量的绝佳方式。通过自动数据输入和数据提取，员工只需进行手动验证即可获得最佳结果。OCR在零售行业的使用案例不仅限于上述内容。文本识别功能可以解决一些零售企业的特定挑战。例如，该技术对提供大量产品选择的葡萄酒商特别有用。通过基于OCR的葡萄酒标签识别，用户可以拍摄葡萄酒标签的照片，获取诸如评论、描述等产品信息，以帮助他们做出正确的选择。 安全和执法中的OCR 几乎任何行业都可以将OCR作为其安全策略的一部分加以利用。通过结合机器学习的OCR技术，企业有机会构建先进的用户身份验证和验证系统。通常，手动将提供的个人信息与自拍与文件进行比对，以验证用户所提供的身份是否真实。OCR模型通过扫描身份证、护照或驾照并验证其真实性，与数据库中的信息进行比较，来消除这些手动操作。在这种情况中，OCR引擎首先需要识别文档类型。例如，如果用户选择使用驾照进行验证，上传至系统的文件必须符合该文档格式。然后系统应分析并处理用户上传的文档，以获取相关信息。由于同一类型的文件在不同国家或地区可能具有不同的格式，系统必须能够从所有变体中找到并提取必要数据。使用深度学习算法有助于OCR系统理解不同文本块之间的相对位置关系，并将语义相关的文本块组合起来，以找到诸如姓名、出生日期等关键信息。 文档布局 同样值得注意的是，安全验证OCR软件应具备防止欺骗性行为的功能。反欺骗技术将帮助系统检测伪造的身份证扫描件和其他欺诈尝试。 OCR技术的局限性及如何克服 虽然OCR是一种被广泛使用的科技，但它仍有一些局限性，特别是当我们谈论传统文本识别系统时。将OCR与计算机视觉和深度学习相结合，可以在许多情况下提高OCR的准确性，但重要的是要认识到，无法实现100%的准确率，你需要额外的软件解决方案来改进结果。 OCR技术的主要局限性包括以下几点： 图像质量越低，OCR输出的质量越低。 常见的OCR错误包括错误识别字母、遗漏不可读的字母或混淆相邻列的文本。最常用的图像标准化方法包括对齐和旋转文档、去除模糊并应用滤镜，以及删除非字符元素（如表格、分隔线等）。 复杂的图像背景元素 诸如小点或尖锐边缘组成的背景元素常常会被误认为字符，从而扭曲文本识别过程的结果。为克服背景中噪声（如点、线、污渍等）的问题，现今的OCR方法使用了基于计算机视觉的算法，并在增强数据集上进行训练。 OCR对印刷文本的效果优于手写文本 手写字体有数百种变化，这使得文本识别过程变得更加复杂。对于手写识别，开发团队需要使用深度学习算法和高级计算机视觉引擎来训练OCR模型。值得注意的是，用于训练模型的数据集质量会影响结果的准确性和速度。在这种情况下，使用较少但更相关的数据会更好。 关键点总结 基于人工智能和机器学习的光学字符识别（OCR）是一种广泛用于文本识别和文档数字化的技术。尽管OCR目前尚未实现100%的准确率，但随着深度学习和计算机视觉的发展，其应用场景正在不断增长。目前，一种或另一种形式的OCR已被广泛应用于零售、通信、金融、医疗、安全、旅游等多个行业。 明确的商业目标会极大地影响将用于开发OCR软件的方法、架构和工具。数据应符合项目的目标，并尽可能贴近实际情况。