Was ist OCR (Optische Zeichenerkennung)?

Die Optische Zeichenerkennung (OCR) bezieht sich auf den Prozess der Umwandlung von Textbildern in maschinenlesbare Textformate. Stellen Sie sich vor, Sie scannen ein Formular oder eine Quittung: Der Computer speichert den gescannten Inhalt als Bilddatei. Zu diesem Zeitpunkt können Sie den Text im Bild nicht direkt mit einem Texteditor bearbeiten, durchsuchen oder zählen. Durch OCR können Sie das Bild jedoch in ein Textdokument umwandeln, sodass der Inhalt als Textdaten gespeichert werden kann.

Warum ist OCR wichtig?

Moderne Geschäftsabläufe verlassen sich häufig auf gedruckte Medien, um Informationen zu erhalten. Papierbasierte Formulare, Rechnungen, gescannte juristische Dokumente und gedruckte Verträge sind Teil der täglichen Arbeitsprozesse. Die Verarbeitung und Speicherung einer solchen Menge an Dokumenten erfordert beträchtlichen Zeit- und Platzaufwand. Obwohl papierlose Dokumentenverwaltung im Trend liegt, stellt das Scannen von Dokumenten als Bilder immer noch Herausforderungen dar. Dieser Prozess erfordert in der Regel manuelle Eingriffe, was nicht nur mühsam, sondern auch zeitraubend ist. Darüber hinaus können die Bilddateien, die während der Digitalisierung erstellt werden, Text enthalten, den gewöhnliche Textverarbeitungssoftware nicht effizient wie Textdateien handhaben kann.

Die OCR-Technologie löst dieses Problem. Sie wandelt den Text in Bildern in Textdaten um, die von anderer Unternehmenssoftware analysiert werden können. Unternehmen können diese Daten dann zur Analyse nutzen, um Abläufe zu optimieren, Prozesse zu automatisieren und die Arbeitseffizienz zu verbessern.

Wie funktioniert OCR?

Ein OCR-Motor oder eine OCR-Software vollzieht die Umwandlung durch drei Hauptschritte:

Bilderfassung

Zuerst liest ein Scanner das Dokument und konvertiert es in Binärdaten.

Datenvorverarbeitung

Die meisten OCR-Technologien führen zunächst eine Reihe von Verarbeitungsschritten auf dem gescannten Bild durch, wie z.B. Größenänderung, Normalisierung und Rauschreduzierung, um die Qualität der Eingabedaten zu verbessern.

Texterkennung

Sobald das OCR-System die Textbereiche identifiziert hat, zerlegt es diese spezifischen Regionen, um einzelne Buchstaben und Wörter zu erkennen. In diesem Prozess werden die einzelnen Zeichen als "Glyphe" bezeichnet. Indem das System Glyphen erkennt, kann es sie mit zuvor gespeicherten Glyphen abgleichen oder Formmerkmale (wie Schleifen, Kreuzungen, Punkte) erkennen, um anhand einzigartiger Muster "zu raten". Die Erkennung von handgeschriebenem Inhalt ist besonders anspruchsvoll.

Mustererkennung

Das System extrahiert Zeichenbilder (bekannt als Glyphen) und vergleicht sie mit ähnlich gespeicherten Glyphen. Eine effektive Mustererkennung funktioniert gut, wenn die gespeicherten Glyphen eng mit der Schriftart und -größe der Eingabezeichen übereinstimmen. Diese Methode ist ideal für gescannte Dokumente mit bekannten Schriftarten.

Merkmalserkennung

Die Glyphen werden in verschiedene Merkmale wie Linien, geschlossene Schleifen, Richtungen von Linien und Schnittstellen zerlegt. Diese Merkmale werden verwendet, um Übereinstimmungen aus den gespeicherten Glyphen zu finden.

Nachbearbeitung

Während des Texterkennungsprozesses können aufgrund von Schriftvariationen, Rauschen oder anderen Faktoren Fehler auftreten. Der Nachbearbeitungsschritt zielt darauf ab, die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. In dieser Phase korrigiert das OCR-System den Text durch Rechtschreibprüfung und Grammatikregeln, indem es mit Wörterbüchern vergleicht oder statistische Methoden verwendet, um die Häufigkeit verschiedener Wörter zu überprüfen. Gleichzeitig kann das System den erkannten Text formatieren, um ihn an das gewünschte Ausgabestil anzupassen, z. B. Großbuchstaben zu normalisieren, zusätzliche Leerzeichen oder Satzzeichen zu entfernen oder Daten und Zahlen auf eine spezifische Weise zu formatieren.

Welche Arten von OCR gibt es?

Datenwissenschaftler klassifizieren die OCR-Technologie in verschiedene Typen basierend auf ihren Anwendungen und Verwendungen. Hier sind einige Hauptbeispiele:

Einfache Optische Zeichenerkennungssoftware

Ein einfacher OCR-Motor speichert verschiedene Arten von Schriftarten und Textbildmustern als Vorlagen. Die Software verwendet Musterabgleichsalgorithmen, um das Textbild mit ihrer internen Datenbank Zeichen für Zeichen zu vergleichen. Wenn das System erfolgreich abgleicht, wird dies als optische Zeichenerkennung bezeichnet. Die Einschränkung dieser Methode liegt in der praktisch unbegrenzten Anzahl an Schriftarten und Handschriftstilen, wodurch eine Garantie für Qualität und Genauigkeit schwer zu gewährleisten ist.

Intelligente Zeichenerkennungssoftware (ICR)

Moderne OCR-Systeme übernehmen die Technologie der intelligenten Zeichenerkennung, sodass Maschinen Text wie Menschen lesen können. Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen, indem sie komplexe Algorithmen verwenden, um Maschinen zu trainieren, Text zu verstehen und zu analysieren. Bekannt als neuronale Netzwerke, zerlegen und analysieren sie den Text auf mehreren Ebenen und kombinieren alle Analyseergebnisse zu einer Endantwort. Obwohl ICR normalerweise jeweils nur ein Zeichen verarbeitet, bleibt es dennoch hoch effizient und kann Ergebnisse in Sekunden liefern.

Intelligente Worterkennung

Dieses System funktioniert ähnlich wie ICR, verarbeitet jedoch ganze Textbilder, anstatt die Zeichen einzeln zu analysieren.

Optische Markenerkennung

Die optische Markenerkennung wird hauptsächlich verwendet, um Marken, Wasserzeichen und andere Textsymbole innerhalb von Dokumenten zu erkennen.

Vorteile von OCR

Die Nutzung der OCR-Technologie bietet viele bedeutende Vorteile, darunter:

1.Durchsuchbarer Text: Unternehmen können bestehende und neue Dokumente in vollständig durchsuchbare Wissensarchive umwandeln. Mit Datenanalysesoftware können Textdatenbanken automatisch für die Extraktion und das tiefgreifende Wissenmanagement verarbeitet werden.

2.Betriebliche Effizienz: OCR-Software kann helfen, die Dokumenten-Workflows innerhalb von Unternehmen mit digitalen Workflows zu integrieren, wodurch die Effizienz erheblich verbessert wird.

3.Lösungen Künstlicher Intelligenz: OCR ist oft ein Bestandteil anderer KI-Lösungen, die von vielen Unternehmen implementiert werden. Beispielsweise können sie in autonomen Fahrzeugen verwendet werden, um Kennzeichen und Verkehrszeichen zu scannen und lesen, Markenlogos in sozialen Medien zu erkennen oder Produktverpackungen in Werbebildern zu erkennen. Diese KI-Technologien helfen Unternehmen, bessere Marketing- und Betriebsentscheidungen zu treffen, Kosten zu senken und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Vorteile des OCR mit Deep Learning

OCR-Systeme mit Deep Learning kombinieren alle Vorteile des großmaßstäblichen maschinellen Lernens. Sie können effektiv enorme Datenmengen verarbeiten und sind stark skalierbar, was sie besonders geeignet für Organisationen mit großen Dokumentenvolumen macht. Durch die Kombination von Konvolutionalen Neuronalen Netzwerken (CNN) und Rekurrenten Neuronalen Netzwerken (RNN) können sie den Kontext von Text besser verstehen und die Genauigkeit auch in komplexen Szenarien verbessern.

Verbesserte Datenanalyse

OCR mit Deep Learning kann Echtzeitverarbeitung durchführen, was eine sofortige Erkennung und Extraktion von Text ermöglicht, ideal für Szenarien, die eine schnelle Datenverarbeitung erfordern. Die extrahierten Daten können weiter in Analyse- und Entscheidungsprozesse integriert werden, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und die Echtzeit-Geschäftsintelligenz zu fördern.

Reduktion der manuellen Dateneingabe

OCR-Systeme mit Deep Learning decken alle Schritte vom Vor- bis zum Nachverarbeitung innerhalb einer einzigen Architektur ab und reduzieren damit erheblich die Abhängigkeit von manueller Dateneingabe. Manuelle Eingabeprozesse sind oft langsam, fehleranfällig und teuer. Durch die automatische Extraktion von Text aus Dokumenten wird der Bedarf an menschlichem Eingreifen erheblich reduziert, was die Datenverarbeitung beschleunigt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen OCR und maschinellem Lernen?

OCR ist ein Anwendungsbeispiel von maschinellem Lernen. Maschinelle Lernmodelle unterstützen die Technologie hinter OCR-Lösungen, und der Anwendungsbereich des maschinellen Lernens geht weit über OCR hinaus.

Wird OCR als künstliche Intelligenz angesehen?

Ja, OCR ist eine Manifestation der künstlichen Intelligenztechnologie. Jedoch werden nicht alle OCR-Lösungen als KI angesehen. Einige OCR-Lösungen sind regelbasiert und nutzen ältere Algorithmen, während fortgeschrittene OCR-Versionen KI-Technologie nutzen, um schnellere und genauere Ergebnisse für Bilder zu liefern.

Fazit

Mit dem Fortschritt der Technologie wird OCR immer intelligenter und hilft Unternehmen, die Effizienz zu verbessern und manuelle Arbeitsbelastung zu reduzieren. Darüber hinaus verbessern OCR in Kombination mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning die Genauigkeit und Echtzeitverarbeitung von Informationen erheblich. Ob in Geschäftsprozessen, Dokumentenverarbeitung oder Datenanalyse, OCR hat ein enormes Potenzial gezeigt. Mit dem kontinuierlichen Fortschritt dieser Technologie können wir erwarten, dass mehr Innovationen und neue Anwendungsszenarien entstehen.XXAI hilft Ihnen dabei, OCR in Ihr Unternehmen zu implementieren, indem es automatisch Text, Handschrift und Daten aus gescannten Dokumenten wie PDFs extrahiert.