Che cos'è l'OCR (Riconoscimento Ottico dei Caratteri)?

Il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) si riferisce al processo di conversione delle immagini di testo in formati di testo leggibili da una macchina. Immagina di scannerizzare un modulo o una ricevuta: il computer memorizza il contenuto scansionato come file immagine. In questo momento, non è possibile modificare, cercare o contare direttamente il testo nell'immagine con un editor di testo. Tuttavia, tramite l'OCR, è possibile convertire questa immagine in un documento di testo, consentendo al contenuto di essere memorizzato come dati testuali.

Perché l'OCR è importante?

I flussi di lavoro aziendali moderni spesso si affidano ai media stampati per ottenere informazioni. Moduli cartacei, fatture, documenti legali digitalizzati e contratti stampati fanno parte dei processi lavorativi quotidiani. Elaborare e archiviare una tale quantità di documenti richiede tempo e spazio considerevoli. Sebbene la gestione dei documenti senza carta sia diventata una tendenza, digitalizzare i documenti come immagini presenta ancora delle sfide. Questo processo richiede solitamente un intervento manuale, che è non solo laborioso ma anche dispendioso in termini di tempo. Inoltre, i file immagine generati durante la digitalizzazione possono nascondere testo che il normale software di elaborazione testi non può gestire in modo efficiente come i file di testo.

La tecnologia OCR risolve questo problema. Converte il testo nelle immagini in dati testuali che possono essere analizzati da altri software aziendali. Le aziende possono quindi utilizzare questi dati per l'analisi, ottimizzare le operazioni, automatizzare i processi e migliorare l'efficienza lavorativa.

Come funziona l'OCR?

Un motore o software OCR effettua la conversione attraverso tre fasi principali:

Acquisizione dell'immagine

Innanzitutto, uno scanner legge il documento e lo converte in dati binari.

Pre-elaborazione dei dati

La maggior parte delle tecnologie OCR esegue inizialmente una serie di compiti di elaborazione sull'immagine digitalizzata, come il ridimensionamento, la normalizzazione e la riduzione del rumore, per migliorare la qualità dei dati in ingresso.

Riconoscimento del testo

Una volta che il sistema OCR identifica le aree di testo, scompone queste regioni specifiche per riconoscere lettere e parole individuali. In questo processo, i caratteri individuali sono chiamati "glifi". Riconoscendo i glifi, il sistema può abbinarli a glifi memorizzati in precedenza o rilevare caratteristiche di forma (come anelli, incroci, punti) per "indovinare" in base a schemi unici. Riconoscere il contenuto manoscritto è particolarmente impegnativo.

Corrispondenza dei modelli

Il sistema estrae le immagini dei caratteri (noti come glifi) e le confronta con i glifi simili memorizzati. Una corrispondenza di modelli efficace funziona bene quando i glifi memorizzati corrispondono strettamente al tipo e alla dimensione del carattere in ingresso. Questo metodo è ideale per documenti scansionati con tipi conosciuti.

Estrazione delle caratteristiche

I glifi sono scomposti in varie caratteristiche, come linee, anelli chiusi, direzioni delle linee e incroci. Queste caratteristiche vengono utilizzate per trovare corrispondenze tra i glifi memorizzati.

Post-elaborazione

Durante il processo di riconoscimento del testo possono verificarsi errori a causa delle variazioni di tipo di carattere, del rumore o di altri fattori. La fase di post-elaborazione mira a migliorare la precisione dei risultati. In questa fase, il sistema OCR corregge il testo attraverso la verifica ortografica e le regole grammaticali, confrontandolo con dizionari o utilizzando metodi statistici per verificare la frequenza delle diverse parole. Nel frattempo, il sistema può formattare il testo riconosciuto per adeguarlo allo stile di output desiderato, come normalizzare le maiuscole, rimuovere spazi o punteggiatura extra o formattare date e numeri in modo specifico.

Quali sono i tipi di OCR?

I data scientist classificano la tecnologia OCR in diversi tipi a seconda delle sue applicazioni e usi. Ecco alcuni esempi principali:

Software di Riconoscimento Ottico dei Caratteri Semplice

Un motore OCR semplice memorizza vari tipi di caratteri e modelli di immagini di testo come modelli. Il software utilizza algoritmi di corrispondenza dei modelli per confrontare l'immagine di testo con il suo database interno carattere per carattere. Se il sistema abbina con successo, si parla di riconoscimento ottico dei caratteri. Il limite di questo metodo risiede nel numero virtualmente infinito di tipi di caratteri e stili di scrittura a mano, rendendo difficile garantire qualità e precisione.

Software di Riconoscimento Intelligente dei Caratteri (ICR)

I sistemi OCR moderni adottano la tecnologia di riconoscimento intelligente dei caratteri, permettendo alle macchine di leggere il testo come gli esseri umani. Questi sistemi utilizzano l'apprendimento automatico, impiegando algoritmi complessi per addestrare le macchine a comprendere e analizzare il testo. Noti anche come sistemi di reti neurali, scompongono e analizzano il testo a più livelli, combinando tutti i risultati dell'analisi per fornire una risposta finale. Sebbene l'ICR elabori normalmente una caratteristica alla volta, rimane estremamente efficiente e può produrre risultati in pochi secondi.

Riconoscimento Intelligente delle Parole

Questo sistema funziona in modo simile all'ICR, ma elabora immagini di testo intere piuttosto che analizzare i caratteri uno per uno.

Riconoscimento Ottico dei Marchi

Il Riconoscimento Ottico dei Marchi è utilizzato principalmente per riconoscere marchi, filigrane e altri simboli testuali all'interno dei documenti.

Vantaggi dell'OCR

L'utilizzo della tecnologia OCR presenta numerosi vantaggi significativi, tra cui:

1.Testo Ricercabile: Le aziende possono convertire documenti esistenti e nuovi in archivi di conoscenza completamente ricercabili. Con software di analisi dei dati, i database di testo possono essere automaticamente elaborati per l'estrazione e la gestione profonda delle conoscenze.

2.Efficienza Operativa: Il software OCR può aiutare a integrare i flussi di lavoro dei documenti all'interno delle aziende con i flussi di lavoro digitali, migliorando notevolmente l'efficienza.

3.Soluzioni di Intelligenza Artificiale: L'OCR è spesso un componente di altre soluzioni di intelligenza artificiale implementate da molte aziende. Ad esempio, possono essere utilizzati nelle auto autonome per scansionare e leggere targhe e segnali stradali, rilevare loghi di marchi nei post sui social media o riconoscere imballaggi di prodotti nelle immagini pubblicitarie. Queste tecnologie IA aiutano le aziende a prendere migliori decisioni di marketing e operative, ridurre i costi e migliorare l'esperienza cliente.

Vantaggi dell'OCR con Apprendimento Profondo

I sistemi OCR che utilizzano l'apprendimento profondo combinano tutti i vantaggi dell'apprendimento automatico su larga scala. Possono elaborare con efficienza enormi quantità di dati e hanno una forte scalabilità, rendendoli particolarmente adatti per le organizzazioni con grandi volumi di documenti. Combinando Reti Neurali Convoluzionali (CNN) e Reti Neurali Ricorrenti (RNN), possono comprendere meglio il contesto del testo e migliorare la precisione, anche in scenari complessi.

Analisi dei Dati Migliorata

L'OCR con apprendimento profondo può eseguire l'elaborazione in tempo reale, consentendo il riconoscimento e l'estrazione istantanea del testo, ideale per scenari che richiedono un'elaborazione rapida dei dati. I dati estratti possono essere ulteriormente integrati nei processi di analisi e decisionale, ottenendo preziose informazioni e promuovendo l'intelligenza aziendale in tempo reale.

Riduzione dell'Inserimento Manuale dei Dati

I sistemi OCR che utilizzano l'apprendimento profondo coprono tutte le fasi, dalla pre-elaborazione alla post-elaborazione, all'interno di un'unica architettura, riducendo significativamente la dipendenza dall'inserimento manuale dei dati. I processi di inserimento manuale sono spesso dispendiosi in termini di tempo, soggetti a errori e costosi. Estraendo automaticamente il testo dai documenti, la necessità di intervento umano è notevolmente ridotta, accelerando così l'elaborazione dei dati.

Domande Frequenti

Qual è la differenza tra OCR e apprendimento automatico?

L'OCR è un esempio di applicazione dell'apprendimento automatico. I modelli di apprendimento automatico supportano la tecnologia alla base delle soluzioni OCR, e l'ambito di applicazione dell'apprendimento automatico va ben oltre l'OCR.

L'OCR è considerato intelligenza artificiale?

Sì, l'OCR è una manifestazione della tecnologia di intelligenza artificiale. Tuttavia, non tutte le soluzioni OCR sono considerate IA. Alcune soluzioni OCR sono basate su regole, utilizzando algoritmi più vecchi, mentre le versioni avanzate di OCR sfruttano la tecnologia IA per fornire risultati più veloci e precisi per le immagini.

Conclusione

Con l'avanzare della tecnologia, l'OCR sta diventando sempre più intelligente, aiutando le aziende a migliorare l'efficienza e ridurre il carico di lavoro manuale. Inoltre, l'OCR combinato con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo migliora notevolmente la precisione e l'elaborazione in tempo reale delle informazioni. Che si tratti di operazioni commerciali, elaborazione dei documenti o analisi dei dati, l'OCR ha dimostrato un potenziale immenso. Con il progresso continuo di questa tecnologia, possiamo aspettarci di vedere più innovazioni e nuovi scenari di applicazione emergere.XXAI ti aiuta a implementare l'OCR nella tua azienda estraendo automaticamente testo, scrittura e dati da documenti digitalizzati come i PDF.