O que é OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres)?

O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) refere-se ao processo de conversão de imagens de texto em formatos de texto legíveis por máquina. Imagine quando você digitaliza um formulário ou um recibo: o computador armazena o conteúdo digitalizado como um arquivo de imagem. Nesse ponto, você não pode editar, pesquisar ou contar diretamente o texto dentro da imagem usando um editor de texto. No entanto, através do OCR, você pode converter essa imagem em um documento de texto, permitindo que o conteúdo seja armazenado como dados textuais.

Por que o OCR é importante?

Os fluxos de trabalho empresariais modernos frequentemente dependem de meios impressos para obter informações. Formulários em papel, faturas, documentos legais digitalizados e contratos impressos são parte dos processos de trabalho diários. Processar e armazenar tal quantidade de documentos requer um tempo e espaço consideráveis. Embora a gestão de documentos sem papel tenha se tornado uma tendência, digitalizar documentos em imagens ainda apresenta desafios. Este processo geralmente requer intervenção manual, o que é não só trabalhoso como também consome tempo. Além disso, os arquivos de imagem gerados durante a digitalização podem ocultar texto que o software de processamento de texto comum não pode manipular eficientemente como arquivos de texto.

A tecnologia OCR resolve este problema. Ela converte o texto nas imagens em dados textuais que outros softwares empresariais podem analisar. As empresas podem então usar esses dados para análise, otimizar operações, automatizar processos e melhorar a eficiência do trabalho.

Como funciona o OCR?

Um motor ou software OCR conclui a conversão por meio de três etapas principais:

Aquisição de Imagem

Primeiro, um scanner lê o documento e o converte em dados binários.

Pré-processamento de Dados

A maioria das tecnologias OCR realiza inicialmente uma série de tarefas de processamento na imagem digitalizada, como redimensionamento, normalização e redução de ruído, para melhorar a qualidade dos dados de entrada.

Reconhecimento de Texto

Uma vez que o sistema OCR identifica as áreas de texto, ele decompõe essas regiões específicas para reconhecer letras e palavras individuais. Neste processo, os caracteres individuais são chamados de "glifos". Ao reconhecer glifos, o sistema pode emparelhá-los com glifos armazenados anteriormente ou detectar características de forma (como laços, cruzamentos, pontos) para "adivinhar" com base em padrões únicos. Reconhecer conteúdo manuscrito é particularmente desafiador.

Correspondência de Padrões

O sistema extrai imagens de caracteres (conhecidas como glifos) e as compara com glifos semelhantes armazenados. A correspondência de padrões efetiva funciona bem quando os glifos armazenados correspondem de perto à fonte e tamanho dos caracteres de entrada. Este método é ideal para documentos digitalizados com fontes conhecidas.

Extração de Características

Os glifos são decompostos em várias características, como linhas, laços fechados, direções de linha e interseções. Essas características são usadas para encontrar correspondências entre os glifos armazenados.

Pós-processamento

Erros podem ocorrer durante o processo de reconhecimento de texto devido a variações de fonte, ruído ou outros fatores. A etapa de pós-processamento visa melhorar a precisão dos resultados. Nesta fase, o sistema OCR corrige o texto por meio de verificação ortográfica e regras gramaticais, comparando com dicionários ou usando métodos estatísticos para verificar a frequência de diferentes palavras. Enquanto isso, o sistema pode formatar o texto reconhecido para ajustar-se ao estilo de saída desejado, como normalizar maiúsculas, remover espaços ou pontuações extras, ou formatar datas e números de maneira específica.

Quais são os tipos de OCR?

Os cientistas de dados classificam a tecnologia OCR em vários tipos com base em suas aplicações e usos. Aqui estão alguns exemplos principais:

Software de Reconhecimento Óptico de Caracteres Simples

Um motor OCR simples armazena vários tipos de fontes e padrões de imagens de texto como modelos. O software utiliza algoritmos de correspondência de padrões para comparar a imagem de texto com seu banco de dados interno caractere por caractere. Se o sistema corresponder com sucesso, isso é chamado de reconhecimento óptico de caracteres. A limitação deste método reside no número virtualmente infinito de fontes e estilos de escrita à mão, tornando difícil garantir a qualidade e precisão.

Software de Reconhecimento Inteligente de Caracteres (ICR)

Os sistemas OCR modernos adotam a tecnologia de reconhecimento inteligente de caracteres, permitindo que as máquinas leiam texto como humanos. Estes sistemas utilizam aprendizado de máquina, empregando algoritmos complexos para treinar as máquinas a entender e analisar o texto. Conhecidos como sistemas de redes neurais, eles decompõem e analisam o texto em vários níveis, combinando todos os resultados da análise para fornecer uma resposta final. Embora o ICR geralmente processe um caractere de cada vez, ele ainda é altamente eficiente e pode produzir resultados em segundos.

Reconhecimento Inteligente de Palavras

Este sistema funciona de maneira similar ao ICR, mas processa imagens de texto inteiras em vez de analisar caracteres um por um.

Reconhecimento Óptico de Marcas

O Reconhecimento Óptico de Marcas é usado principalmente para reconhecer marcas, marcas d'água e outros símbolos textuais dentro de documentos.

Vantagens do OCR

Usar a tecnologia OCR tem muitas vantagens significativas, incluindo:

1.Texto Pesquisável: As empresas podem converter documentos existentes e novos em arquivos de conhecimento totalmente pesquisáveis. Com software de análise de dados, as bases de dados de texto podem ser processadas automaticamente para a extração e gestão de conhecimento em profundidade.

2.Eficiência Operacional: O software OCR pode ajudar a integrar os fluxos de trabalho de documentos dentro das empresas aos fluxos de trabalho digitais, melhorando significativamente a eficiência.

3.Soluções de Inteligência Artificial: O OCR é frequentemente um componente de outras soluções de inteligência artificial implementadas por muitas empresas. Por exemplo, eles podem ser usados em carros autônomos para escanear e ler placas de veículos e sinais de trânsito, detectar logotipos de marcas em postagens de redes sociais ou reconhecer embalagens de produtos em imagens publicitárias. Estas tecnologias de IA ajudam as empresas a tomarem melhores decisões de marketing e operacionais, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.

Vantagens do OCR com Aprendizado Profundo

Os sistemas OCR de aprendizado profundo combinam todas as vantagens do aprendizado de máquina em grande escala. Eles podem processar de maneira eficiente grandes quantidades de dados e têm forte escalabilidade, tornando-os especialmente adequados para organizações com grandes volumes de documentos. Combinando Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN), eles podem entender melhor o contexto do texto e melhorar a precisão, mesmo em cenários complexos.

Análise de Dados Melhorada

O OCR com aprendizado profundo pode realizar processamento em tempo real, permitindo reconhecimento e extração instantânea de texto, ideal para cenários que requerem processamento rápido de dados. Os dados extraídos podem ser integrados ainda mais em processos de análise e tomada de decisão, obtendo insights valiosos e promovendo a inteligência de negócios em tempo real.

Redução da Entrada Manual de Dados

Os sistemas OCR de aprendizado profundo cobrem todos os passos desde o pré-processamento até o pós-processamento dentro de uma única arquitetura, reduzindo significativamente a dependência da entrada manual de dados. Os processos de entrada manual geralmente são demorados, propensos a erros e caros. Ao extrair automaticamente texto de documentos, a necessidade de intervenção humana é consideravelmente reduzida, acelerando o processamento de dados.

Perguntas Frequentes

Qual é a diferença entre OCR e aprendizado de máquina?

O OCR é um exemplo de aplicação do aprendizado de máquina. Os modelos de aprendizado de máquina sustentam a tecnologia por trás das soluções OCR, e o alcance de aplicação do aprendizado de máquina vai muito além do OCR.

O OCR é considerado inteligência artificial?

Sim, o OCR é uma manifestação da tecnologia de inteligência artificial. No entanto, nem todas as soluções OCR são consideradas IA. Algumas soluções OCR são baseadas em regras, utilizando algoritmos mais antigos, enquanto versões avançadas de OCR aproveitam a tecnologia IA para fornecer resultados mais rápidos e precisos para imagens.

Conclusão

À medida que a tecnologia avança, o OCR está se tornando cada vez mais inteligente, ajudando as empresas a melhorar a eficiência e reduzir a carga de trabalho manual. Além disso, o OCR combinado com a inteligência artificial e o aprendizado profundo melhora significativamente a precisão e o processamento em tempo real das informações. Seja em operações comerciais, processamento de documentos ou análise de dados, o OCR mostrou um potencial imenso. Com o progresso contínuo dessa tecnologia, podemos esperar ver mais inovações e novos cenários de aplicação surgirem.XXAI ajuda você a implementar OCR no seu negócio ao extrair automaticamente texto, escrita manual e dados de documentos digitalizados como PDFs.