Riconoscimento Ottico dei Caratteri

Che cos'è il riconoscimento ottico dei caratteri?

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) estrae testo leggibile da macchine dalle immagini. I professionisti utilizzano l'OCR per scansionare ricevute, moduli e contratti, inizialmente in formato immagine, in documenti di testo modificabili dello stesso tipo. 

Il software OCR elimina l'inserimento manuale dei dati e migliora il rilevamento delle frodi, aiutando vari dipartimenti, come le risorse umane, la contabilità o la finanza, a ottenere rapidamente informazioni da documenti cartacei e digitali in grandi quantità. 

Le organizzazioni hanno flussi di lavoro che dipendono dai media stampati o dai documenti cartacei come i contratti legali. Digitalizzarli aiuta, ma crea immagini difficili da modificare. La tecnologia OCR risolve questo problema convertendo le immagini di testo in dati di testo, facilitando la modifica e le modifiche con editor di testo.

Tipi di riconoscimento ottico dei caratteri

L'uso e le applicazioni formano la base delle classificazioni OCR. Gli scienziati dei dati classificano il riconoscimento ottico dei caratteri nei seguenti tipi:

• Semplice software OCR salva più modelli di immagini di testo e font come modelli. Confronta le immagini di testo con i suoi database interni per trovare una corrispondenza. Quando il sistema corrisponde parola per parola, è noto come riconoscimento ottico delle parole. Poiché ci sono numerosi font e stili di scrittura, questa soluzione ha delle limitazioni. 

• Tecnologia di riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR) legge il testo come fanno gli esseri umani. Addestra le macchine ad analizzare il testo su più livelli e a elaborare ripetutamente l'immagine. I sistemi di apprendimento automatico (ML) cercano attributi dell'immagine come linee, intersezioni e anelli e li combinano per ottenere il risultato. 
• Riconoscimento intelligente delle parole elabora immagini di parole intere invece di pre-elaborare i caratteri in un'immagine. 
• Riconoscimento ottico dei segni riconosce loghi, simboli di testo e filigrane nei documenti cartacei.

Vantaggi del riconoscimento ottico dei caratteri 

L'OCR facilita la gestione dei dati non ricercabili. Risparmia tempo e risorse che le aziende avrebbero speso se avessero dovuto gestire manualmente documenti cartacei e immagini di testo. L'OCR offre diversi altri vantaggi, tra cui: 

• Migliora l'accessibilità: l'OCR rende il testo nelle immagini più ricercabile e modificabile. Le aziende possono cercare, visualizzare, modificare e riutilizzare i dati di testo delle immagini tramite il software OCR.
• Migliora la sicurezza dei dati: I dati digitali rappresentano una preoccupazione significativa per la sicurezza. L'OCR aggiunge un livello di sicurezza durante l'elaborazione e l'estrazione dei dati di testo. L'OCR converte accuratamente la documentazione garantendo che solo le persone autorizzate possano accedervi.
• Aumenta l'efficienza: L'OCR gestisce i documenti cartacei con un approccio conveniente. L'OCR aiuta le organizzazioni ad adottare processi senza carta e a utilizzare flussi di lavoro automatizzati per accelerare le operazioni. I team possono acquisire dati, estrarre informazioni e convalidare più velocemente rispetto al lavoro manuale delle stesse attività.
• Abilita azioni avanzate: I team possono eseguire azioni come comprimere in file ZIP, evidenziare il testo o allegare dati di testo alle email.
• Riduce gli errori: I professionisti possono evitare errori umani e incoerenze con la tecnologia OCR, salvaguardando la reputazione dell'azienda e il tempo speso per le correzioni successive.
• Assiste nel processo decisionale: L'OCR è spesso parte delle soluzioni di intelligenza artificiale (AI), come la tecnologia che legge le targhe, riconosce i loghi dei marchi e identifica imballaggi e pubblicità. Informazioni come queste aiutano le aziende a prendere decisioni di marketing e operative migliori. 

Come funziona il riconoscimento ottico dei caratteri

Il riconoscimento ottico dei caratteri funziona attraverso i seguenti passaggi.

Questi passaggi dipendono dal flusso di lavoro di un'organizzazione e dalle esigenze del sistema.

• Acquisisce l'immagine: Lo scanner legge documenti o immagini di testo e produce dati binari corrispondenti. L'OCR differenzia le aree chiare come sfondo e le aree scure come testo.

• Pre-elaborazione: L'OCR pulisce le immagini, elimina gli errori e le prepara per la lettura. Ciò comporta la correzione dei problemi di allineamento, la rimozione di macchie, la levigatura dei bordi e la pulizia di linee e riquadri in un'immagine. 

• Riconosce il testo: La tecnologia utilizza il confronto dei modelli o l'estrazione delle caratteristiche per riconoscere il testo. Il confronto dei modelli isola l'immagine del carattere come un glifo e la confronta con un glifo memorizzato internamente. L'estrazione delle caratteristiche scompone i glifi in linee, curve e vari attributi dell'immagine per trovare il vicino più prossimo tra i glifi memorizzati.

• Post-elaborazione: Il sistema converte i dati di testo estratti in file digitali. Alcuni sistemi OCR creano formati di documenti portatili annotati (PDF). 

Applicazioni del riconoscimento ottico dei caratteri 

La maggior parte delle aziende utilizza l'OCR di tanto in tanto per compiti amministrativi. Ci sono alcuni settori che lo utilizzano più intensamente di altri. 

• Sanità: L'OCR elabora i record dei pazienti e i test e assiste nei pagamenti delle assicurazioni. Semplifica i flussi di lavoro e riduce il lavoro manuale coinvolto nel mantenere aggiornati i record.

• Bancario: Utilizzando l'OCR, le istituzioni finanziarie e le banche verificano la documentazione, depositano assegni e altre transazioni cartacee. Previene le frodi e fornisce sicurezza alle transazioni.

• Logistica: Il settore dei trasporti e della logistica utilizza l'OCR per tracciare fatture, ricevute, etichette di spedizione e altri documenti per maggiore efficienza. Elimina l'inserimento manuale, riducendo il tempo e minimizzando gli errori nel processo.

Riconoscimento ottico dei caratteri vs. elaborazione intelligente dei documenti (IDP)

Entrambi sono due diversi metodi di lettura del testo. L'OCR legge il testo e lo converte in forma digitale attraverso il confronto dei modelli o delle caratteristiche. D'altra parte, l'IDP utilizza l'AI per leggere il testo ed estrarre informazioni. 

Sebbene l'IDP mostri una maggiore precisione rispetto all'OCR, è un processo più dispendioso in termini di tempo.

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