Optik Karakter Tanıma (OCR), metin olmayan kaynaklardan metin ve verileri tanımasına ve çıkarmasına olanak tanıyan bir teknolojidir. Öte yandan, Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), tekrar eden görevleri otomatikleştirmek için sanal yazılım robotlarının kullanılmasını ifade eder. OCR ve RPA teknolojileri bir araya geldiğinde, işletmeler faturalar, makbuzlar ve formlar gibi çeşitli kaynaklardan gelen Yapısı Bozulmuş verileri okuma ve analiz etme işlevlerini otomatikleştirebilir. Bu size zaman kazandırabilir, hatalarınızı azaltabilir ve çalışanlarınızın daha stratejik görevlere odaklanması için bir ortam yaratabilir.
OCR (Optik Karakter Tanıma), taranmış kağıt belgeler, PDF dosyaları veya dijital kamera ile çekilmiş görüntüler gibi belge türlerinin düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştürülmesini sağlayan bir teknolojidir.
OCR'nin Çalışma Mantığı
OCR yazılımları, kağıt vb. üzerindeki siyah noktalar topluluğunu yani harfleri, rakamları, sembolleri vb. algılayabilen ve okuyabilen bir yapıya sahiptirler. Her kelimeyi ayrı tutarak ve sayfayı satırlara bölerek analiz eder. Analiz sırasında harflerin yapısal karakterleri, yükseklikleri ve genişlikleri değerlendirilir. Programın kendi bilgi deposu her karakter için tanımlanmış çeşitli parametrelerle doludur. Tespit edilen pikseller bu parametrelerden birine karşılık geliyorsa, harfin görünmesi mümkün hale gelir. Son yıllarda piyasaya sunulan OCR yazılımları neredeyse her türlü karakteri yakalayabilecek seviyelere ulaşmıştır.
OCR Nasıl Çalışır ve Faydaları Nelerdir?
Optik Karakter Tanıma, basılı veya yazılı karakterleri otomatik olarak tanıyan ve bunları dijital metne dönüştüren bir teknolojidir. OCR, bir görüntü veya belgedeki karakterleri veya kelimeleri tek tek tanımlamak için örüntü tanıma algoritmalarını kullanır. OCR yazılımı, bilinen karakter ve harflerle eşleşen desenleri arayarak görüntüyü analiz edecektir. Bir karakter veya kelime tanımlandıktan sonra, OCR yazılımı onu dijital metne dönüştürür ve RPA bunu iş akışlarında kullanabilir.
Görüntü İşleme Stratejileri ile OCR'nin Temel Standartları
Görsel OCR, gelişmiş resimlerin analiz edilip anlamlandırılması ve verilerin çıkarılması yöntemidir. Resim hazırlama stratejileri, resimdeki nesneleri tanımak, nesneleri çıkarılmış özelliklerle sınıflandırmak ve sonuç olarak anlamlı madde elde etmek amacıyla kullanılır.
Görsel OCR, görsel verileri gelişmiş bir ortamda işleyerek daha fazla veri elde etmeyi mümkün kılar. Bu işlemde, renk, parlaklık, farklılaştırma gibi resimlerin temel özellikleri dengelenebilir ve hareket azaltma veya honlama gibi ilerleme yöntemleri bağlanabilir. Resimler üzerinde kesme, değiştirme veya yeniden boyutlandırma gibi geometrik işlemler de gerçekleştirilebilir.
Görüntü İşleme, robotize resim inceleme ve anlama için zorunlu bir öncül sağlar. Bu hazırlıkta, resimlerdeki nesneleri ayırt etmek ve tanımak için dahil çıkarma yöntemleri kullanılmaktadır. Bu stratejiler, nesnelerin şekline, rengine, yüzeyine veya diğer özelliklerine dayalı farklı sınıflandırma stratejileri ile nesneleri tanımaya izin verir.
Görüntü İşleme Yöntemleri
Görsel OCR, resim içindeki kargaşayı azaltma, ileriye doğru farklılaştırma, düzeltmeler yapma gibi işlemleri içerir. Bunun örnekleri histogram senkronizasyonu, eleme ve kenar konumu gibi yöntemlerdir.
İçerik Keşfi, bir görüntü üzerindeki içerik bölgelerini tanımlamak için kullanılan bir yöntem olabilir. Bu stratejiler kenar konumu, renk tabanlı bölme ve karakteristik özelliklerin kullanımını içerebilir.
Karakter Tanıma, Karakterleri tanımak ve sınıflandırmak için kullanılan bir strateji olabilir. Yapay sinir ağları, tasarım koordinasyonu ve olgusal stratejiler gibi farklı prosedürler kullanılabilir.
Sonuç Düzenleme, OCR veriminde meydana gelecek hataları düzeltmek veya içerik değişiklikleri oluşturmak için kullanılan bir prosedür olabilir. Örneğin, dil modelleme, dilsel kullanım düzeltmeleri ve içerik değiştirme hesaplamaları gibi stratejiler bu organizasyonda kullanılabilir.
Doğrulama ve Hata Araştırması:
OCR API çerçevesinin yürütülmesini değerlendirmek için OCR verimlerini doğrulamak ve hataları analiz etmek zorunludur. Manuel onay veya programlanmış onay stratejilerini kullanarak, kesin sonuçların ortaya çıkmasını teşvik etmek için gerektiği şekilde düzeltmeler yapacaksınız. Dahası, hataların nedenlerini analiz ederek, çerçevenizi ileriye taşımayı teşvik edebileceksiniz.
Çok yönlülük:
OCR çerçevelerinin geniş bilgi toplamlarına ve farklı gruplara (örn. PDF, resim kayıtları) ölçeklenebilmesi zorunludur. Büyük bilgi setleri hazırlama kapasitesi, gerçek zamanlı uygulamalarda veya aktif çalışma durumlarında uygulanabilir yürütmeyi garanti eder.
