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光学式文字認識アルゴリズムとは何ですか? なぜ便利なのですか?
光学式文字認識 (OCR)は、入力または手書きされた情報の画像を機械可読テキストに転記できる注釈の一種です。
OCR は見過ごされがちですが、自動化について話すときはかけがえのないヘルパーです。 不要な紙文書の流れをなくします。 紙の文書の物理的な性質に関連するセキュリティ リスクを回避しながら、情報を分類、整理、保存、管理、および共有できます。
OCR の利用範囲が広がりました。 映画のチケット スキャナーや空港、駅で見たことがあるはずです。 データ抽出とセキュリティ監視に使用されます (車のナンバー プレートや道路標識を考えてみてください)。 電子署名は、OCR の別の形式です。 しかし、間違いなく最も一般的な OCR の用途は、ビジネス ドキュメントの画像を検索、編集、および管理できるデジタル テキストに変換することです。
状況を想像してみましょう。 あなたは重要な会議に出席しています。 ビジネス パートナーが書類を見せてくれます。 スマートフォンを取り出して、すばやく写真を撮ります。 あなたは必要な情報を持っているように見えますが、それはイメージの形です。 このドキュメントを直接使用することはできません。 代わりに、写真に含まれる情報を編集および操作できるように、写真のピクセルを読み取り可能な形式に変換する必要があります。
さらに、OCR ベースの自動化は、情報をデジタル形式で共有するだけではありません。 大量のドキュメントがある場合、機械はそれらをデータ エントリとして使用して、パターンや傾向を見つけることができます。 ビジュアライゼーションも簡単になりました。ダイアグラム、スキーム、またはスプレッドシートが必要な場合、デジタル ドキュメントを使用すると、視覚的に満足できるレポートを手書きで書くよりもはるかに高速です。 OCR を使用すると、新しいドキュメントを処理する時間を短縮し、人件費を節約して付加価値戦略に集中できます。
OCR アルゴリズムはどのように機能しますか?
人は、たとえ手書きであっても、テキスト文字を認識するのが非常に得意です。 ただし、マシンの場合、これは難しい注文です。 人々がどのように読むかを学習するには、機械学習アルゴリズムが必要です。 この目的のために、OCR アルゴリズムには、テキスト画像を処理するための広範なトレーニングが必要です。
OCR アルゴリズムの仕組みを理解するために、まずテキストとそのプロパティについて詳しく説明します。 なんで？ それは、マシンがテキストを画像の一部として認識する方法だからです。
OCR アルゴリズムのテキスト プロパティ
商用環境で見つけることができるテキストと、「野生」に存在するテキストには大きな違いがあります: ストリート、手書きのメモ、キャプチャなどの形で.監視ドローンがカメラに捉えたランダムな落書きから何マイルも離れています. ただし、これら 2 つの例は、テキスト画像を機械学習アルゴリズムに説明するのに役立つ多くのプロパティを示しています。
密度。ドキュメント スキャンでは、多くの場合、テキストは街角の写真のテキストよりも密度が高くなります。
構造。違いは、印刷されたテキストの順序付けられた行と、手書きの買い物リストの貧弱な構造 (または構造の欠如) との違いです。
フォントとサイズ。硬直したフォントと同じサイズの文字は、一貫性のない手書きスタイルの道路標識よりも認識しやすいです。
文字タイプ。このプロパティは、文字の存在だけでなく、数字、記号、および特殊文字の存在も示します。 また、言語も重要です。 ドキュメントは通常、1 つの言語で構成されます。 一方、看板や落書きには複数の言語で情報を含めることができます。
ノイズ。画像がどのように取得されるかに注意を払うことが重要です (スキャンまたはコピーされた文書、写真付きの標識およびナンバー プレート)。 方法によっては、写真はスキャンよりも多くのノイズを生成する傾向があります。
画像上のテキストの位置と配置。 スキャンは通常、正面と中央にあり、傾きはほとんどありません。 一方、写真は厳密なレイアウトを提供しません。テキストは画像のどの部分にも入れることができ、側面から撮影することもできます。
ご覧のとおり、テキストは単なる数行の文字ではありません。 当然、テキスト属性は OCR アルゴリズムのニュアンスを構築するのに役立ちます。
テキストがどのように異なるかがわかったので、OCR アルゴリズムを構築する方法を見てみましょう。
テキスト認識アルゴリズムの構築、ラベル付け、トレーニングのプロセス
テキスト認識アルゴリズムの構築、ラベル付け、およびトレーニング テキスト認識アルゴリズムの構築、ラベル付け、およびトレーニング
OCR アルゴリズムをゼロから構築するには、多くの手順が必要です。
ヒント: これは、OCR エンジンを構築するために必要な主な手順の簡単な概要です。 より詳細な内訳が必要な場合は、このリンクをクリックして、AI プロジェクトのライフ サイクルに関する長い記事を読んでください。
— ステップ 1. コレクション
最初に行う必要があるのは、ドキュメントのデータベースを収集することです。 デジタル化したい紙の文書をすでに持っている可能性があります。 ただし、光学式文字認識アルゴリズムを構築するには、十分に大きな代表サンプルを選択する必要があります。 これは、選択する一連のドキュメントが最終目標に関連している必要があることを意味します。
さらに、このステップには、ドキュメントのスキャン、コピー、または写真撮影が含まれます。 画像が高品質であれば、トレーニング プロセスに大きなメリットがあり、容易になります。 データセットの優れた特性について詳しくは、こちらの記事をご覧ください。
— ステップ 2. 前処理
テキストの認識を開始する前に、OCR アルゴリズム用に文書画像を準備、クリーニング、および最適化する必要があります。 不十分な照明、紙のちらつきや反射、カメラやスキャナーの品質の低下、角度のゆがみ、文字の欠落や印刷品質の低下など、画質の低下を引き起こす可能性のある多くの問題があります。
OCR アルゴリズムを適切にトレーニングする場合は、次のステップの前に次のことを検討する必要があります。
画像を白黒に変換します。 色を削除すると、テキスト検出のあいまいさを減らすことができます。
まっすぐにして並べます。 奇数の角度は、検出プロセスを大幅に複雑にします。
テキストをカットして中央揃えにします。 重要な部分だけを残します。テキストは隅のどこかに隠れないように、前面中央に配置する必要があります。
フィルタを適用してノイズを減らします。 個々のキャラクターが背景から際立つようにします。 通常、スキャンは写真よりも鮮明であることを忘れないでください。
— ステップ 3. データのラベル付け
これは OCR アルゴリズムの重要なステップであり、ここでお手伝いします。 テキスト認識プロセスは、テキストの検出と認識の 2 つのタスクで構成されます。
ボックス化を使用して、テキスト領域を強調表示して輪郭を描きます。 これにより、画像内で何を探すべきかが OCR アルゴリズムに伝えられます。
次に、アノテーターが画像を転記 (テキストを手動で入力) します。 後で、OCR アルゴリズムは画像分類を使用して、ピクセル セットと文字タイプの間のパターンを見つけることができるようになります。
さらに、QA も数回実施しました。 人間は機械よりも画像内のテキストの認識に優れていますが、それでも何も見逃さないようにしたいと考えています。
このデータ ラベル付けの手順には多くの時間と労力がかかりますが、心配する必要はありません。 私たちは、この仕事をあなたの肩から解放したいと思っています。 OCR タスクのデータ注釈は、Label Your Data の機能の 1 つです。 以前にもやったことがありますが、OCR プロジェクトのためにもう一度やりたいと思っています。 詳細については、今すぐお電話ください。
— ステップ 4.トレーニング
ドキュメントに注釈を付けたので、OCR アルゴリズムのトレーニングを開始できます。 この手順は、OCR アルゴリズムの構築に使用する戦略の種類によって異なります。 これらの戦略は、古典的なコンピューター ビジョン技術から、ニューラル ネットワークの構築に基づく特殊なディープ ラーニング手法まで、さまざまです。
それぞれの戦略には利点があります。 しかし、どの方法を選択しても、ML アルゴリズムのトレーニングは通常、最初の試みでは機能しません。 再トレーニングと改善は一般的な方法です。 OCR アルゴリズムがすぐに完全に正確なテキスト認識を提供しなくても、がっかりしないでください。 練習と粘り強さで、あなたはそこにたどり着きます！
— ステップ 5. 後処理と品質保証
実際、すべてを最初からやり直したくなければ、すべての段階で QA を行う必要があります。 ただし、これは QA の最終ステップであり、OCR アルゴリズムを機能させるためのものです。 懸命な作業の成果を上げ、最終的にドキュメント ワークフローをデジタル化して、ビジネスの時間とお金を節約する時が来ました。
機械学習業界以外で議論されることはあまりありませんが、光学式文字認識は AI の中で最も使いやすさの評価が高いものの 1 つです。 ビジネスは依然として大量の紙の文書に基づいて運営されていますが、これは時代遅れでほとんど有害な慣行です。 OCR は、ワークフローをデジタル化することで、企業がそれに対処するのに役立ちます。
さらに、OCRの適用範囲はそれだけにとどまりません。 きれいに並べられたレポート、ランダムな店の看板、手書きのメモなど、あらゆるテキストを OCR で処理して、機械で読み取り可能なテキストに変換できます。 これは、ビッグデータの自動化への一歩です。
奇妙なことに、テキスト認識アルゴリズムの構築は新しいテクノロジーではありませんが、これまでになく挑戦的です。 もちろん、オープンソースの OCR アルゴリズムは一般に公開されています。 ただし、特定の目的のために最先端のテキスト認識モデルが必要な場合は、自分で構築することをお勧めします。 我々はあなたを助けることができる！ あなたのプロジェクトについて教えてください。OCR アルゴリズムをトレーニングするために、専門的にドキュメントに注釈を付けます。