OCR nedir?
OCR (Optik Karakter Tanıma) taranmış belgeler veya fotoğraflar gibi metin görüntülerini dijital metne dönüştüren bir teknolojidir. Bu, metni elektronik olarak düzenlemenize, aramanıza ve depolamanıza olanak tanır ve belgelerle çalışmayı ve yönetmeyi kolaylaştırır.
Örneğin, OCR, e-okuyucular için kitapları dijitalleştirmek, faturalardan veri girişini otomatikleştirmek, kartvizitleri dijital kişilere dönüştürmek, eski belgeleri aranabilir hale getirmek ve geçiş ücretleri ve güvenlik için araç plakalarını tanımak amacıyla kullanılır.
OCR Kapsamı
Küresel optik karakter tanıma pazarının önümüzdeki yıllarda hızla büyümesi bekleniyor. OCR'nin pazar büyüklüğü şu şekilde değerlendirildi: 8.93'de 2021 milyar ABD doları. bir seviyede büyümesi bekleniyor. 15.4 ve 2022 arasında %2030'lik CAGR. Bu büyüme, sağlık, otomotiv ve diğerleri gibi çeşitli son kullanım endüstrilerinde artan OCR talebinden kaynaklanmaktadır.
OCR Süreci
Optik Karakter Tanıma, NLP kullanarak görüntülerden metin çıkarmaya yardımcı olan ayrıntılı bir işlemdir.
- OCR'deki ilk adım, giriş görüntüsünün işlenmesidir. Bu, görüntünün temizlenmesini ve daha sonraki işlemler için uygun hale getirilmesini içerir.
- Ardından, OCR motoru görüntüde metin içeren bölgeleri arar. Motor, bu bölgeleri daha sonra metin tanıma sırasında tanımlanabilmeleri için ayrı karakterlere veya kelimelere ayırır.
- Metin algılamanın sonuçlarını kullanan OCR motoru, her karakteri şekline ve boyutuna göre tanımlar. Bu görev için sıklıkla evrişimli ve tekrarlayan sinir ağlarının, bazen kombinasyon halinde kullanıldığını göreceksiniz.
- OCR yazılımı bir görüntü dosyasındaki metni tanımayı bitirdiğinde, kullanılmadan önce doğruluğunun doğrulanması gerekir.
[Ayrıca Okuyun: 22 En İyi Açık Kaynaklı OCR ve El Yazısı Veri Kümesi]
Otomatik OCR İş Akışlarının Faydaları
Otomatik Optik Karakter Tanıma İş Akışlarının temel avantajları şunları içerir:
- İnsan hatasını ortadan kaldırırken daha hızlı, daha doğru, otomatik sonuçlar.
- Daha hızlı veri işleme ve verimli veri kullanımı nedeniyle küçük işletmeler için daha düşük giriş maliyeti.
- Birden çok kullanıcı ve projede daha tutarlı sonuçlar.
- Geliştirilmiş veri depolama ve veri güvenliği.
- Ölçeklenebilirlik için büyük kapsam.
OCR Zorlukları
OCR ile ilgili ana sorun, mükemmel olmamasıdır. Bu sayfadaki metni bir kamera aracılığıyla okumayı ve ardından bu görüntüleri kelimelere dönüştürmeyi hayal ederseniz, OCR'nin neden sorunlu olabileceğine dair bir fikir edineceksiniz. OCR için bazı zorluklar şunlardır:
- Gölgeler tarafından bozulmuş bulanık metin.
- Arka plan rengi ve metin benzer renklere sahiptir.
- Resmin bazı kısımları kesiliyor veya tamamen kesiliyor ("bu"nun alt kısmı gibi).
- Bazı harflerin üzerindeki silik işaretler ("i" gibi) OCR yazılımını, harflerin üst kısımdaki işaretler yerine harfin bir parçası olarak düşünmesine neden olabilir.
- Farklı yazı tipi türlerini ve boyutlarını belirlemek zor olabilir.
- Fotoğraf çekerken veya belgeyi tararken aydınlatma koşulları.
[Ayrıca Okuyun: Sağlık Hizmetlerinde OCR: Kullanım Örnekleri, Avantajları ve Dezavantajları]
OCR Kullanım Durumları
- Veri girişi otomasyonu: OCR, bir veritabanına veri girme sürecini otomatikleştirmek için kullanılabilir.
- Barkod tarama: OCR, bir bilgisayarın ürünler üzerindeki barkodları taramasını ve veritabanlarından bunlarla ilgili bilgileri almasını sağlar.
- Plaka tanıma: OCR, araç plakalarını analiz eder ve bunlardan kayıt numaraları ve eyalet adları gibi bilgileri çıkarır.
- Pasaport doğrulaması: OCR, pasaportların, vizelerin ve diğer seyahat belgelerinin gerçekliğini doğrulamak için kullanılabilir.
- Mağaza etiketlerini tanıma: Mağazalar, ürün etiketlerini otomatik olarak okumak ve şu anda hangi ürünlerin mağaza raflarında olduğunu, stokta olmayan ürünleri veya depo hatalarını belirlemek için ürün kataloglarıyla karşılaştırmak için OCR'yi kullanabilir.
- Sigorta taleplerinin işlenmesi: OCR yazılımı, doğal afetler, yangınlar veya hırsızlıktan kaynaklanan hasarlar için talepte bulunan müşteriler tarafından gönderilen formlardaki evrakları tarayabilir ve imzaları, tarihleri, adresleri ve diğer bilgileri doğrulayabilir.
- Trafik ışıklarını okumak: Trafik ışıklarındaki renkleri okumak ve kırmızı mı yoksa yeşil mi olduğunu belirlemek için bir OCR sistemi kullanılabilir.
- Yardımcı sayaçları okuma: Kamu hizmeti şirketleri, müşterilere doğru tutarları faturalandırmak için elektrik, gaz ve su sayaçlarını okumak için OCR'yi kullanır.
- Sosyal medya izleme – Şirketler, sosyal medya gönderilerinde, tweet'lerde ve hatta Facebook güncellemelerinde bir şirket veya markadan bahsedenleri belirlemek ve sınıflandırmak için OCR kullanır
- Yasal belgelerin doğrulanması: Bir hukuk bürosu, sözleşmeler, kiralamalar ve sözleşmeler gibi belgeleri müşterilere göndermeden önce okunaklı ve doğru olduklarından emin olmak için tarayabilir.
- Çok dilli belgeler: Diğer ülkelerde ürün satan bir şirketin, pazarlama materyallerini birden çok dile çevirmesi ve ardından gelecekteki projeler için şablon olarak kullanılmak üzere OCR işlemi yapması gerekebilir.
- Tıbbi ilaç etiketleri: OCR, bilgisayar sistemlerinin bunları analiz edip işleyebilmesi için ilaç etiketlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için yaygın olarak kullanılır.
Sanayi
- Perakende: Perakende sektörü barkodları, kredi kartı bilgilerini, makbuzları vb. taramak için OCR kullanır.
- BSFI: Bankalar, imzaları doğrulamak ve hesaplara işlem eklemek için çekleri, mevduat makbuzlarını ve banka hesap özetlerini okumak için OCR'yi kullanır. Ayrıca OCR ile müşteri hesapları, yatırımlar, krediler ve daha fazlası hakkında kararlar almak için büyük miktarda veriyi analiz edebilirler.
- Hükümet: OCR, doğum belgeleri, sürücü belgeleri ve diğer resmi kayıtlar gibi yasal belgeleri taramak ve dijital ortama aktarmak için kullanılabilir.
- Eğitim: Öğretmenler, kitapların ve diğer öğrenci belgelerinin dijital kopyalarını oluşturmak için OCR'yi kullanabilir. Öğretmenler ayrıca belgeleri bilgisayarlarına tarayabilir ve öğrencilerin istedikleri zaman erişebilecekleri bir elektronik kopya oluşturmak için OCR teknolojisini kullanabilir.
- Sağlık hizmeti: Doktorların genellikle hasta bilgilerini bir bilgisayar sistemine hızlı bir şekilde girmesi gerekir. Sağlık sektörü, faturalandırma ve talep işleme gibi iş süreçleri için OCR'yi kullanabilir.
- Üretim – Üretim tesislerinin genellikle faturalar veya satın alma siparişleri gibi belgeleri taraması gerekir. OCR, bir konveyör bandından veya bir montaj hattından geçerken ürün bileşenleri üzerindeki seri numaralarını "okumak" için kullanılabilir.
- Teknoloji: OCR yazılımı, veri madenciliği, görüntü analizi, konuşma tanıma ve daha fazlası dahil olmak üzere BT ile ilgili birçok ortamda kullanılır. Yazılım geliştirmede, taranan belgeleri tekrar dijital dosyalara dönüştürmek için OCR kullanılır.
- Ulaştırma ve lojistik: OCR nakliye etiketlerini okumak veya depo envanterini izlemek için kullanılabilir. Ayrıca satıcılar ödeme için fatura gönderdiğinde dolandırıcılığı tespit edebilir.
Karar
OCR işlemi, bir görüntüyü metne dönüştürmek için yalnızca birkaç adım gerektiren nispeten basittir. Bazı hatalar ve tutarsızlıklar var, ancak hepsinin nasıl çalıştığı göz önüne alındığında teknoloji inkar edilemez derecede etkileyici.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
1. OCR nedir ve nasıl çalışır?
OCR veya Optik Karakter Tanıma, bilgisayarların basılı veya elle yazılmış metni görüntülerden veya taranmış belgelerden "okumasına" yardımcı olan bir teknolojidir. Harfler ve sayılardaki desenleri tanıyarak ve ardından bunları düzenlenebilir ve aranabilir metne dönüştürerek çalışır. Temel olarak, fiziksel belgeleri dijital belgelere dönüştürür!
2. OCR teknolojisinden en çok hangi sektörler faydalanıyor?
OCR birçok sektörde oyunun kurallarını değiştiriyor. Sağlık sektörü hasta kayıtlarını dijitalleştirmek için kullanıyor, bankalar çek işleme için kullanıyor, perakende mağazaları barkodları taramak için kullanıyor ve hükümetler resmi belgeleri dijitalleştirmek için kullanıyor. Ayrıca eğitim, hukuk ve üretim ortamlarında da bulabilirsiniz.
3. OCR, belge yönetimi ve veri girişi süreçlerini nasıl iyileştirir?
OCR, belgelerden metni otomatik olarak çıkararak manuel veri girişinin zorluğunu ortadan kaldırır. Bu yalnızca zamandan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda hataları da azaltır. Ayrıca, kağıdı aranabilir dijital dosyalara dönüştürerek belgeleri düzenlemeyi, depolamayı ve aramayı çok daha kolay hale getirir.
4. OCR teknolojisinin kullanımında karşılaşılan genel zorluklar nelerdir?
OCR çok yardımcı olsa da, bulanık görüntüler, kötü aydınlatma veya metin bozulduğunda veya alışılmadık yazı tipleri kullanıldığında sorunlarla karşılaşabilir. Birden fazla dil içeren el yazısı notlar ve belgeler de OCR'nin doğru bir şekilde işlemesi için zor olabilir.
5. OCR el yazısıyla yazılmış metni tanıyabilir mi?
Evet, OCR el yazısı metni okuyabilir, ancak her zaman mükemmel değildir. Bu konuda daha iyi olan ICR (Akıllı Karakter Tanıma) adı verilen özel sistemler vardır, ancak el yazısı ne kadar benzersizse, yazılımın onu doğru bir şekilde yorumlaması o kadar zorlaşır.
6. OCR çok dilli belgeleri nasıl işler?
OCR, her dil için belirli modeller kullanarak farklı dillerdeki belgeleri işleyebilir. Bazı gelişmiş sistemler tek bir belgede birden fazla dili bile işleyebilir ve bu da küresel işletmelerin içeriklerini sorunsuz bir şekilde dijitalleştirmesini kolaylaştırır.
