Ο επιχειρηματικός κόσμος μεταμορφώνεται με εκπληκτικό ρυθμό, ωστόσο αυτός ο ψηφιακός μετασχηματισμός δεν είναι τόσο ευρύς όσο θα θέλαμε να είναι. Οι άνθρωποι εξακολουθούν να χειρίζονται φυσικά έγγραφα στις καθημερινές τους λειτουργίες, από μεγάλες εταιρείες έως επιχειρήσεις μικρής κλίμακας. Αν και η συχνότητα χρήσης έχει μειωθεί σημαντικά, δεν έχει καταργηθεί εντελώς. Αντί της χρονοβόρας διαδικασίας σάρωσης εγγράφων για ψηφιακή χρήση, χρησιμοποιώντας την πιο πρόσφατη OCR είναι χρονικά αποδοτική και αποτελεσματική.
Η αύξηση της χρήσης της οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων μπορεί να αποδοθεί κυρίως στην αύξηση της παραγωγής συστημάτων αυτόματης αναγνώρισης. Ως αποτέλεσμα, η παγκόσμια αγοραία αξία της τεχνολογίας OCR, συνδεδεμένη $ 8.93 δισ. το 2021, προβλέπεται να αυξηθεί με CAGR 15.4% μεταξύ 2022 και 2030.
Τι είναι όμως ακριβώς η τεχνολογία OCR; Και γιατί αλλάζει το παιχνίδι για τις επιχειρήσεις που αναπτύσσουν αποτελεσματικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης; Ας ανακαλύψουμε.
Τι είναι το OCR;
Εναλλακτικά αναφέρεται ως αναγνώριση κειμένου, OCR ή οπτική αναγνώριση χαρακτήρων είναι ένα πρόγραμμα που εξάγει έντυπα ή γραπτά δεδομένα από σαρωμένα έγγραφα, αρχεία PDF μόνο με εικόνα και χειρόγραφες σημειώσεις σε μορφή αναγνώσιμη από μηχανή. Το λογισμικό αφαιρεί κάθε γράμμα από την εικόνα και τα συνδυάζει σε λέξεις και προτάσεις, καθιστώντας έτσι εύκολη την πρόσβαση και την ψηφιακή επεξεργασία των εγγράφων.
Τι είναι τα σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα;
Υπάρχουν πολλά μέρη όπου η τεχνολογία OCR έχει μεγάλες δυνατότητες αξιοποίησης. Ορισμένα μέρη περιλαμβάνουν το αεροδρόμιο, την έκδοση eBook, τις διαφημίσεις, τις τράπεζες και τα συστήματα εφοδιαστικής αλυσίδας. Ωστόσο, για να εξυπηρετήσουν οι εφαρμογές το σκοπό τους, πρέπει να εκπαιδευτούν σε συγκεκριμένο έργο Σύνολα δεδομένων οπτικής αναγνώρισης χαρακτήρων.
Η αποτελεσματικότητα της εφαρμογής εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα του συνόλου δεδομένων και τη σχετική μεθοδολογία εκπαίδευσης. Ωστόσο, η εύρεση ποιοτικών ψηφιακών και χειρόγραφα σύνολα δεδομένων είναι δύσκολο για την εφαρμογή. Έτσι, πολλές εταιρείες χρησιμοποιούν σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα ή δωρεάν χρήσης αντί για ιδιόκτητα.
Οφέλη και προκλήσεις των συνόλων δεδομένων ανοιχτού κώδικα
Οι επιχειρήσεις πρέπει να αντιπαραθέσουν τα οφέλη και τις προκλήσεις μεταξύ τους για να κατανοήσουν εάν πρέπει να επιλέξουν δωρεάν δεδομένα για τις εφαρμογές ML τους.
Oφέλη
- Τα δεδομένα είναι εύκολα διαθέσιμα για πρόσβαση. Λόγω της διαθεσιμότητας δεδομένων, το κόστος ανάπτυξης της εφαρμογής μειώνεται σημαντικά.
- Ο χρόνος και η προσπάθεια που δαπανάται για τη συλλογή δεδομένων για την εφαρμογή μειώνονται σημαντικά καθώς το σύνολο δεδομένων είναι άμεσα διαθέσιμο.
- Υπάρχει πληθώρα κοινοτικών φόρουμ ή ομάδων βοήθειας που βοηθούν στην εκμάθηση, την προσαρμογή και τη βελτιστοποίηση του συνόλου δεδομένων.
- Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα του συνόλου δεδομένων ανοιχτού κώδικα είναι ότι δεν θέτει κανέναν περιορισμό στην προσαρμογή.
- Τα δεδομένα ανοιχτού κώδικα είναι προσβάσιμα σε μεγάλο τμήμα του πληθυσμού, καθιστώντας δυνατή την ανάλυση και την καινοτομία χωρίς νομισματικά εμπόδια.
Προκλήσεις
- Τα συγκεκριμένα δεδομένα για το έργο είναι δύσκολο να αποκτηθούν. Επιπλέον, υπάρχει πιθανότητα έλλειψης πληροφοριών και εσφαλμένης χρήσης των διαθέσιμων δεδομένων.
- Η απόκτηση ιδιόκτητων δεδομένων απαιτεί χρόνο και προσπάθεια και είναι δαπανηρή
- Ενώ μπορεί να είναι ευκολότερο να αποκτηθούν δεδομένα, το κόστος γνώσης και ανάλυσης μπορεί να υπερτερεί του αρχικού πλεονεκτήματος.
- Άλλοι προγραμματιστές χρησιμοποιούν επίσης τα ίδια δεδομένα για την ανάπτυξη εφαρμογών.
- Αυτά τα σύνολα δεδομένων είναι εξαιρετικά ευάλωτα σε παραβιάσεις ασφάλειας, απορρήτου και συναίνεσης.
15 καλύτερα σύνολα δεδομένων χειρογράφου και OCR για τη μηχανική μάθηση
Πολλά σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα είναι διαθέσιμα για ανάπτυξη εφαρμογών αναγνώρισης κειμένου. Μερικά από τα καλύτερα 15 είναι
Το σύνολο δεδομένων ICDAR
Το International Conference for Document Analysis and Recognition διαθέτει ένα αποθετήριο 229 εκπαιδευτικών και 233 εικόνων δοκιμής, μαζί με σχολιασμούς. Λειτουργεί ως σημείο αναφοράς για την αξιολόγηση ανίχνευσης κειμένου.
Σύνολο δεδομένων IIIT 5K-Word
Λήψη από την αναζήτηση εικόνων Google, το IIIT 5K-word είναι μια συλλογή λέξεων από πινακίδες, διαφημιστικές πινακίδες, πινακίδες και αφίσες. Περιλαμβάνει περικομμένες εικόνες λέξεων 5K, καθιστώντας το μια από τις πιο εκτεταμένες συλλογές συνόλων δεδομένων αναγνώρισης κειμένου που είναι διαθέσιμες.
Βάση δεδομένων NIST
Το NIST ή το Εθνικό Ινστιτούτο Επιστημών προσφέρει μια δωρεάν συλλογή από περισσότερα από 3600 δείγματα γραφής με περισσότερες από 810,000 εικόνες χαρακτήρων
Βάση δεδομένων MNIST
Προερχόμενη από την Ειδική Βάση Δεδομένων 1 και 3 του NSIT, η βάση δεδομένων MNIST είναι μια συγκεντρωμένη συλλογή 60,000 χειρόγραφων αριθμών για το σετ εκπαίδευσης και 10,000 παραδειγμάτων για το σετ δοκιμών. Αυτή η βάση δεδομένων ανοιχτού κώδικα βοηθά τα μοντέλα να εκπαιδεύουν να αναγνωρίζουν μοτίβα, ενώ ξοδεύουν λιγότερο χρόνο στην προεπεξεργασία.
Ανίχνευση κειμένου
Μια βάση δεδομένων ανοιχτού κώδικα, το σύνολο δεδομένων ανίχνευσης κειμένου περιέχει περίπου 500 εσωτερικές και εξωτερικές εικόνες πινακίδων, πινακίδων πόρτας, πινακίδων προσοχής και άλλων.
Stanford OCR
Δημοσιεύτηκε από το Stanford, αυτό το δωρεάν προς χρήση σύνολο δεδομένων είναι μια χειρόγραφη συλλογή λέξεων από την Ομάδα Συστημάτων Προφορικής Γλώσσας του MIT.
DDI-100
Το DDI-100 που ονομάζεται αλλιώς Σύνολο δεδομένων παραμορφωμένων εικόνων εγγράφων, είναι μια συλλογή από περισσότερες από 6658 σελίδες εγγράφων με διάφορα γεωμετρικά μοτίβα και παραμορφώσεις που εφαρμόζονται. Επιπλέον, το DDI-100 έχει περισσότερες από 99870 εικόνες, μάσκες γραμματοσήμων, μάσκες κειμένου και πλαίσια οριοθέτησης.
RoadText-1K
Ένα από τα μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων που βοηθούν στην εκπαίδευση των μοντέλων να ανιχνεύουν κείμενο σε βίντεο, το RoadText-1K περιέχει 1000 βίντεο κλιπ πλήρη με σχολιασμό κειμένου οριοθέτησης και μεταγραφή του κειμένου σε κάθε καρέ βίντεο.
MSRA-TD500
Περιέχει 300 προπονήσεις και 200 εικόνες κειμένου. το MSRA-TD500 περιέχει χαρακτήρες από την κινεζική και την αγγλική γλώσσα και σημειώνεται σε επίπεδο πρότασης.
Σύνολο δεδομένων MJSynth
Παρέχεται από το Πανεπιστήμιο της Οξφόρδης, αυτό το σύνολο δεδομένων λέξεων έχει σχεδόν 9 εκατομμύρια συνθετικές εικόνες που καλύπτουν περισσότερες από 90 χιλιάδες λέξεις στην αγγλική γλώσσα.
Κείμενο Street View
Συλλέγεται από εικόνες Google Street View, αυτό το σύνολο δεδομένων έχει εικόνες ανίχνευσης κειμένου κυρίως πινάκων και πινακίδων σε επίπεδο δρόμου.
Βάση δεδομένων εγγράφων
Η βάση δεδομένων εγγράφων είναι μια συλλογή από 941 χειρόγραφα έγγραφα, συμπεριλαμβανομένων πινάκων, τύπων, σχεδίων, διαγραμμάτων, λιστών και άλλων, από 189 συγγραφείς.
Εκφράσεις Μαθηματικών
Οι Εκφράσεις Μαθηματικών είναι μια βάση δεδομένων που περιέχει 101 μαθηματικά σύμβολα και 10,000 εκφράσεις.
Αριθμοί σπιτιών Street View
Αυτό το Street View House Numbers έχει συλλεχθεί από το Google Street View και είναι μια βάση δεδομένων που περιέχει 73257 ψηφία αριθμού κατοικιών.
Φυσικό Περιβάλλον OCR
Το Natural Environment OCR, είναι ένα σύνολο δεδομένων από σχεδόν 660 εικόνες παγκοσμίως και 5238 σχολιασμούς κειμένου.
Αυτά ήταν μερικά από τα κορυφαία σύνολα δεδομένων ανοιχτού κώδικα για την εκπαίδευση μοντέλων ML για εφαρμογές ανίχνευσης κειμένου. Η επιλογή αυτού που ευθυγραμμίζεται με τις ανάγκες της επιχείρησής σας και της εφαρμογής σας μπορεί να απαιτήσει χρόνο και προσπάθεια. Ωστόσο, πρέπει να πειραματιστείτε με αυτά τα σύνολα δεδομένων πριν αποφασίσετε για το κατάλληλο.
Για να σας βοηθήσει να προχωρήσετε προς μια αξιόπιστη και αποτελεσματική εφαρμογή ανίχνευσης κειμένου είναι η Shaip – ο υψηλόβαθμος πάροχος τεχνολογικών λύσεων. Αξιοποιούμε την τεχνολογική μας εμπειρία για να δημιουργήσουμε προσαρμόσιμα, βελτιστοποιημένα και αποτελεσματικά σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης OCR για διάφορα έργα πελατών. Για να κατανοήσετε πλήρως τις δυνατότητές μας, επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα.
