Comment fonctionne un moteur OCR ?

Publié: 2022-08-06

L'extraction et la réutilisation de données à partir de documents numérisés, d'images d'appareils photo et de fichiers PDF contenant uniquement des images peuvent s'avérer délicates.

Cependant, un moteur OCR basé sur ML et technologiquement avancé peut effectuer la tâche efficacement.

Cet article explique comment fonctionne un moteur OCR et pourquoi OCR SDK pourrait être la solution idéale pour vos besoins.

= Masquer la table des matières
1 Qu'est-ce que la reconnaissance optique de caractères (OCR) ?
1.1 Quelle est l'importance d'un moteur OCR ?
2 Comment fonctionne un moteur OCR ?
2.1 Acquisition d'images
2.2 Prétraitement des images
2.3 Reconnaissance de texte
2.4 Correspondance de modèle
2.5 Extraction de caractéristiques
2.6 Post-traitement
3 Quels sont les cas d'utilisation typiques de l'OCR ?
4 Quelles sont les principales façons dont les moteurs OCR aident les entreprises aujourd'hui ?
5 Comment pouvez-vous intégrer un SDK OCR ?

Qu'est-ce que la reconnaissance optique de caractères (OCR) ?

OCR - Reconnaissance optique de caractères - convertit une image de texte en un format de texte lisible par machine compatible avec l'IA.

L'OCR présente d'énormes avantages par rapport aux numérisations simples, car vous ne pouvez pas modifier, rechercher ou compter les mots dans le fichier image à l'aide d'un éditeur de texte.

Cependant, l'OCR peut convertir l'image en un document texte, en stockant son contenu sous forme de données texte.

Quelle est l'importance d'un moteur OCR ?

Aujourd'hui, la majorité des workflows d'entreprise impliquent la réception d'informations provenant de médias imprimés. Les factures, les formulaires papier, les documents juridiques numérisés et les contrats imprimés font partie des processus commerciaux.

Il faut beaucoup de temps et d'espace pour stocker et gérer ces gros volumes de paperasse.

Ici, l'OCR offre des avantages de gestion de documents sans papier par rapport à l'intervention manuelle, qui est fastidieuse et lente.

La technologie OCR améliorée basée sur l'IA résout le problème en convertissant les images textuelles en données textuelles pouvant être analysées par d'autres logiciels d'entreprise.

Les données traitées sont ensuite incorporées pour effectuer des analyses, rationaliser les opérations et automatiser les processus, améliorant ainsi la productivité.

Comment fonctionne un moteur OCR ?

Acquisition d'image

L'acquisition d'images est la première étape où un scanner lit les documents et les convertit en données binaires. Il classe les zones claires en arrière-plan et les zones sombres en texte pour analyser l'image numérisée.

Prétraitement des images

Le processus d'acquisition s'accompagne de saletés et d'erreurs. Ainsi, le moteur OCR nettoie d'abord l'image et supprime les erreurs avant de lire.

Ces techniques de nettoyage :

  • Redressement ou inclinaison : corrige les problèmes d'alignement lors de la numérisation.
  • Détachement : supprimez toutes les taches d'image numérique qui lissent les bords des images de texte.
  • Les boîtes et les lignes sont nettoyées dans l'image.
  • Reconnaissance du script pour la technologie OCR multilingue.

Reconnaissance de texte

La correspondance de modèles et l'extraction de caractéristiques sont les deux principaux types de processus d'algorithmes OCR que le logiciel OCR utilise principalement pour la reconnaissance de texte.

Correspondance de modèle

L'étape suivante consiste à faire correspondre le motif en séparant une image de caractère nommée glyphe et en la comparant avec un glyphe stocké de manière similaire.

Le processus fonctionne uniquement lorsque le glyphe stocké a une police et une échelle similaires au glyphe d'entrée.

Extraction de caractéristiques

L'étape suivante est l'extraction de caractéristiques. Le processus décompose ou décompose les glyphes en caractéristiques telles que les lignes, les boucles fermées, la direction des lignes et les intersections des lignes.

Ces fonctionnalités trouvent la meilleure correspondance ou le voisin le plus proche parmi ses différents glyphes stockés.

Post-traitement

Enfin, après analyse, le système convertit les données textuelles extraites en un fichier informatisé.

Quels sont les cas d'utilisation typiques de l'OCR ?

  • Banque : La technologie OCR aide le secteur bancaire à traiter et vérifier les documents pour les documents de prêt, les chèques de dépôt et d'autres transactions financières. Il a amélioré la prévention de la fraude et renforcé la sécurité des transactions.
  • Santé : OCR a révolutionné le secteur de la santé. Il traite les dossiers des patients, y compris les traitements, les tests, les dossiers hospitaliers et les paiements d'assurance. Il a récemment aidé à rationaliser le flux de travail et à réduire le travail manuel de l'hôpital tout en gardant les dossiers à jour.
  • Documentation juridique : La technologie OCR facilite les documents juridiques approuvés importants qui peuvent être numérisés et stockés dans une base de données électronique pour une récupération pratique. Ensuite, les documents peuvent également être consultés et partagés par de nombreuses personnes.
  • Logistique : L'industrie de la logistique était moins efficace avant la technologie OCR. Auparavant, la saisie manuelle des documents commerciaux prenait du temps et était source d'erreurs. En raison de la prévoyance, les employés ont dû saisir les données dans plusieurs systèmes comptables. Les entreprises de logistique utilisent l'OCR pour suivre plus efficacement les étiquettes des colis, les factures, les reçus et d'autres documents. Avec Amazon Textract, le logiciel Foresight peut lire les caractères avec plus de précision dans de nombreuses mises en page différentes, ce qui augmente l'efficacité de l'entreprise.

Quelles sont les principales façons dont les moteurs OCR aident les entreprises aujourd'hui ?

  • Automatisation des flux de travail
  • Transformer des fichiers en lecture seule en texte modifiable
  • Création de fichiers audibles
  • Traduire des langues étrangères
  • Gestion des formulaires et questionnaires
  • Saisie de données plus rapide et plus précise

Comment pouvez-vous intégrer un SDK OCR ?

Le SDK OCR de FileStack aide à numériser les documents et à extraire et organiser les données des cartes de crédit, passeports, permis de conduire et reçus fiscaux sans lever le petit doigt.

L'OCR de FileStack organise et rationalise le processus de capture de données, pour que vous n'ayez pas à le faire.

Pour extraire le texte à l'intérieur des documents complexes dans les images, FileStack dispose de deux solutions différentes basées sur l'apprentissage automatique qui fonctionnent avec précision.

  1. Apprentissage non supervisé avec traitement d'image intelligent
  2. Segmentation supervisée

Les outils avancés de détection et de prétraitement de documents sont les derniers ajouts de FileStack qui peuvent augmenter la précision.

Tout d'abord, l'API de FileStack télécharge les images dans ses bases de données. Ensuite, transformez-les dans un format unifié et redimensionnez-les à une taille standard.

Ensuite, ils sont introduits dans des outils de détection et de prétraitement de documents pour rendre l'image plus claire pour le moteur OCR. Les résultats génèrent une réponse JSON contenant toutes les informations des textes extraits dans l'image d'origine.

Dans l'API de traitement, l'OCR est disponible en tant qu'opération synchrone. Suite à cette tâche :

OCR

En conséquence, la réponse :

{
"document": {
"text_areas": [
{
"bounding_box": [
{
"x": 834,
"y": 478
},
{
"x": 3372,
"y": 739
},
{
"x": 3251,
"y": 1907
},
{
"x": 714,
"y": 1646
}
],
"lignes": [
{
"bounding_box": [
{
"x": 957,
"y": 490
},
{
"x": 3008,
"y": 701
},
{
"x": 2977,
"y": 1009
},
{
"x": 925,
"y": 797
}
],
« text » : « Filestack peut détecter »,
"mots": [
{
"bounding_box": [
{
"x": 957,
"y": 490
},
{
"x": 1833,
"y": 580
},
{
"x": 1802,
"y": 888
},
{
"x": 925,
"y": 797
}
],
"texte": "Filestack"
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 1916,
"y": 589
},
{
"x": 2266,
"y": 625
},
{
"x": 2235,
"y": 932
},
{
"x": 1884,
"y": 896
}
],
"texte": "peut"
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 2336,
"y": 632
},
{
"x": 3008,
"y": 701
},
{
"x": 2977,
"y": 1009
},
{
"x": 2304,
"y": 939
}
],
"texte": "détecter"
}
]
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 860,
"y": 858
},
{
"x": 3330,
"y": 1049
},
{
"x": 3301,
"y": 1421
},
{
"x": 831,
"y": 1229
}
],
« texte » : « imprimé et manuscrit »,
"mots": [
{
"bounding_box": [
{
"x": 860,
"y": 858
},
{
"x": 1550,
"y": 912
},
{
"x": 1521,
"y": 1283
},
{
"x": 831,
"y": 1229
}
],
"texte": "imprimé"
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 1677,
"y": 922
},
{
"x": 2047,
"y": 951
},
{
"x": 2018,
"y": 1321
},
{
"x": 1648,
"y": 1292
}
],
"texte": "et"
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 2107,
"y": 954
},
{
"x": 3330,
"y": 1049
},
{
"x": 3301,
"y": 1421
},
{
"x": 2078,
"y": 1326
}
],
"texte": "écrit à la main"
}
]
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 749,
"y": 1305
},
{
"x": 2504,
"y": 1486
},
{
"x": 2469,
"y": 1826
},
{
"x": 714,
"y": 1645
}
],
« texte » : « textes utilisant l'OCR »,
"mots": [
{
"bounding_box": [
{
"x": 749,
"y": 1305
},
{
"x": 1233,
"y": 1355
},
{
"x": 1198,
"y": 1695
},
{
"x": 714,
"y": 1645
}
],
"texte": "textes"
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 1317,
"y": 1364
},
{
"x": 1910,
"y": 1425
},
{
"x": 1875,
"y": 1765
},
{
"x": 1282,
"y": 1704
}
],
"texte": "à l'aide"
},
{
"bounding_box": [
{
"x": 1972,
"y": 1431
},
{
"x": 2504,
"y": 1486
},
{
"x": 2469,
"y": 1826
},
{
"x": 1937,
"y": 1771
}
],
"texte": "OCR"
}
]
}
],
« text » : « Filestack peut détecter\nles textes\nimprimés et manuscrits à l'aide de l'OCR »
}
]
},
"text": "Filestack peut détecter\nles textes\nimprimés et manuscrits\nà l'aide de l'OCR\n",
"text_area_percentage": 23.40692449819434
}

En fonction des paramètres de réponse, vous pouvez obtenir la réponse OCR sur votre image comme suit :

https://cdn.filestackcontent.com/security=p:<POLICY>,s:<SIGNATURE>/ocr/<HANDLE>

Vous pouvez utiliser l'OCR dans une chaîne avec d'autres tâches telles que doc_detection :

https://cdn.filestackcontent.com/security=p:<POLICY>,s:<SIGNATURE>/doc_detection=coords:false,preprocess:true/ocr/<HANDLE>

Utilisez également l'OCR avec une URL externe :

https://cdn.filestackcontent.com/<FILESTACK_API_KEY>/security=p:<POLICY>,s:<SIGNATURE>/ocr/<EXTERNAL_URL>

Enfin, utilisez l'OCR avec des alias de stockage :

https://cdn.filestackcontent.com/<FILESTACK_API_KEY>/security=p:<POLICY>,s:<SIGNATURE>/ocr/src://<STORAGE_ALIAS>/<PATH_TO_FILE>