Semua yang Perlu Anda Ketahui Tentang Membangun Pemindai OCR Dari Awal

vNamun, membangun teknologi seperti ini bukanlah hal yang mudah. Ini membutuhkan pemahaman tentang pembelajaran mesin dan algoritma visi komputer. Tantangan utama yang dapat dihadapi seseorang adalah mengidentifikasi setiap karakter dan kata. Jadi untuk mengatasi masalah ini, kami membuat daftar beberapa langkah untuk membuat pemindai OCR menjadi jauh lebih jelas. Ini dia:

1. MULAI DENGAN PEMINDAIAN OPTIK:

Pertimbangkan ide menyusun pemindai optik yang baik, untuk memulai. Dengan pemindai, seseorang dapat menangkap gambar dari file atau dokumen asli. Ingatlah untuk memilih pemindai optik (sistem pemindaian optik) dengan alat penginderaan dan mekanisme transportasi yang baik sehingga dapat mengubah intensitas cahaya menjadi tingkat abu-abu. Fakta bahwa dokumen yang dicetak kebanyakan dalam format huruf cetak hitam dengan latar belakang putih. Oleh karena itu, aplikasi pemindai OCR harus mengubahnya menjadi gambar putih dan hitam dua tingkat yang dikenal sebagai thresholding.

2. MENGELOLA SEGMENTASI:

Segmentasi umumnya bekerja dalam 2 cara – lokasi dan karakter. Segmentasi lokasi mengacu pada kemampuan perangkat lunak OCR (perangkat lunak pengenalan optik) untuk menemukan sudut atau wilayah dokumen yang memiliki data tercetak di atasnya. Sedangkan jika kita berbicara tentang segmentasi karakter, itu adalah isolasi karakter atau kata-kata. Fokus pada penulisan algoritma OCR tertentu yang dapat membantu mencapai segmentasi semacam ini. Perlu diingat bahwa karakter yang terfragmentasi harus diisolasi dengan kewaspadaan, noise dan teks harus dibedakan satu sama lain, dan grafik & simbol geometris ditafsirkan dengan benar.

3. PRE-PROCESSING ADALAH KEBUTUHAN:

Ini adalah komponen penting di setiap mesin OCR. Ini memproses data mentah dalam berbagai tahap yang membuatnya dapat ditafsirkan dan digunakan oleh sistem. Setelah pemindai selesai memindai gambar, mungkin ada sejumlah noise di dalamnya atau karakternya mungkin rusak. Dengan pra-pemrosesan, kami menyelesaikan kekurangan tersebut untuk selamanya. Ini termasuk smoothing dan normalisasi. Mempersiapkan data untuk pembelajaran OCR adalah langkah yang sangat vital.

4. SEGMEN SEKALI LAGI:

Setelah citra karakter bersih dihasilkan dengan pra-pemrosesan, kemudian disegmentasi menjadi beberapa subkomponen. Seluruh proses ini mencakup penggabungan segmentasi eksplisit (pemotongan karakter menjadi komponen bermakna melalui pembedahan) dan segmentasi implisit (proses berbasis pengenalan di mana gambar dicari untuk komponen yang cocok dengan kelas yang telah ditentukan).

5. REPRESENTASI BERJALAN PANJANG:

Penulisan algoritma untuk membuat mesin OCR (OCR tool) merepresentasikan karakter atau gambar adalah tahap selanjutnya. Mesin OCR mengekstrak satu set fitur untuk setiap kelas ketika seseorang memasukkan gambar biner atau tingkat abu-abu ke dalam sistem pengenalan. Ini, pada gilirannya, membantu membedakan gambar-gambar ini dari yang lain. Namun, di sebagian besar sistem ini untuk menghindari kerumitan dan meningkatkan akurasi algoritme, kami memerlukan representasi yang lebih ringkas dan khas. Representasi karakter memiliki 3 metode utama. Mereka adalah transformasi global dan ekspansi deret, representasi statistik, dan representasi geometris dan topologi.

6. EKSTRAKSI FITUR MEMECAHKAN KOMPLEKSITAS:

Ini dianggap sebagai salah satu komponen tersulit dalam pemindai OCR. Tujuan utamanya adalah untuk mengekstrak karakteristik penting dari simbol. Ada beberapa teknik yang berbeda untuk ekstraksi fitur seperti distribusi titik, transformasi dan ekspansi seri, dan analisis struktural. Juga, selama proses ini, ia mengidentifikasi dan menetapkan setiap karakter ke kelas karakter yang tepat melalui klasifikasi.

7. PELATIHAN DAN PENGAKUAN MENDEFINISIKAN ULANG OCR:

Untuk menyelidiki pengenalan pola OCR, seseorang dapat melanjutkan dengan pencocokan templat, klasifikasi statistik, pencocokan sintaksis atau struktural, dan jaringan saraf tiruan. Kita perlu melatih sistem sedemikian rupa sehingga kita dapat memecahkan masalah yang berhubungan dengan kosa kata yang terbatas.

8. POST-PROCESSING MEMBERIKAN SENTUHAN AKHIR:

Pada proses akhir ini dilakukan kegiatan seperti pengelompokan, pendeteksian kesalahan dan koreksi. Selama pengelompokan, simbol dalam teks mengasosiasikan diri dengan string. Setelah itu kita dapat memperoleh satu set simbol individu. Namun, tidak mungkin untuk mencapai 100% identifikasi karakter yang benar. Kami hanya dapat mendeteksi dan menghapus beberapa kesalahan berdasarkan konteksnya.

Singkatnya, langkah-langkah ini hanyalah langkah dasar untuk membantu membangun mesin OCR. Itu memang membutuhkan banyak usaha dan logika di balik kode. Orang tidak lagi menggunakan model berbasis template. Sebaliknya, mereka memilih jaringan saraf tiruan untuk menyederhanakan seluruh proses pembangunan OCR juga. Ini juga membantu mereka meningkatkan kualitas ekstraksi dan pengenalan data cerdas.