ხელნაწერთა ოპტიკური ამოცნობა

ავტორი: ანა ჩიკაშუა
საკვანძო სიტყვები: ხელნაწერის ამოცნობა, YoloV8, ResNet, კონვოლუციური ნეირონული ქსელი
ანოტაცია:

OCR (ოპტიკური სიმბოლოების ამოცნობა) არის მანქანური სწავლების ერთ-ერთი ყველაზე გავრცელებული პროცესი, რომელსაც ვხედავთ ჩვენს ცხოვრებაში. OCR-ს აქვს უამრავი აპლიკაცია რეალურ სამყაროში, სავაჭრო ცენტრებში ფასების ტეგების სკანირებიდან გზებზე სანომრე ნიშნების ამოცნობის დასრულებამდე. წლების განმავლობაში ღრმა სწავლის ტექნიკის მიღწევების გამო, OCR საკმაოდ ზუსტი გახდა, განსაკუთრებით დოკუმენტებისთვის. OCR გამოიყენება უამრავ სფეროში დოკუმენტების გაციფრულებისათვის, რათა ისინი უფრო გამოსაყენებელი და ძებნადი გახდეს. OCR არის ტექნოლოგია, რომელმაც უნდა განასხვავოს დაბეჭდილი ან ხელნაწერი ტექსტის სიმბოლოები ფიზიკური დოკუმენტების ციფრული გამოსახულებების შიგნით, როგორიცაა სკანირებული ქაღალდის დოკუმენტი. OCR-ის ძირითადი პროცესი მოიცავს დოკუმენტის ტექსტის შემოწმებას და სიმბოლოების კოდში გადაყვანას, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა დამუშავებისთვის. OCR ზოგჯერ ასევე მოიხსენიება, როგორც ტექსტის ამოცნობა. OCR სისტემები შედგება აპარატურული და პროგრამული უზრუნველყოფის კომბინაციისგან, რომელიც გამოიყენება ფიზიკური დოკუმენტების კომპიუტერით წაკითხვად ტექსტად გადასაყვანად. აპარატურა, როგორიცაა ოპტიკური სკანერი ან სპეციალიზებული მიკროსქემის დაფა, გამოიყენება ტექსტის კოპირებისთვის ან წასაკითხად, ხოლო პროგრამული უზრუნველყოფა ჩვეულებრივ ახორციელებს გაფართოებულ დამუშავებას. პროგრამულ უზრუნველყოფას ასევე შეუძლია გამოიყენოს ხელოვნური ინტელექტის ( AI ) მეთოდები, რათა განახორციელოს სიმბოლოების ამოცნობა, ენების ან ხელნაწერის სტილის იდენტიფიცირება. OCR-ის პროცესი ყველაზე ხშირად გამოიყენება იურიდიული ან ისტორიული დოკუმენტების PDF- ებად გადაქცევისთვის. რის შემდეგაც მომხმარებლებს შეუძლიათ დაარედაქტირონ, დააფორმატონ და მოძებნონ დოკუმენტი ისე, თითქოს ის ტექსტის ედიტორით შეიქმნა.