Ulimwengu wa biashara unabadilika kwa kasi ya ajabu, lakini mageuzi haya ya kidijitali sio mapana kama tungependa yawe. Watu bado wanashughulikia hati halisi katika shughuli zao za kila siku, kutoka kwa mashirika makubwa hadi biashara ndogo ndogo. Ingawa mzunguko wa matumizi umepungua sana, haujaondolewa kabisa. Badala ya mchakato unaotumia wakati wa kuchanganua hati kwa matumizi ya kidijitali, kwa kutumia za hivi punde OCR ni ya muda na yenye ufanisi.
Kupanda kwa utumiaji wa utambuzi wa herufi kunaweza kuhusishwa kimsingi na kuongezeka kwa utengenezaji wa mifumo ya utambuzi otomatiki. Kama matokeo, thamani ya soko la kimataifa la teknolojia ya OCR, imewekwa $ 8.93 bilioni mnamo 2021, inatabiriwa kukua kwa CAGR ya 15.4% kati ya 2022 na 2030.
Lakini teknolojia ya OCR ni nini hasa? Na kwa nini ni kibadilishaji cha mchezo kwa biashara zinazounda miundo bora ya AI? Hebu tujue.
OCR ni nini?
Vinginevyo inajulikana kama utambuzi wa maandishi, OCR au Utambuzi wa Tabia ya Macho ni programu ambayo hutoa data iliyochapishwa au iliyoandikwa kutoka kwa hati zilizochanganuliwa, PDF za picha pekee, na madokezo yaliyoandikwa kwa mkono katika umbizo linaloweza kusomeka kwa mashine. Programu huchukua kila herufi kutoka kwa picha na kuzichanganya katika maneno na sentensi, hivyo kurahisisha kufikia na kuhariri hati kidijitali.
Je, hifadhidata za chanzo huria ni zipi?
Kuna maeneo kadhaa ambapo teknolojia ya OCR ina uwezo mkubwa wa kutumiwa. Baadhi ya maeneo ni pamoja na uwanja wa ndege, uchapishaji wa Vitabu pepe, matangazo, benki na mifumo ya ugavi. Hata hivyo, ili maombi yatimize madhumuni yao, wanahitaji kupewa mafunzo kuhusu mradi mahususi Seti za data za Utambuzi wa Tabia.
Ufanisi wa programu inategemea sana ubora wa mkusanyiko wa data na mbinu ya mafunzo inayohusika. Hata hivyo, kutafuta ubora wa digital na seti za data za mwandiko ni ngumu kwa maombi. Kwa hivyo, kampuni nyingi hutumia hifadhidata huria au za kutumia bila malipo badala ya zinazomilikiwa.
Manufaa na Changamoto za Seti za Data za Chanzo Huria
Biashara zinahitaji kulinganisha manufaa na changamoto ili kuelewa ikiwa ni lazima kuchagua data isiyolipishwa ya kutumia kwa ajili ya programu zao za ML.
Faida
- Data inapatikana kwa urahisi. Kwa sababu ya upatikanaji wa data, gharama ya kuunda programu imepunguzwa sana.
- Muda na juhudi zinazotumika kukusanya data ya programu zimepunguzwa kwa kiasi kikubwa kwani mkusanyiko wa data unapatikana kwa urahisi.
- Kuna wingi wa mijadala ya jumuiya au vikundi vya usaidizi vinavyosaidia kujifunza, kurekebisha na kuboresha mkusanyiko wa data.
- Mojawapo ya faida kuu za hifadhidata ya chanzo-wazi ni kwamba haiweki vizuizi vyovyote juu ya ubinafsishaji.
- Data ya Chanzo Huria inaweza kufikiwa na sehemu kubwa ya watu, hivyo kufanya uchanganuzi na uvumbuzi iwezekanavyo bila vikwazo vya kifedha.
Changamoto
- Data mahususi kwa mradi ni vigumu kupata. Zaidi ya hayo, kuna uwezekano wa kukosa taarifa na matumizi yasiyo sahihi ya data zilizopo.
- Kupata data ya umiliki inachukua muda, na juhudi na ni gharama kubwa
- Ingawa inaweza kuwa rahisi kupata data, gharama ya maarifa na uchambuzi inaweza kuzidi faida ya awali.
- Wasanidi programu wengine pia hutumia data hiyo hiyo kuunda programu.
- Seti hizi za data ziko hatarini zaidi kwa ukiukaji wa usalama, faragha na idhini.
Mwandiko Bora zaidi na Seti za Data za OCR za Kujifunza kwa Mashine
Seti nyingi za hifadhidata huria zinapatikana kwa ukuzaji wa programu ya utambuzi wa maandishi. Baadhi ya 22 bora ni
Hifadhidata ya NIST
NIST au Taasisi ya Kitaifa ya Sayansi inatoa mkusanyiko wa matumizi bila malipo wa zaidi ya sampuli 3600 za mwandiko zenye zaidi ya picha 810,000 za herufi.
Hifadhidata ya MNIST
Imetolewa kutoka Hifadhidata Maalum ya 1 na 3 ya NSIT, hifadhidata ya MNIST ni mkusanyiko uliokusanywa wa nambari 60,000 zilizoandikwa kwa mkono kwa seti ya mafunzo na mifano 10,000 kwa seti ya majaribio. Hifadhidata hii ya chanzo huria husaidia kutoa mafunzo kwa miundo kutambua ruwaza huku ikitumia muda mchache katika uchakataji wa awali.
Utambuzi wa maandishi
Hifadhidata ya chanzo huria, seti ya data ya Ugunduzi wa Maandishi ina takriban picha 500 za ndani na nje za mabango, vibao vya milango, vibao vya tahadhari na zaidi.
OCR ya Stanford
Iliyochapishwa na Stanford, hifadhidata hii ya kutumia bila malipo ni mkusanyiko wa maneno ulioandikwa kwa mkono na Kikundi cha Mifumo ya Lugha ya MIT.
Maandishi ya Taswira ya Mtaa
Imekusanywa kutoka kwa picha za Taswira ya Mtaa ya Google, mkusanyiko huu wa data una picha za utambuzi wa maandishi hasa za mbao na alama za kiwango cha mtaani.
Hifadhidata ya Hati
Hifadhidata ya Hati ni mkusanyo wa hati 941 zilizoandikwa kwa mkono, ikijumuisha majedwali, fomula, michoro, michoro, orodha, na zaidi, kutoka kwa waandishi 189.
Maneno ya Hisabati
Maneno ya Hisabati ni hifadhidata ambayo ina alama 101 za hisabati na misemo 10,000.
Nambari za Nyumba ya Taswira ya Mtaa
Imevunwa kutoka kwa Taswira ya Mtaa ya Google, Nambari hizi za Nyumba ya Taswira ya Mtaa ni hifadhidata iliyo na nambari 73257 za nambari ya nyumba ya mtaani.
OCR ya Mazingira Asilia
OCR ya Mazingira Asilia, ni mkusanyiko wa data wa takriban picha 660 duniani kote na maelezo ya maandishi 5238.
Maneno ya Hisabati
Zaidi ya misemo 10,000 yenye alama 101+ za hesabu.
Herufi za Kichina zilizoandikwa kwa mkono
Seti ya data ya picha 909,818 za herufi za Kichina zilizoandikwa kwa mkono, sawa na takriban makala 10 za habari.
Maandishi ya Kiarabu yaliyochapishwa
Leksimu ya maneno 113,284 kwa kutumia fonti 10 za Kiarabu.
Maandishi ya Kiingereza yaliyoandikwa kwa mkono
Maandishi ya Kiingereza yaliyoandikwa kwa mkono kwenye ubao mweupe yenye maingizo zaidi ya 1700.
Mazingira 3000 Picha
Picha 3000 kutoka kwa mazingira mbalimbali, ikiwa ni pamoja na matukio ya nje na ya ndani chini ya taa tofauti.
Karatasi ya data ya Chars74K
Picha 74,000 za tarakimu za Kiingereza na Kikannada.
IAM (Mwandiko wa IAM)
Hifadhidata ya IAM ina picha 13,353 zilizoandikwa kwa mkono na waandishi 657 kutoka Lancaster-Oslo/Bergen Corpus ya Kiingereza cha Uingereza.
FUNSD (Fomu ya Uelewa katika Hati Zilizochanganuliwa zenye Kelele)
FUNSD inajumuisha fomu 199 zilizofafanuliwa, zilizochanganuliwa na mwonekano tofauti na wenye kelele, changamoto katika kuelewa fomu.
Tuma maandishi kwa OCR
Vigezo vya maandishi ya TextOCR utambuzi wa maandishi kwenye matini yenye umbo la tukio katika picha asilia.
Twitter 100k
Twitter100k ni mkusanyiko mkubwa wa data kwa urejeshaji wa midia mtambuka unaosimamiwa hafifu.
SSIG-SegPlate - Sehemu ya Bamba la Leseni (LPCS)
Seti hii ya data hutathmini Sehemu ya Tabia ya Bamba la Leseni (LPCS) na picha 101 za magari ya mchana.
Picha 105,941 Mandhari Asili Data ya OCR ya Lugha 12
Data inajumuisha lugha 12 (6 za Asia, 6 za Ulaya) na matukio na pembe mbalimbali za asili. Inaangazia visanduku vya kufunga vya kiwango cha laini na manukuu ya maandishi. Ni muhimu kwa kazi za OCR za lugha nyingi.
Seti ya Data ya Picha ya Ubao wa Saini wa India
Seti ya data ina picha za alama za trafiki za India kwa ajili ya uainishaji na utambuzi, zilizochukuliwa katika hali mbalimbali za hali ya hewa mchana, jioni na usiku.
Hizi zilikuwa baadhi ya seti za juu za chanzo huria za kufunza miundo ya ML kwa programu za utambuzi wa maandishi. Kuchagua inayolingana na biashara yako na mahitaji ya programu kunaweza kuchukua muda na juhudi. Hata hivyo, lazima ujaribu na hifadhidata hizi kabla ya kuamua inayofaa.
Ili kukusaidia kufikia utumiaji wa utambuzi wa maandishi unaotegemewa na bora ni Shaip - mtoa huduma wa teknolojia ya hali ya juu. Tunatumia uzoefu wetu wa teknolojia ili kuunda inayoweza kubinafsishwa, iliyoboreshwa na seti bora za mafunzo ya OCR kwa miradi mbalimbali ya wateja. Ili kuelewa kikamilifu uwezo wetu, wasiliana nasi leo.
