По умолчанию файлы PDF редко редактируются, кроме как автором. У большинства пользователей нет доступа к инструментам, которые сделали бы PDF редактируемым. Наряду с этим распространенной проблемой при работе с PDF-файлами является проблема со встроенными шрифтами. Текст в PDF часто нельзя выделить.

Проблема в том, что PDF-файл никогда не может быть текстом, а может быть фотографией физической страницы, преобразованной в PDF-файл. С той же проблемой приходится сталкиваться при извлечении данных из изображений, поскольку текст в изображениях нельзя выделить.

Итак, как решить эти проблемы?

В этой статье мы обсудим, как можно извлечь текст из отсканированных/неотсканированных PDF-файлов и изображений.

Давайте приступим к делу.

Извлечение текста из PDF/изображений с оптическим распознаванием символов (OCR)

Технология OCR помогает сканировать документ, независимо от того, состоит ли он из текста или изображений, на наличие признаков текста. Он использует алгоритмы распознавания образов, чтобы определить, может ли какая-либо часть документа быть алфавитом, цифрой или символом.

После того, как это распознавание было сделано, средство извлечения OCR преобразует это изображение в текст в самом документе или извлекает этот текст из документа в отдельную среду. Средство извлечения OCR является важной частью технологии во многих областях и приложениях.

Зачем использовать экстрактор OCR?

В отсутствие экстракторов OCR все извлечение данных из отсканированных документов должно выполняться вручную. Если ваши данные доступны в формате PDF, вам нужно будет воспроизвести те же данные на листе Excel, прежде чем вы сможете их проанализировать. Как вы можете себе представить, этот ручной ввод данных занимает очень много времени и подвержен всякого рода ручным ошибкам. Часто у высшего руководства не было времени на ручную обработку данных, поэтому им приходилось нанимать кого-то для этого или отдавать весь процесс на аутсорсинг. Кроме того, данные нельзя отслеживать в режиме реального времени.

Экстрактор OCR — универсальное решение всех этих проблем. Хорошо обученный экстрактор OCR может извлечь все необходимые данные за считанные секунды с минимальной ошибкой.

Проблемы с извлечением данных из PDF-документов

Даже если у вас есть экстрактор OCR, часто у него есть несколько ограничений. Вот лишь некоторые из проблем с экстрактором OCR, с которыми вы можете столкнуться:

1. Документ никогда не был текстовым

‍Если документ, который сканирует программа OCR, изначально был текстовым, программа OCR, скорее всего, столкнется с легкой задачей, поскольку символы будут разборчивыми.

Однако, если документ никогда не был текстовым, а представляет собой изображение, преобразованное в PDF, большинству приложений OCR будет сложно извлечь данные.

2. Документ содержит таблицы

‍Если вы извлекаете данные из PDF-файла, не все экстракторы OCR справятся с этой задачей. Интуитивно понятно, что экстракторы OCR имеют тенденцию обрабатывать горизонтально выровненный текст как строку.

В результате у него могут возникнуть значительные трудности с распознаванием таблиц, представляющих собой блоки отдельных фрагментов текста. Это может стать еще более трудным, если документ содержит вложенные таблицы — таблицу внутри таблицы.

В Docsumo мы разработали специальный бесплатный инструмент, чтобы обойти это ограничение. С помощью бесплатного инструмента для извлечения таблиц Docsumo вы можете извлекать таблицы из любого отсканированного и неотсканированного документа PDF вместе с изображениями. Идите вперед и убедитесь сами.

3. Четкость изображения‍

Четкость изображения также является важным фактором производительности экстрактора OCR. Только OCR-экстрактор, хорошо обученный работе с множеством различных типов изображений, сможет извлекать текст из изображений, снятых при различных типах освещения.

Как работает распознавание текста?

Оптическое распознавание символов (OCR) идентифицирует образцы света и тени в документах, которые составляют буквы, буквы и символы.

В то время как ранние системы OCR были разработаны для работы с ограниченным количеством шрифтов, современная интеллектуальная технология OCR способна распознавать несколько шрифтов в документах, рукописных заметках и рукописных текстах.

Принцип работы технологии OCR заключается в том, что пользователи сначала загружают в системы отсканированные изображения своих документов. Технология распознает тексты и строки в этих документах посимвольно, тщательно просматривая весь документ.

Как только алгоритмы OCR считывают данные, они извлекают и преобразуют документы в редактируемый текст. Пользователи могут экспортировать свои документы в виде электронных таблиц PDF, JSON, CSV, Excel или конвертировать в различные форматы файлов.

Современное OCR работает с использованием обнаружения признаков вместо распознавания образов, когда анализируются отдельные компоненты символов, букв и символов, а не обнаружение общих шрифтов.

Например, правило, указывающее, что программа должна обнаруживать A как штрихи под двумя углами, имеющие заостренный конец наверху и пересекающиеся между ними горизонтальные линии — независимо от того, каким шрифтом или стилем написан A, программа может обнаружить это.

Распознавание рукописного ввода — это эксклюзивная функция интеллектуального оптического распознавания текста, когда программы могут считывать данные из комбинированных полей в документах и ​​использовать распознавание функций сенсорного экрана, когда программное обеспечение может обнаруживать пользователей, пишущих символы построчно, и распознавать особенности стилей рукописного ввода, что упрощает извлечение текстов. после начального чтения. Повседневное распознавание символов используется для сканирования машинописных текстов, рукописных документов и символов с фотоизображений на фото.

Сложные OCR-решения также способны анализировать макет, когда программы выходят за рамки базового распознавания текста и могут сканировать таблицы, макеты, столбцы и различные типы данных в документах.

Одним из важных факторов, который следует учитывать, является то, что, несмотря на то, что OCR может обеспечить точность данных от 95% до 99,5%, оно далеко не идеально и требует в определенной степени корректуры человеком после автоматического извлечения данных.

Интеллектуальное OCR или ICR принимает другой оборот, поскольку модели ИИ лучше распознают различные шрифты и стили почерка из отсканированных изображений, PDF-файлов и документов, а это означает, что количество необходимых человеческих проверок становится меньше по мере того, как в системы поступает больше данных.

Некоторые программы OCR могут предоставлять функции исправления ошибок и поддержку преобразования извлеченных данных на несколько языков, что полезно для пользователей.

Технология OCR используется с начала 1920-х годов, и для оптимальной работы лучших решений пользователям важно получать четкие изображения отсканированных документов. Это должно помочь API зафиксировать точное форматирование и упростить процесс извлечения данных.

Заключение

Предприятиям, а также отдельным пользователям требуется экстрактор OCR, который преодолевает эти проблемы и помогает извлекать данные быстрее и с большей точностью. Бесплатный OCR-сканер Docsumo — это бесплатный и хорошо обученный инструмент для извлечения данных из любого документа. Попробуйте сегодня и убедитесь сами!

Это сообщение изначально было опубликовано в Блоге Docsumo.

Docsumo — это платформа интеллектуальной обработки документов (IDP), которая может автоматически собирать, извлекать, проверять и обрабатывать данные из документов любого типа с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Подробнее о Документы на нашем сайте.