مدل OCR (Optical Character Recognition) یا شناسایی نوری حروف، یک تکنولوژی است که به کمک آن می‌توان متن موجود در تصاویر را به متن قابل ویرایش و جستجو تبدیل کرد. این مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش تصویر، قادر به شناسایی و استخراج حروف و کلمات از تصاویر هستند.
مراحل عملکرد OCR
پیش‌پردازش تصویر:
باینری‌سازی: تبدیل تصویر رنگی یا خاکستری به تصویر سیاه و سفید برای ساده‌سازی پردازش.
نرمال‌سازی: تنظیم اندازه و وضوح تصویر.
حذف نویز: از بین بردن نقاط و خطوط اضافی برای بهبود کیفیت تصویر.
اصلاح چرخش و کجی: تصحیح زاویه‌های احتمالی در تصویر برای اطمینان از صاف بودن متن.
تقسیم‌بندی (Segmentation):
جداسازی بخش‌های مختلف تصویر به مناطق کوچکتر مانند خطوط، کلمات و حروف.
شناسایی هر کاراکتر به صورت جداگانه.
استخراج ویژگی‌ها:
استخراج ویژگی‌های خاص هر کاراکتر مانند خطوط، منحنی‌ها و تقاطع‌ها.
تبدیل این ویژگی‌ها به بردارهای عددی قابل استفاده برای مدل.
تشخیص (Recognition):
استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای شناسایی حروف و کلمات.
تطبیق ویژگی‌های استخراج شده با الگوهای موجود در دیتابیس مدل.
پس‌پردازش:
اصلاح و بهبود نتایج تشخیص، مانند تصحیح املایی.
ترکیب حروف و کلمات به جملات و پاراگراف‌های منظم.
الگوریتم‌ها و مدل‌ها
مدل‌های کلاسیک:
استفاده از روش‌های مبتنی بر تطبیق الگو (Pattern Matching) و استخراج ویژگی‌های دستی.
الگوریتم‌هایی مانند K-NN، SVM و HMM.
مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning):
استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده مانند CNN و RNN.
استفاده از مدل‌های مبتنی بر LSTM برای پردازش ترتیبی کاراکترها و کلمات.
کاربردهای این مدل چی هستند ؟
اسکن اسناد: تبدیل اسناد اسکن شده به متن دیجیتال برای آرشیو و جستجو.
پردازش چک‌ها و فاکتورها: استخراج اطلاعات مالی از تصاویر اسناد مالی.
تشخیص پلاک خودرو: شناسایی و خواندن پلاک‌های خودروها در سیستم‌های نظارتی.
کمک به نابینایان: تبدیل متن‌های چاپی به صوت برای استفاده نابینایان.
مدل‌های OCR به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند و با پیشرفت‌های جدید در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، دقت و کارایی آنها به طور قابل توجهی افزایش یافته است.
