Технологии распознавания рукописного текста открывают новую эру в оцифровке документов и архивов. Узнайте, как это работает и что даст бизнесу и обществу.
История развития технологий распознавания текста
Первые технологии оптического распознавания символов (OCR) появились еще в 1933 году. Однако они умели работать только с печатным текстом. Распознавание же рукописного текста оказалось значительно более сложной задачей.
Лишь в 1990-х годах появились первые коммерческие решения для распознавания печатного текста. Но потребовались десятилетия усилий, чтобы научить компьютеры «читать» рукописный текст.
Зачем нужно распознавание рукописного текста
Распознавание рукописного текста открывает новые возможности для бизнеса и общества в целом:
- Ускорение бизнес-процессов: одобрение кредитов, обработка платежей, работа техподдержки
- Оцифровка архивов и доступ к историческим данным
- Автоматическое заполнение полей в документах
- Анализ больших объемов ранее недоступной информации
По сравнению с изображениями, текст занимает в 10 раз меньше места. Кроме того, его можно легко искать, редактировать и анализировать.
Как устроено распознавание рукописного текста
В основе современных технологий распознавания лежат нейронные сети и методы машинного обучения. Рассмотрим на примере решения Content AI от компании ABBYY, как это работает.
- Изображение делится на фрагменты с помощью алгоритмов сегментации
- Каждый фрагмент обрабатывается нейросетью
- На выходе формируется таблица вероятностей для каждого символа
- Результат интерпретируется с учетом языкового контекста
Для обучения нейросетей требуется большой объем размеченных данных. В случае с рукописным текстом это сотни тысяч фрагментов реальных заполненных вручную документов. Качество распознавания зависит от разборчивости почерка и типа документа. Для наиболее распространенных случаев оно составляет 85-95%.
Лучшие программы для распознавания рукописного текста
PDFelement - популярное коммерческое приложение с поддержкой распознавания рукописного текста. Оно использует нейросети и подходит для различных задач обработки PDF документов.
Его ключевые возможности:
- Преобразование сканов и фото в текст
- Редактирование PDF
- Конвертация в другие форматы
- Распознавание почерка и сокращений
Доступна бесплатная версия с ограниченным функционалом и рекламой.
Другие популярные приложения для распознавания текста
Помимо PDFelement, существует множество других решений для распознавания как печатного, так и рукописного текста. Рассмотрим некоторые популярные варианты:
- SimpleOCR. Это бесплатная программа с открытым исходным кодом. Она позволяет распознавать текст на изображениях и в PDF. Поддерживает несколько языков, включая русский. Функционал SimpleOCR довольно ограничен по сравнению с коммерческими аналогами. Но для простых задач вполне подходит.
- ABBYY FineReader. Пакет от российской компании ABBYY с поддержкой распознавания, сканирования и конвертации документов. Имеет мощные возможности для работы с большими объемами бумажных архивов. В отличие от многих конкурентов, FineReader умеет распознавать документы со смешанными языками и шрифтами.
- Tesseract. Бесплатная программа с открытым исходным кодом, разработанная компанией Google. Позволяет распознавать печатный и в меньшей степени рукописный текст. Поддерживает большое количество языков. Интегрируется со многими сканерами и хранилищами документов.
Критерии выбора ПО для распознавания текста
При выборе решения для распознавания текста стоит обращать внимание на такие критерии:
- Поддерживаемые языки и шрифты
- Возможности по предварительной обработке
- Интеграция с другими системами
- Производительность и масштабируемость
- Стоимость лицензии
Интеграция OCR в корпоративные системы
Чтобы получить максимальную отдачу от внедрения технологий распознавания текста, важно правильно интегрировать их с другими информационными системами компании.
Интеграция со сканерами и МФУ
Удобно настроить автоматическую передачу отсканированных файлов на сервер распознавания. Это позволит мгновенно конвертировать бумажные документы в цифровой текстовый формат.
Интеграция с DMS и ECM системами
Подключение модуля OCR к системам электронного документооборота открывает новые возможности для работы с архивами и поиска данных.
Интеграция со сторонними хранилищами данных
Распознанный текст можно передавать в различные хранилища структурированных и неструктурированных данных: базы данных, хранилища документов, поисковые системы.
Облачные сервисы распознавания текста
Альтернативой локальному ПО может служить подписка на облачный API-сервис распознавания. Это позволяет экономить на инфраструктуре и получать доступ к последним обновлениям моделей.
Преимущества облачных OCR сервисов
- Отсутствие необходимости в собственных мощностях
- Высокая доступность и надежность
- Простота масштабирования и интеграции
Ключевые облачные сервисы OCR
Среди лидеров - Google Cloud Vision, Microsoft Azure Computer Vision, Amazon Textract, ABBYY Cloud OCR SDK.
Перспективы развития технологий распознавания текста
Несмотря на впечатляющие успехи последних лет, технологии оптического распознавания текста не стоят на месте и продолжают совершенствоваться:
- Улучшение качества и точности. По мере накопления все больших объемов данных для обучения, качество распознавания будет неуклонно расти. Уже в обозримой перспективе она достигнет человеческого уровня.
- Распознавание рукописного текста на новых языках. Сейчас поддерживается ограниченный набор языков, преимущественно западных. Со временем появится возможность распознавания текстов на десятках различных языков.
- Улучшение обработки сложных случаев. Например, распознавание сильно искаженных, поврежденных или стилизованных текстов. А также смешанных языков и шрифтов в рамках одного документа.
- Снижение стоимости внедрения. Рост конкуренции и доступности вычислительных мощностей постепенно снизит цены на системы распознавания текста.
