Каждый день мы сталкиваемся с необходимостью преобразовывать информацию из одного формата в другой. Что, если этот процесс можно было бы максимально автоматизировать с помощью специальных компьютерных программ? В этой статье речь пойдет о программах распознавания текста, речи, изображений и других типов контента. Вы узнаете об их видах, технических характеристиках и особенностях, а также получите практические советы по выбору и настройке.
Введение в программы распознавания
Программы распознавания позволяют автоматически преобразовывать информацию из одного формата в другой. Например, распознавать текст на изображении или в PDF-файле и превращать его в редактируемый текстовый документ.
Основные типы программ распознавания:
- Распознавание текста (OCR)
- Распознавание речи
- Распознавание лиц
- Распознавание объектов
Распознавание происходит на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. Программы анализируют входные данные, сравнивают с эталонными образцами в своей базе и выявляют соответствия.
Программы распознавания текста (OCR)
Программа для распознавания текстов (OCR) исключительно полезна при работе со сканированными или распечатанными документами. Ее основное назначение:
- Перевести отсканированный документ в редактируемый текстовый формат
- Распознать текст на фото или изображении и извлечь его
- Преобразовать PDF-документ в Word, Excel и другие форматы
Таким образом, OCR экономит массу времени, которое можно было бы потратить на ручной набор или копирование текста. Распознанный текст вы сможете редактировать в любом текстовом редакторе.
Лучшие программы распознавания текста
Среди популярных приложений для распознавания текста можно выделить:
- ABBYY FineReader
- Adobe Acrobat
- Microsoft Office Lens
- Tesseract OCR
- FreeOCR
ABBYY FineReader считается лидером по соотношению цена-качество и имеет очень высокую точность распознавания.
«Приложение легко распознает печатные символы и преобразовывает отсканированные документы в цифровые форматы» - Редакция CNews.
Программа Adobe Acrobat также хорошо справляется с распознаванием, но для использования OCR нужно приобретать платную подписку Acrobat Pro.
Факторы, влияющие на качество распознавания
На точность распознавания текста влияют такие факторы:
- Качество и четкость исходного изображения
- Язык и шрифт распознаваемого текста
- Наличие специальной предобученной нейросети под конкретные языки и шрифты
- Объем данных для анализа и самообучения программы
- Вычислительные мощности компьютера или сервера с установленной программой
Программы распознавания речи
Программы распознавания речи (speech recognition) позволяют переводить устную человеческую речь в текстовый формат. Эта технология активно применяется в различных сферах:
- Голосовые помощники (Siri, Алиса, Alexa)
- Службы распознавания звонков
- Преобразование аудио/видео записей в текст
- Системы для людей с ограниченными возможностями
Точность распознавания речи зависит от многих факторов: качества записи, языковых особенностей, наличия шумов и посторонних разговоров. Современные нейросетевые алгоритмы демонстрируют показатели до 98%, но чаще реальная точность составляет около 80-90%.
Программы распознавания лиц
Технологии распознавания лиц (facial recognition) используются в системах видеонаблюдения, приложения для определения возраста человека по фото, в социальных сетях для поиска знакомых лиц.
Этот класс программ опирается на методы машинного и глубокого обучения, чтобы находить ключевые особенности и биометрические характеристики лиц на фото или видео.
Программы распознавания объектов
Распознавание объектов на изображениях (object recognition) - еще один перспективный вид AI-приложений. С их помощью можно в автоматическом режиме:
- Определять объект на фотографии
- Подсчитывать количество определенных объектов
- Классифицировать объекты по категориям
- Отслеживать перемещение объектов в видеопотоке
Эти программы находят применение в робототехнике, логистике, интеллектуальном ЖКХ и многих других областях.
Дополнительные возможности программ распознавания объектов
Помимо распознавания объектов на статичных изображениях, некоторые программы умеют выполнять более сложные задачи:
- Отслеживание перемещений объектов в видеопотоке в режиме реального времени
- Распознавание действий и поведенческих паттернов
- Измерение характеристик объектов (размер, цвет, форма, скорость)
- Прогнозирование дальнейшего поведения
Нейронные сети для распознавания
Для распознавания объектов и изображений с высокой точностью используются нейронные сети - алгоритмы на основе искусственного интеллекта.
Современные нейронные сети способны обучаться на больших наборах примеров, постепенно улучшая качество распознавания.
Программа распознавания музыки для определения мелодий
Существуют специальные приложения для распознавания музыки. Они позволяют определить название и исполнителя мелодии, прослушав аудиофрагмент.
Такие программы работают с использованием технологий искусственного интеллекта, сверяя воспроизводимую мелодию со своей музыкальной базой данных.
Программы распознавания при сканирования
Многие современные программы для сканирования имеют встроенные функции распознавания текста. Они позволяют сразу при сканировании документа переводить его в редактируемые форматы (TXT, DOC(X), PDF).
Такие программы значительно упрощают работу с бумажными архивами и большими объемами документации.
Использование программ распознавания в сканерах
Многие современные модели сканеров поддерживают технологию OCR непосредственно на аппаратном уровне или через программное обеспечение.
Встроенные в сканер функции распознавания позволяют максимально эффективно оцифровывать документы и переводить их в редактируемые форматы уже на этапе сканирования.
Алгоритмы распознавания для операционной системы Android
В мобильной операционной системе Android реализовано множество полезных инструментов распознавания, работающих на базе искусственного интеллекта:
- Распознавание лиц в приложении Камера
- Распознавание объектов в изображениях в Приложениях Google
- Голосовой помощник Google с функцией распознавания речи
Эти и многие другие интеллектуальные сервисы делают смартфоны и планшеты на ОС Android еще более удобными в использовании.
Другие области применения распознавания в Android
Помимо стандартных приложений, функции распознавания интегрируются и в другие популярные Android-приложения:
- Распознавание текста в изображениях в галерее
- Определение объектов на фото в Yandex Картинках
- Распознавание музыки в музыкальных плееров и Shazam
Распознавание для мобильных банковских приложений
Многие банки используют технологии распознавания в своих мобильных приложениях для повышения безопасности и удобства:
- Распознавание лица или отпечатка пальца для аутентификации
- Распознавание текста в платежных документах
- Идентификация клиента по голосу
Перспективы развития мобильного распознавания
В будущем ожидается дальнейшее развитие и совершенствование алгоритмов распознавания для мобильных устройств. В числе перспектив:
- Повышение точности распознавания в условиях нехватки вычислительных ресурсов
- Сокращение объемов данных, необходимых для обучения нейросетей
- Работа с распознаванием на устройстве без передачи данных в облако
Облачные решения для распознавания
Многие сервисы распознавания доступны на базе облачных технологий. Это позволяет использовать мощные вычислительные мощности по подписке без необходимости развертывания собственной инфраструктуры.
Google Cloud Vision для распознавания
Одним из лидирующих облачных сервисов для распознавания является Google Cloud Vision. Он предоставляет доступ к мощным инструментам машинного обучения для:
- Распознавания текста
- Распознавания лиц
- Идентификации объектов и меток
Работа происходит посредством вызова API без необходимости тратить ресурсы на обучение нейросетей.
Microsoft Azure Cognitive Services
Еще одна популярная облачная платформа для распознавания - это Microsoft Azure Cognitive Services. Она включает следующие инструменты ИИ:
- Распознаватель текста (OCR)
- Распознаватель речи
- Компьютерное зрение
- Языковые алгоритмы
Облачное распознавание от Яндекс
Яндекс также предлагает ряд сервисов распознавания на базе облачных технологий и машинного обучения:
- Распознавание речи
- Распознавание изображений
- Обработка текстов на естественном языке
Риски, связанные с технологиями распознавания
Несмотря на огромный потенциал технологий распознавания, существуют и определенные риски при их использовании:
- Недостаточная точность, особенно при работе со сложными данными
- Угрозы конфиденциальности личных данных
- Возможность использования в противоправных целях (мошенничество, слежка)
