OCR (Optik Karakter Tanıma) teknolojisi, taranmış kağıt belgeler, PDF dosyaları ve dijital kamera ile çekilmiş görüntüler gibi belge türlerinin düzenlemeye ve aranabilir verilere dönüştürmeye yarayan bir teknolojidir. OCR, bir görsel üzerinden harfleri seçip ayırarak bu harflerden kelimeler ve kelimelerden cümle grupları oluşturmaya yarayan bir teknolojidir. OCR (optik karakter tanıma) sayesinde zamandan, paradan ve diğer tüm kaynaklardan verim elde etmek mümkündür. OCR bu bakımdan otomatik veri çıkarma ve depolama kullanan tasarruflu bir iş süreci olarak da tanımlanabilir.
OCR yazılımı görüntüdeki harfleri ayırır, kelimelere dönüştürür ve kelimelerden cümleler oluşturur. Yani, fiziksel ortamdan türetilen orijinal bir içeriğin dijital ortama aktarılmasını sağlar. Birçok içeriğe dijital olarak da erişmenizi ve bunları düzenlemenizi destekler. OCR bunların yanında manuel olarak veri girme ihtiyacını ortadan kaldıran bir sistemdir.
OCR sistemleri, fiziksel olarak yazdırılan dosyaları bir makine tarafından okunabilir metne dönüştürmeye yarar. Bunun için donanım ve yazılımın bir kombinasyonunu kullanır. Optik tarayıcılar ve özel devre kartları gibi donanımlar ile metni kopyalar, bu metinleri okur ve OCR’nin sahip olduğu bu yazılım veri işlemeyi yönetir. OCR yazılımı, bir basılı belgedeki dili ve el yazısı stilini tanımlama gibi oldukça gelişmiş ICR (Akıllı Karakter Tanıma) yöntemlerini uygulamak için yapay zekadan (AI) faydalanabilir.
OCR, basılı yasal veya tarihi belgeleri PDF dosyalarına dönüştürmek için en bilindik ve en kullanılan yöntemdir. Bu yöntem sayesinde sayfalarca belge, dijital ekranlara sığar. OCR’nin getirdiği bu kolaylık da kullanıcıların belgeleri tıpkı bir kelime işlemcide oluşturulmuş gibi düzenlemesine, biçimlendirmesine ve aramasına olanak sunar.
Optik Karakter Tanıma (OCR) teknolojisi ilk olarak 1974 yılında ortaya çıkmıştır. Ray Kurzweil’in ilk OCR ürünü, basılı metni o zamana kadar bilenen her yazı tipinde okuyabilen ve yüksek sesle okuyabilen bir okuyucu idi. Kurzweil, bu şirketi 1980’de Xerox’a sattı. Xerox da bu şirketi baz alarak aynı teknolojiden yararlandığı analogdan dijitale metin dönüştürmeyle ilgileniyordu.
OCR teknolojisi, eski gazete içeriğinin sayısallaştırıldığı 1990’ların başında popüler olmaya başladı. Teknolojik gelişmelerin ilerlemesiyle basılı yayınların dijitale aktarılması da hız kazandı. Günümüzün OCR teknolojilerini düşündüğünüz, mükemmele yakın karakter tanıma doğruluğu bulunuyor. Elbette ilk örnekler böyle değildi. Günümüzde OCR teknolojisi, karmaşık belgeleri işlerken iş akışlarını otomatikleştirmek için gelişmiş yöntemler kullanır. Bu teknoloji gelişmeden önce, belgeleri dijital olarak biçimlendirmenin tek yolu, metni manuel olarak yeniden yazmaktı. Bu sadece zaman kaybetmeye değil, aynı zamanda hatalar yapamaya ve buzu düzeltmek için de ekstra emek harcamaya neden oluyordu. Günümüzde ise OCR hizmetleri ile bu problem tamamen ortadan kalktı. Artık geniş çapta halka açık olan OCR teknolojileri, herkesin kullanabileceği bir şekilde Google Cloud Vision OCR gibi belgeleri taramanıza ve bunları depolamanıza olanak tanıyan çözümlerle karşınıza çıkıyor.
OCR Nasıl Çalışır?
Optik Karakter Tanıma (OCR), fiziksel bir belgeyi işlerken tüm sayfalar kopyalandıktan sonra, bu belgeyi iki renkli ya da siyah beyaz sürüme dönüştürür. Bu sürümde taranmış bir görüntü veya bitmap, açık ve koyu alanlar için analiz edilir. Daha sonra koyu alanlar tanınacak karakterler olarak tanımlanır ve açık alanlar da arka plan olarak tanımlanır. Karanlık alanlar, harfleri ve sayıları aramak için işlenir. Bu aşamabir defada bir karakter, kelime veya metin bloğunu işler. Tanımlanan bu karakterler daha sonra örüntü tanıma veya özellik tanıma algoritmaları kullanılarak tanımlanır.
Örüntü tanıma kısaca, taranan fiziki dosyalar veya görüntü dosyalarındaki karakterleri karşılaştırmak ve tanımak için kullanılır. Bu dosyalarda yer alan çeşitli yazı tiplerindeki ve formatlardaki metin örnekleri bir OCR programına girildiğinde kullanılır. Özellik tanıma ise, OCR taranan belgelerdeki karakterleri tanımak için belirli harf veya sayı özelliklerine ilişkin kurallar uyguladığında tercih edilir.
Bahsedilen özellikler, karakter içindeki köşegen çizgilerin, köşegenlerin veya eğrilerin sayısını içerir. Yani karakteristik olduğundan dolayı dijital algılamada karakter tanımlanmasını bu şekilde analiz eder. Bu bir nevi dijital belgenin görsel hafızası gibidir. Örnek verecek olursak, büyük bir ‘A’ çizerken 3 çizgi kullanmanız gerekir. Bu çizgiler, ortada yatay bir çizgiyle buluşan iki çapraz çizgi olarak tanınır. Bunun gibi karakterler tanımlandıktan sonra, bilgisayar sisteminin daha fazla manipülasyon için kullandığı ASCII kodlarına dönüştürülürler.
Ek olarak OCR programları belge görüntülerinin yapısını da analiz etmeye ve dijitale aktarmaya müsaittir. Sayfayı metin blokları, tablolar ve resimler gibi parçalara bölebilirsiniz. Bu teknolojide satırlar önce kelimelere, sonra karakterlere ayrılır. Harfler seçildikten sonra, program bunları bir dizi örnek görüntüyle karşılaştırır. Olası tüm eşleşmeleri işledikten sonra tanımlanan metin görüntülenir. OCR yazılımları görselleri ve metinleri şu şekilde işler:
- İlk olarak OCR yazılımı görüntüyü dönüştürülmesi istenen metin için tarar. Bu adımda, bir dijital kamera, tarayıcı ya da farklı bir cihaz kullanarak metnin bir görüntüsünü yakalar.
- OCR yazılımı, görüntü kalitesini ve keskinliğini artırmak için çeşitli filtreler ve dönüşümler kullanır. Bunları uygulayarak görüntüleri önceden işler. Bu adım, potansiyel görüntü bozulmalarının düzeltilmesini engeller.
- OCR yazılımı, görüntüyü ayrı karakterlere bölmek ve her karakter için belirli yazı tipini, stili ve dili belirlemek için görüntü işlemek için kendi algoritmalarını kullanır.
- OCR yazılımı, tüm bu aşamalar tamamlandıktan sonra tanınan karakterleri makine tarafından okunabilir metne dönüştürür ve metni düz metin dosyaları veya PDF belgeleri gibi uygun bir biçimde formatlandırır.
OCR’nin Avantajları Nedir?
OCR kullanmak birçok kişinin tercih ettiği yöntemler arasındadır. OCR teknolojisinin başlıca avantajları şu şekildedir:
Basit optik karakter tanıma yazılımı
Sıradan bir OCR motoru, çeşitli yazı tiplerini ve metin görüntü düzenlerini şablon olarak algılar, bunları kaydeder. OCR yazılımı, metin görüntülerini dahili bir veri tabanıyla karakter karşılaştırmak için düzen eşleştirme algoritmaları kullanır. Sistem metni kelime kelime eşleştirir, buna da optik kelime tanıma denir. Bu yazılım ile neredeyse sınırsız sayıda yazı tipi ve el yazısı stili olduğundan ve bunların tümü yakalanıp veri tabanında depolanamayacağından bu çözümün sınırlamaları vardır.
Akıllı Karakter Tanıma Yazılımı
Günümüzde OCR sistemleri, metni insanların yaptığı şekli ile okumak için Akıllı Karakter Tanıma (ICR) teknolojisini kullanır. Gelişmiş teknikler ile makinelere insanlar gibi davranmayı öğretmek için makine öğrenimi yazılımı kullanır. Sinir ağı adı verilen bir makine öğrenme sistemi vardır. Bu sistem, metni farklı düzeylerde analiz eder ve görüntüyü birden çok kez işler. ICR tipik olarak bir görüntüyü karakter karakter işler, ancak işlem hızlıdır ve saniyeler içinde sonuç verir.
Akıllı Kelime Tanıma
Akıllı sözcük tanıma sistemleri, ICR ile aynı standartlarda çalışır. Ancak bundan farklı olarak görüntüleri karakter olarak önceden işlemek yerine, tüm sözcük görüntülerini işler.
Optik Marka Tanıma
Optik işaret tanıma, belgelerinizdeki logoları, filigranları ve diğer metin ögelerini tanımlar.
Aranabilir Metin
Kuruluşlar, mevcut ve yeni belgeleri tamamen aranabilir büyük bir bilgi arşivlerine dönüştürebilir. Daha fazla bilgiyi işlemek için metin veritabanını otomatik olarak işlemek üzere veri analiz yazılımını da kullanmak mümkündür.
İş Verimliliği
OCR yazılımı ile belge ve dijital iş akışlarını işletmenize otomatik olarak entegre edebilirsiniz. OCR yazılımıyla iş verimliliği ve tasarruf adına çok fazla şey yapılabilir. El yazısı formlarını otomatik olarak doğrulamak, incelemek, düzenlemek ve analiz etmek için belgeler taranabilir. Manuel kelime işleme ve veri girişi için gereken zamandan tasarruf bu şekilde mümkündür. İhtiyacınız olan belgeleri veri tabanınızda hızlı bir şekilde bulabilirsiniz. El yazısı notlarınızı kolaylıkla düzenlenebilir metin ve belgelere dönüştürebilirsiniz.
OCR ve Yapay Zeka
OCR genellikle şirketlerin dağıtabileceği diğer yapay zeka çözümlerinin de bir parçasıdır. Birkaç örnek vermek gerekirse, sürücüsüz arabaların plakalarını ve trafik işaretlerini tarar ve okur, sosyal medya gönderilerindeki marka logolarını ve reklam görsellerindeki ürün ambalajlarını tanır. Bu tür örnekler daha da arttırılabilir. AI teknolojileri gibi yapay zeka teknolojileri, işletmelerin maliyetleri azaltan ve müşteri deneyimini iyileştiren daha iyi pazarlama ve operasyonel kararlar almasına yardımcı olabilir.
İlginizi Çekebilir: En İyi Yapay Zeka Sohbet Botları: ChatGPT ve Diğer Alternatifler
Eline sağlık.