PLAY を押して OCR
重要なのは AI ではなく、AI を使用して違いを生み出す方法です
光学的文字認識 (OCR) は、今日でも画像処理およびマシンインテリジェンスにおいて最も困難な分野の ひとつです。考えられる文字と、文字をさまざまな表面に適用するアプローチが多岐にわたるということだけでも、どれほどの困難を伴うかがうかがえます。
そのうえ、OCR に対する期待は高いです。昨今人々は、人間と同じように、すべての文字を即座に認識し、正しく解釈することを求めています。これを受けて、ディープラーニングベースの OCR システムが増加しています。実データや合成サンプルデータによるさまざまなトレーニングを通じて、ルールベースのアプローチに欠けている解釈に必要な領域を学習します。
しかし、最先端のテクノロジーを使用するだけでは成功は保証されません。使いやすく、パフォーマンスが高く、メンテナンスがしやすい方法で提供することのほうが、はるかに重要です。ディープ OCR システムであっても、品質、実行速度、使いやすさは絶対的なものではないからです。
IDS の技術記事では、すばやく低コストで導入でき、信頼性が高く、確実な読み取り品質を提供し、使いやすくメンテナンスが容易な優れた OCR システムを選択するための重要な要因を、DENKnet OCR モデルを用いて説明しています。
