هرآنچه که باید از تبدیل تصویر به متن با هوش مصنوعی و سرویس OCR بدانید

با روی‌آوردن میلیون‌ها کاربر از سراسر جهان به سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌های هوشمند، سرویس‌های تبدیل متن به تصویر، تبدیل متن به صوت و… می‌توان گفت که «عصر هوش مصنوعی» مدتی است که آغاز شده و با سرعتی شگفت‌انگیز درحال‌رشد و توسعه است. قطعاً تصاویری که به‌وسیله ابزارهای تبدیل متن به تصویر مانند Midjourney و Dall.E 2 خلق شده‌اند، نظر بسیاری از ما را به خود جلب کرده‌اند. اما در کنار این ابزارها، فناوری خلاقانه دیگری وجود دارد که به‌اندازه دیگر سرویس‌های مجهز به هوش مصنوعی، جذاب و کاربردی است. «تبدیل تصویر به متن»، بُعد تازه‌ای از قابلیت‌های تکنولوژی AI است که توانسته درک ما از محتوای بصری را وارد مرحله تازه‌ای کند. همراه ما باشید تا با بررسی فناوری تبدیل تصویر به متن، با کاربردها و ابزارهای آن بیشتر آشنا شویم.

فناوری «تبدیل تصویر به متن هوشمند» چیست؟

از تبدیل تصویر به متن هوشمند (AI image-to-text) با عنوان زیرنویس تصویر یا image captioning نیز یاد می‌شود؛ چرا که کاربرد اصلی آن، ارائه تحلیل متنی منسجم بر اساس محتوای تصویری است. اگر بخواهیم این فناوری را در یک جمله خلاصه کنیم، باید بگوییم که:

تبدیل تصویر به متن هوشمند، فرایندی است که در آن به کامپیوتر آموزش داده می‌شود که با دریافت تصاویر، توضیحی منطقی ارائه کند که به‌سادگی توسط انسان قابل‌فهم و درک باشد.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌منظور تجزیه‌وتحلیل محتوای یک تصویر از تکنیک‌های بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنند. در ابزارهای تبدیل تصویر به متن پیشرفته، خروجی این آنالیز به محتوای متنی منسجمی ختم می‌شود که ویژگی‌های بصری، اشیا، جزئیات پس‌زمینه و احساسات موجود در یک تصویر را بیان می‌کند.

چگونه هوش مصنوعی یک تصویر را به متن تایپ‌شده تبدیل می‌کند؟

همانند دیگر سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، فناوری تبدیل تصویر به متن نیز برای اینکه بهترین عملکرد را از خود به نمایش بگذارد، به حجم زیادی از داده‌ها نیازمند است. در گام نخست، مجموعه عظیمی از کلان‌داده‌های تصویری جمع‌آوری‌شده و با زیرنویس‌ها مرتبط همگام می‌شود. این زیرنویس‌ها می‌بایست به طور دقیق و بدون هیچ‌گونه خطایی، محتوای هر تصویر را توصیف کند. در آموزش یک مدل تبدیل تصویر به متن، کیفیت و صحت زیرنویس‌ها از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است؛ چرا که وجود داده‌های غلط می‌تواند عملکرد مدل نهایی را تحت‌تأثیر قرار دهد و از دقت آن بکاهد.

هسته اصلی مدل‌های تبدیل تصویر به متن از شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) تشکیل می‌شود که این شبکه‌های عصبی در معماری‌های مدرن‌تر، جای خود را به ترانسفورماتورها داده‌اند. در ادامه، کامپیوتر آموزش می‌بیند که بر اساس داده‌های قبلی که در اختیارش قرار گرفته، زیرنویس‌های جدیدی خلق کند و رفته‌رفته، تفاوت متن خلق شده با داده‌های از پیش تعریف‌شده را به حداقل برساند. در نهایت، عملکرد مدل با استفاده از معیارهایی مانند اندازه‌گیری همپوشانی (BLEU)، درنظرگرفتن مترادف‌ها و ترجمه‌ها (METEOR) و یا با تأکید بر زبان‌های متنوع و توصیفی (CIDEr) مورد ارزیابی قرار می‌گیرد تا نقاط قوت و ضعف آن مشخص شود.

فناوری تبدیل تصویر به متن هم مانند دیگر سرویس‌های مبنی بر هوش مصنوعی با سرعتی چشمگیر در حال پیشرفت و توسعه است و به‌منظور بهبود کیفیت و دقت زیرنویس‌های تولیدشده، مدل‌های پیشین به طور مستمر با تکنیک‌های جدید جایگزین می‌شوند.

قابلیت‌های فناوری تبدیل تصویر به متن

ممکن است بسیاری از ما به‌صورت روزانه از اشکال گوناگون از ابزارهای تبدیل تصویر به متن استفاده کنیم؛ اما به طور مشخص از اینکه در حال استفاده از این فناوری هستیم اطلاع نداشته باشیم. برای مثال، بسیاری از شبکه‌های اجتماعی که به‌صورت مداوم از آنها استفاده می‌کنیم، از سیستم تبدیل تصویر به متن هوشمند استفاده می‌کنند تا تصاویر آپلود شده توسط کاربران را آنالیز کنند و با درک علایق مخاطبان، تجربه تعاملی بهتری را برای آنها رقم بزنند. در ادامه، برخی از قابلیت‌های این فناوری را مرور می‌کنیم:

کپشن‌نویسی خودکار

پیش‌ازاین اشاره شد که کپشن‌نویسی خودکار، یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های تبدیل تصویر به متن است. کافی است تصور کنید که به کمک این قابلیت، فعالیت وب‌سایت‌هایی که می‌بایست به‌صورت روزانه برای هزاران تصویر کپشن‌نویسی کنند تا چه اندازه بهینه‌تر می‌شود. علاوه‌بر وب‌سایت‌ها، کاربران شبکه‌های اجتماعی هم از مزیت‌های این فناوری بهره می‌برند و از هوش مصنوعی برای توصیف تصاویر خود استفاده می‌کنند.

تبدیل تصویر به متن قابل‌ویرایش

تفاوتی ندارد که قصد داشته باشید کتاب‌ها و جزوه‌های درسی خود را رونویسی کنید و یا به‌عنوان یک کارمند، وظیفه تبدیل هزاران صفحه پرونده کاغذی به نسخه الکترونیک بر عهده شما باشد؛ درهرصورت، تبدیل محتوای متنی چاپ‌شده به فایل الکترونیکی قابل‌ویرایش زمان زیادی را به خود اختصاص می‌دهد. یکی از کاربردهای اصلی OCR، استخراج اطلاعات از تصاویر حاوی نوشتار است و کاربران می‌توانند با استفاده از ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی، تنها طی چند دقیقه، حجم زیادی از تصاویر را به متن تبدیل کنند.

دسترسی‌پذیری بیشتر

یکی از چالش‌هایی که افراد کم‌بینا با آن مواجه هستند، درک صحیح رنگ‌ها و تصاویر است. به کمک فناوری تبدیل هوشمند تصویر به متن، توضیح متنی واضحی از عکس موردنظر در اختیار افراد قرار می‌گیرد و به درک دقیق تصاویر کمک می‌کند. هوش مصنوعی در این نقطه متوقف نمی‌شود و با ادغام فناوری دیگری به نام تبدیل متن به صوت، کار را برای افراد کم‌بینا و نابینا از همیشه ساده‌تر می‌کند. به‌این‌ترتیب، تصویر در ابتدا به کمک فناوری OCR به متن دیجیتالی تبدیل می‌شود و این متون با ورود به ابزارهای تبدیل متن به صوت هوشمند، به زبانی صریح به گوش مخاطب می‌رسد.

جست‌وجو و طبقه‌بندی ساده‌تر

بسیاری از ما تجربه این را داشتیم که برای پیداکردن یک تصویر دیجیتالی، در میان ده‌ها فایل و پوشه به جست‌وجو پرداخته‌ایم؛ اما اگر به ابزار تبدیل تصویر به متن هوشمند دسترسی داشته باشید، تنها کافی است که برخی از المان‌ها موجود در تصویر را توصیف کنید تا هوش مصنوعی، نزدیک‌ترین نتایج به متن را در اختیار شما قرار دهد. از این قابلیت می‌توانید برای طبقه‌بندی موضوعی نیز استفاده کنید و تصاویری با مضامین مشترک را در دسته‌های مشخص قرار دهید.

بیشتر بخوانید: سرویس تبدیل تصویر به متن ocr

کاربرد تبدیل تصویر به متن OCR در انواع صنایع

فناوری OCR یکی از کاربردی‌ترین ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی است که در صنایع گوناگونی مورداستفاده قرار می‌گیرد و به شکلی خاص در هر یک از آنها، قابلیت‌های متنوع خود را به نمایش می‌گذارد. در ادامه، کاربردهای OCR در انواع صنایع را به تفکیک بررسی می‌کنیم:

قابلیت‌های فناوری OCR در کسب‌وکارها تجاری

شرکت‌های تجاری به طور معمول با حجم زیادی از اسناد فیزیکی مانند فاکتورها، رسیدها، قراردادها و فرم‌های متنوع روبه‌رو هستند که نیاز است به‌صورت دیجیتالی مورداستفاده قرار بگیرند. برای مثال، اسناد مالی و فاکتورهای خریدوفروش یک مجموعه می‌بایست به فرمت دیجیتالی تبدیل شوند تا بخش حسابداری بتواند اطلاعات موردنظر خود را به نرم‌افزارهای حسابرسی وارد کند. درنتیجه، اتوماسیون مبتنی بر OCR و استخراج آنی داده‌ها از اسناد فیزیکی، می‌تواند فرایندهای اداری سازمان‌ها را متحول کنند.

از دیگر قابلیت‌های فناوری OCR می‌توان به تهیه نسخه پشتیبان (بک‌آپ)، ذخیره‌سازی، بازیابی و جست‌وجوی آسان اطلاعات اشاره کرد. با استفاده از ابزارهای هوشمند OCR، می‌توانید اطمینان داشته باشید که متون فیزیکی شما در فضای امن دیجیتال نیز نگهداری می‌شوند و بر حسب نیاز، می‌توانید اطلاعات موردنظر را به‌سادگی ویرایش کنید.

قابلیت‌های فناوری OCR در فین‌تک

یکی از خصوصیات صنعت فین‌تک، حجم زیاد مشتریان و اسناد مالی آنهاست که نیاز است در سریع‌ترین زمان ممکن مورد ارزیابی قرار بگیرند. مجموعه‌های مالی در هنگام ارائه خدمات آنلاین، فرم‌های از پیش تعریف‌شده‌ای را در اختیار کاربران قرار می‌دهند تا با تکمیل آنها با اطلاعات فردی، روند ثبت‌نام و اعطای خدمات آغاز شود. ابزارهای پیشرفته OCR که به هوش مصنوعی مجهز هستند، این قابلیت را دارند که اسناد هویتی کاربران را آنالیز و داده‌های موردنیاز را در فیلدهای مشخص، جای‌گذاری کنند.

قابلیت‌های فناوری OCR در مراکز درمانی

پرونده الکترونیک سلامت (EHR) امروزه به یکی ضروری‌ترین اجزاء خدمات درمانی تبدیل شده که به پزشکان این امکان را می‌دهد که از هر کجای جهان به سوابق پزشکی هر فرد دسترسی داشته باشند. ابزارهای OCR می‌توانند نقش تأثیرگذاری در تکمیل پرونده الکترونیک بیماران ایفا کنند و اطلاعات فیزیکی آزمایش‌ها و نسخه‌های پزشکی را بلافاصله اسکن و به‌صورت دیجیتالی ذخیره کنند. این فرایند، علاوه‌بر اینکه از خطای انسانی هنگام ورود اطلاعات جلوگیری می‌کند، حجم کاغذبازی‌های اداری مراکز درمان را نیز کاهش داده و باعث می‌شود که کادر درمان، زمان بیشتری را صرف بهبود ارائه خدمات به مراجعه‌کنندگان کنند.

قابلیت‌های فناوری OCR در دیگر صنایع

قابلیت‌های OCR محدود به این صنایع نیست و می‌توان گفت که تقریباً تمامی مشاغل می‌توانند با استفاده از ابزارهای هوشمند تبدیل تصویر به متن، روند کاری خود را بهبود ببخشند. از جمله خرده‌فروشی‌ها و فروشگاه‌های اینترنتی که می‌توانند از طریق OCR و خواندن برچسب محصولات، به مدیریت دقیق موجودی انبار کمک کنند، مشاغل مرتب با حمله و نقل و باربری که با اسکن برچسب مرسولات، اطلاعات دقیق آدرس موردنظر را به دست می‌آورند و سیستم آموزشی که برای دیجیتالی کردن کتاب‌های درسی و جزوه‌های آموزشی از این فناوری استفاده می‌کند.

اینها تنها چند نمونه از مزایایی است که OCR هوشمند برای مشاغل گوناگون به ارمغان می‌آورد. با ادامه پیشرفت روزافزون تکنولوژی هوش مصنوعی، قابلیت‌های OCR نیز توسعه پیدا می‌کند و می‌توان انتظار داشت که در سال‌های پیش رو، فرصت‌های بیشتری برای بهبود تجربه کاربران و افزایش بهره‌وری از طریق اتوماسیون فرایند اسکن اسناد فراهم شود.

تفاوت OCR مبتنی بر هوش مصنوعی با ابزارهای غیرهوشمند

سرویس «OCR هوشمند» اصطلاحی است که اغلب برای توصیف ابزارهای تبدیل تصویر به متنی به کار می‌رود که در روند توسعه خود از فناوری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره برده‌اند. پیش از اینکه فناوری هوش مصنوعی به سرویس‌های OCR راه پیدا کند، ابزارهای تبدیل تصویر به متن متنوعی وجود داشت که با استفاده از تکنیک‌های مختلف، سعی در تبدیل اسناد فیزیکی به متون قابل‌ویرایش دیجیتالی داشتند. اما تفاوت این ابزارهای ساده با OCRهای مجهز به هوش مصنوعی در چیست؟

نخستین و بزرگ‌ترین تفاوت در دقت و درک مطالب میان این دو است. OCR هوشمند از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی برای بهبود دقت و درک متون استفاده می‌کند. ابزارهای هوشمند قادرند جمله‌های پیچیده، متن‌های دست‌نویس و انواع فونت‌های مختلف را با دقتی بالا به فایل قابل‌ویرایش تبدیل کنند. در مقابل، ابزارهای ساده OCR هنگام مواجه با فونت‌های متنوع، متون دست‌نویس و قاب‌بندی‌های نامتوازن با خطاهای فراوانی مواجه می‌شوند و دقت آنها به‌شدت کاهش پیدا می‌کند.

تفاوت دیگر در درک عناصر موجود در اسناد است. با استفاده از OCR هوشمند، می‌توانید اطمینان داشته باشید که تمامی عناصر متن از جمله سرفصل‌ها، پاراگراف‌ها، جداول و سایر عناصر ساختاری متن به‌درستی تشخیص و به فایل خروجی انتقال داده می‌شوند. طبیعتاً ابزارهای ساده تبدیل تصویر به متن، درک صحیحی از عناصر متنی ندارند و تنها کلمات موجود در سند را به طورت متوالی استخراج می‌کنند. درنتیجه، رعایت‌نکردن ساختار باعث می‌شود که چنین خروجی‌هایی عملاً غیرقابل‌استفاده باشند.

اسناد چندزبانه از دیگر چالش‌های است که OCRهای غیرهوشمند هنگام آنالیز آن با محدودیت مواجه می‌شوند و قادر نیستند از زبان‌هایی غیر از آنچه از پیش برای آنها تعریف‌شده پشتیبانی کنند. راه‌حل هوش مصنوعی برای این مسئله، یادگیری زبان‌های مختلف از طریق تکنیک یادگیری ماشین است و می‌تواند زبان‌های مختلفی ازجمله انگلیسی، فارسی، عربی و… را پشتیبانی کنند.

در کنار این موارد، این دو ابزار در مواردی مانند اصلاح و ویرایش متن، پشتیبانی از اسناد و فرمت‌های مختلف و یکپارچه‌سازی داده‌ها نیز تفاوت‌های چشمگیری با یکدیگر دارند. این در حالی است که OCR هوشمند قادر است با دریافت داده‌های جدید، عملکرد خود را به‌صورت مستمر بهبود ببخشد و ایرادات موجود را رفع کند. پس هنگام انتخاب سرویس تبدیل تصویر به صوت موردنیاز خود، توجه داشته باشید که ابزاری را به کار بگیرید که تمامی نیازهای شما را پوشش بدهد.

نحوه پیاده‌سازی و به‌کارگیری سرویس OCR

باتوجه‌به مزایای بیان‌شده درباره OCRهای هوشمند، حال وقت آن رسیده تا نحوه پیاده‌سازی و به‌کارگیری سرویس OCR را بررسی کنیم. پیش از هر چیز، لازم است که نیازهای خود را بشناسید و راهکار تبدیل تصویر به متن خود را بر طبق آن انتخاب کنید. ابزار شما می‌تواند یک نرم‌افزار قابل‌نصب، کتابخانه یا API باشد که به دو صورت منبع‌باز و تجاری در دسترس کاربران قرار دارند. این ابزارها در ویژگی‌های مختلفی از جمله پشتیبانی از زبان‌های مختلف، دقت، قابلیت تشخیص عناصر متنی و… با یکدیگر متفاوت‌اند.

پس از انتخاب و نصب ابزار موردنظر، نیاز است که فرمت تصاویر اسکن شده (JPEG ،TIFF ،PNG، و غیره) و همچنین نوع خروجی را تعیین کنید. اگر متن موردنظر شما شامل عناصری مانند فرم، جدول و ساختارهای این‌چنینی است، می‌توانید از ابزارهای پیشرفته‌ای استفاده کنید که پس از استخراج داده‌ها، خروجی‌های ساختارمندی را در اختیار شما قرار می‌دهند.

پس از آنالیز تصاویر حاوی نوشتار و دریافت فایل قابل‌ویرایش، حال نوبت آن است که خروجی نهایی را ویرایش کنید؛ چرا که حتی پیشرفته‌ترین سرویس‌های هوش مصنوعی هم در تشخیص برخی از واژه‌ها دچار خطا می‌شوند و نیاز است که پیش از استفاده، داده‌ها را مورد بازبینی قرار دهید.

به یاد داشته باشید که عملکرد سرویس‌های تبدیل تصویر به متن، به عواملی مانند کیفیت، نور و زاویه تصاویر و همچنین نوع قلم و پیچیدگی عناصر موجود در متن وابسته است و این متغیرها می‌تواند خروجی شما را تا حد زیادی تحت‌تأثیر قرار دهد. پیشنهاد می‌شود تاحدامکان، کیفیت تصویر ورودی را بهبود ببخشید تا در نهایت شاهد خروجی دقیق‌تری باشید.

معرفی ابزارها و نرم‌افزارهای هوشمند تبدیل تصویر به متن

به‌منظور تبدیل تصاویر حاوی نوشتار به متن قابل‌ویرایش، ابزارهای متنوعی در اختیار شما قرار دارد. برخی از این ابزارها عبارت‌اند از:

سرویس OCR هوشمند «نویسه‌نگار»

«نویسه‌نگار» را می‌توان قدرتمندترین سیستم OCR هوشمند فارسی‌زبان به شمار آورد که می‌تواند حجم زیادی از متون فیزیکی شما را در زمان کوتاهی به فایل متنی قابل‌ویرایش تبدیل کند. این سرویس بر پایه الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی و بینایی ماشین توسعه‌یافته و این قابلیت را داراست که بسیاری از چالش‌های تصویری مانند کیفیت پایین و نویزی، لبه‌های خمیده، کمبود نور و… را نادیده بگیرد. همچنین اگر تصویر شما حاوی جدول، نمودار و دیگر عناصر مشابه است، استفاده از نویسه‌نگار می‌تواند اولویت اول شما باشد؛ چرا که این سرویس با انتقال تمامی عناصر موجود در متن، ساختار فایل خروجی را همانند سند ورودی حفظ می‌کند.

صاحبان کسب‌وکارها نیز با استفاده از قابلیت پشتیبانی از اسناد هویتی نویسه‌نگار، می‌توانند اطلاعات موردنیاز خود را از اسناد کاربران دریافت و در فریم‌ورک‌های از پیش تعریف‌شده جای‌گذاری کنند. این قابلیت فرصتی مناسب را در اختیار مجموعه‌های تجاری بزرگ قرار می‌دهد تا بخش زیادی از فعالیت‌های اداری و روزمره خود را به اتوماسیون هوشمند بسپارند و از این طریق، در زمان کارکنان و هزینه‌های عملیاتی صرفه‌جویی کنند. این سرویس به‌صورت تحت وب و API ارائه شده و توسعه‌دهندگان می‌توانند نویسه‌نگار را به پلتفرم‌های موردنظر خود اضافه کنند.

Google Cloud Vision OCR

گوگل یکی از پیش‌گامان عرصه هوش مصنوعی است و تعجبی ندارد اگر سرویس تبدیل تصویر به متن هوشمند این شرکت تحت عنوان Google Cloud Vision OCR را در میان برترین OCRهای دنیا مشاهده کنیم. این ابزار که به‌عنوان بخشی از سرویس Google cloud در دسترس کاربران قرار دارد، این امکان را فراهم کرده که فایل‌های تصویری و PDF خود را آنالیز و داده‌های متنی موجود در این فایل‌ها را استخراج کنند. OCR گوگل از زبان‌ها و فونت‌های مختلفی پشتیبانی می‌کند و می‌توانید با اتصال به‌حساب کاربری شخصی در گوگل درایو، اسکن اسناد خود را آغاز کنید.

Tesseract OCR

موتور OCR منبع‌باز Tesseract، یکی از مشهورترین پروژه‌های موجود در GitHub است که به‌صورت رایگان در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دارد. اگر به اصول برنامه‌نویسی تسلط دارید، می‌توانید به کدهای Tesseract  که تحت مجوز Apache 2.0 منتشر شده است دسترسی داشته باشید، آن را شخصی‌سازی کنید و در نهایت به وب‌سایت و پلتفرم خود اضافه کنید. این سرویس از زبان‌های گوناگونی پشتیبانی می‌کند و دقت بالایی در تشخیص متون موجود در تصاویر دارد.

جمع بندی

هوش مصنوعی از جمله فناوری‌های نوظهوری است که هنوز در مرحله توسعه قرار دارد و روزبه‌روز در حال خلق شگفتی‌های تازه‌ای است. به دنبال آن، ابزارهایی مانند سرویس هوشمند تبدیل تصویر به متن که به این فناوری مجهز هستند نیز رفته‌رفته به‌دقت خود می‌افزایند و ایرادات موجود را رفع می‌کنند. از همین رو، استفاده از سرویس‌های OCR برای اتوماسیون فرایندهای سازمانی که روزانه با حجم زیادی از داده‌ها مواجه هستند، می‌تواند سرمایه‌گذاری مطمئنی باشد؛ چرا که به مرور زمان، سرویس آنها توسعه یافته و عملکرد دقیق‌تری از خود به نمایش می‌گذارد.