OCR (Optical Character Recognition)

Деятельность любой компаний связана с документированием, и в частности, с использованием в работе таких информационных носителей, как квитанции, бланки, контракты, выдержки из печатных изданий, распечатки. Однако все эти форматы неудобно редактировать и дополнять на компьютере, поскольку они представляют собой графические объекты и, чтобы изменить текст, приходится дописывать/переписывать его вручную. В этой ситуации на помощь сотрудникам придет технология Optical Character Recognition, которая позволяет преобразовывать изображения в текстовый формат. Она используется не только для удобства работы, но и для обеспечения сохранности конфиденциальных данных, которые могут пересылаться в виде изображений. Разберемся, как функционирует уникальная технология, в каких сферах будет полезна, каким образом внедряется и эксплуатируется. 

Что собой представляет OCR и какие функции выполняет 

Это технология оптического чтения символов, позволяющая автоматически анализировать текст с изображений и переводить его в формат, с которым может работать компьютер. Как происходит этот процесс?

Процесс работы OCR обычно протекает в несколько этапов:

1. Предобработка изображений. Это первый этап процесса OCR, во время которого система «улучшает» качество изображения, оптимизируя его для дальнейшего распознавания текста. Обычно предобработка предполагает такие действия, как коррекция геометрии, удаление шума, бинаризация, сегментация и выделение текста.
2. Распознавание текста. После первичной обработки изображения OCR-система приступает к собственно распознаванию текста – идентификации символов на основе их анализа. Используя алгоритмы машинного обучения, OCR-система сравнивает символы на изображении с заранее обученными шаблонами, находит точные совпадения и, таким образом, определяет исходный текст.
3. Постобработка текста. После распознавания текста OCR-система может «улучшить» его, т. е. провести проверку орфографии, грамматики и пунктуации с использованием имеющихся в ее арсенале словарей, что позволит более точно воспроизвести текст.
4. Экспорт текста. После того как текст был распознан и отредактирован, OCR-система может экспортировать его в различные редактируемые форматы, такие как TXT, PDF, Word и другие. Экспортированный текст может быть использован для дальнейшей работы с ним, внесения правок или индексирования.

Для улучшения точности распознавания текста и обработки более сложных документов OCR-системы могут использовать дополнительные технологии, такие как искусственный интеллект и глубокое обучение.

Оптическое распознавание символов (OCR) имеет широкие сферы применения в различных отраслях и областях. Вот некоторые из них:

1. Финансы и банковское дело: OCR используется для распознавания рукописных или напечатанных данных на чеках, счетах, бланках и документах, что помогает в автоматизации процессов бухучета и банковского дела.
2. Здравоохранение: OCR используется для распознавания текста в формах заключений медицинских обследований, рецептах, персональных картах пациентов, что позволяет снизить риски ошибок и повысить эффективность обработки информации.
3. Образование: в образовательных учреждениях OCR используется для сканирования и распознавания текста из учебников, авторских статей, документов, что упрощает процесс создания электронных ресурсов и учебных материалов.
4. Транспорт: OCR используется для распознавания номеров автомобилей на дорожных камерах, идентификации документов при автоматической оплате проезда и в системах безопасности.
5. Информационная безопасность: технология помогает предотвращать утечки конфиденциальных данных, представленных в формате изображений.

Это лишь несколько примеров применения OCR. Технология OCR продолжает развиваться и проникать в новые области, улучшая процессы работы и повышая производительность.

Типы OCR

Эксперты по анализу данных подразделяют технологии OCR на типы на основе практики их применения. К примеру:

1. Программы простого оптического распознавания символов – один из базовых видов OCR-технологий. Они основаны на механизме применения множества созданных и сохраненных шаблонов шрифтов и изображений текста в качестве эталонов. Программное обеспечение OCR использует алгоритмы сравнения эталонов с внутренней базой данных для посимвольного анализа текста на графических объектах.
2. Программы интеллектуального распознавания символов (Intelligent Character Recognition, ICR) представляют собой более продвинутый вид технологий OCR, в отличие от программ простого оптического распознавания символов. ICR-технологии используют алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для распознавания рукописного текста и других сложных форм текста, которые не могут быть распознаны простыми OCR-системами. ICR-технологии способны распознавать различные стили почерка и шрифты, а также анализировать контекст, чтобы повысить точность распознавания. Это делает их особенно полезными для обработки больших объемов документов, содержащих рукописный текст, таких как анкеты, печатные формы, бланки и прочие деловые «бумаги».

Какие нарушения безопасности можно предотвратить с помощью Optical Character Recognition

Технологии распознавания изображений помогают обнаруживать и предотвращать утечки или намеренные сливы конфиденциальных данных. Благодаря им можно «прочитать» в переписках фото корпоративных документов, паспортов сотрудников, печатей организации, финансовых отчетов и т. д. Алгоритмы сработают, даже если графические объекты будут намеренно деформированы (растянуты, наложены друг на друга, перевернуты). 

Защита корпоративных данных с помощью Solar Dozor 

OCR-технологии часто реализуются в таких важных системах защиты, как (Data Loss Prevention), которые используются для предотвращения утечек конфиденциальных данных. Алгоритмы оптического распознавания присутствуют и в составе решения Solar Dozor. Технология работает следующим образом:

1. Dozor Core выявляет данные в формате изображений (сканы документов или фотографии).
2. Изображения отправляются в Dozor OCR.
3. После обработки Dozor OCR преобразует изображения в текстовую информацию (TEXT/PLAIN) и передает ее обратно в Dozor Core.
4. Dozor Core анализирует эту текстовую информацию на предмет соблюдения политики безопасности организации.

Заключение

Алгоритмы OCR помогают упростить работу с печатными документами и различными графическими форматами файлов, защититься от утечки конфиденциальных данных. Эта технология присутствует в функционале зрелых DLP-решений, в том числе Solar Dozor.