OCR (Optik Karakter Tanıma), basılı, el yazısı veya daktilo edilmiş metin içeren görüntüleri, bilgisayar sistemleri tarafından işlenebilir ve düzenlenebilir metin verisine dönüştüren bir teknolojidir. Diğer görüntü işleme teknolojilerinden, metinsel bilgiyi otomatik olarak fiziksel veya dijital ortamlardan çıkartıp yapılandırabilmesiyle ayrılır. OCR genellikle üç aşamada çalışır: görüntü ön işleme (düzeltme, filtreleme, kontrast), karakter tespiti ve bölütleme, ardından istatistiksel modeller veya sinir ağları ile tanıma. OCR'nin temel etkisi, dijital olarak erişilemeyen içerikleri aranabilir ve düzenlenebilir hale getirmesidir.
Kullanım alanları ve örnekler
OCR, idari belgelerin dijitalleştirilmesi, arşiv yönetimi, fatura veya posta otomasyonu, otomatik plaka tanıma ve görme engelliler için erişilebilirlik gibi çok çeşitli alanlarda kullanılır. Bankacılık ve hukuk sektörlerinde dosya işlemlerini hızlandırır. Lojistikte ise karmaşık barkodlar veya el yazısı teslimat notlarının okunmasını kolaylaştırır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
Başlıca çözümler arasında Tesseract (açık kaynak, ilk olarak HP tarafından geliştirilmiş ve Google tarafından sürdürülmektedir), ABBYY FineReader (tanınmış ticari bir çözüm), Google Cloud Vision OCR ve Amazon Textract (bulut hizmetleri), EasyOCR, PaddleOCR, Kraken (tarihi el yazmaları için uzmanlaşmış) ile ofis paketlerine entegre modüller (Adobe Acrobat, Microsoft OneNote) yer alır.
Son gelişmeler, evrimler ve eğilimler
Derin öğrenmenin entegrasyonu, özellikle el yazısı veya bozulmuş belgelerde doğruluğu önemli ölçüde artırdı. Çok dilli ve bağlamsal OCR modelleri gelişiyor; karmaşık belgelerin (fatura, yapılandırılmış formlar) otomasyonu ilerliyor. OCR artık bilgi çıkarımı, anlamsal analiz ve Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) ile entegre edilerek daha akıllı ve etkileşimli uygulamaların yolunu açıyor.
