Ein Leben zwischen Pixeln: Erfahren Sie mehr über optische Zeichenerkennung (OCR)

Optische Zeichenerkennung, im Englischen auch als Optical Character Recognition oder OCR bezeichnet, ist eine relativ neue Technologie, die unseren Umgang mit gedruckten und handgeschriebenen Texten revolutioniert hat. Sie wird eingesetzt, um verschiedene Arten von Dokumente, wie gescannte Dokumente, PDF-Dateien oder mit einer Digitalkamera aufgenommene Bilder, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umzuwandeln. In diesem Artikel beleuchten wir genauer, wie die Technologie funktioniert, welche Mechanismen und Anwendungen ihr zu Grunde liegen und was die Annotierung von Daten damit zu tun hat.

Was ist optische Zeichenerkennung?

At its cIm Kern ist die optische Zeichenerkennung eine Technologie, die Text in einem digitalen Bild erkennt. Jedes Mal, wenn gedruckter Text digitalisiert wird, kommt sie zum Einsatz. Sie bildet eine Brücke zwischen der physischen und der digitalen Welt, da der digitalisierte Text im Anschluss bearbeitet, durchsucht oder anderweitig durch Maschinen wiederverwertet werden kann, zum Beispiel für kognitives Computing, maschinelle Übersetzung, Text-to-Speech-Funktionen oder Text Mining.

Wie funktioniert optische Zeichenerkennung?

Der Prozess der optischen Zeichenerkennung umfasst mehrere Schritte, von der Vorverarbeitung des Bildes über die Zeichenerkennung bis hin zur Nachbearbeitung des Textes. Hier ist eine vereinfachte Beschreibung wie der OCR Prozess abläuft:

Vorverarbeitung

Diese erste Phase ist entscheidend, um im weiteren Verlauf des ORC-Prozesses die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Damit die OCR-Software den Text leichter lesen kann, wird das Bild zunächst  bereinigt. Dies kann die Anpassung des Kontrasts, das Entfernen von Rauschen, das Korrigieren der Schrägstellung (des Winkels) und das Segmentieren des Bilds in Zeilen, Wörter oder Zeichen umfassen.

Texterkennung

Eine präzise Vorverarbeitung sorgt dafür, dass in einem weiteren Schritt OCR-Software, die Bereiche im Bild erkennt, die Text enthalten. Sie unterscheidet dabei zwischen Text, Hintergrund und anderen Bildelementen, die nicht Text sind. Moderne OCR-Software ist in der Lage, verschiedene Schriftarten und Formate zu erkennen und sogar handgeschriebenen Text zu identifizieren, allerdings nicht immer mit konsistenten Erfolg.

Zeichenerkennung

Bei diesem Schritt befindet man sich bereits mitten in der Substanz der optischen Zeichenerkennung. Die Software interpretiert nun jedes Textzeichen. Früher fand dies mittels eines Abgleichs statt, bei dem gescannte Zeichen mit einem Satz Zeichenvorlagen verglichen wurden. Moderne Verfahren der optischen Zeichenerkennung verwenden allerdings Merkmalserkennung und neuronale Netzwerke. Dabei werden Merkmale wie Linien, Schleifen oder Kreuzungen und Muster der Zeichen analysiert. Dies ermöglicht es, eine Vielzahl verschiedener Schriftarten und Handschriften zu identifizieren und zu unterscheiden.

Nachbearbeitung

Um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern, können Zeichen, Wörter und Sätze im Nachgang nachbearbeitet werden. Ein Weg dies zu tun ist, den Text mit einem Wörterbuch abzugleichen, um Fehler zu korrigieren. Es werden auch Sprachmodelle eingesetzt, um mehrdeutige Zeichen zu erkennen, die manuell oder maschinell nachbearbeitet werden. Das Endergebnis ist eine Textdatei, deren Inhalt dem gedruckten oder handschriftlichen Originaltext sehr nahe kommt. 

Für optische Zeichenerkennung verwendete Algorithmen

Algorithmen sind Rechenprozesse, die es der OCR-Software ermöglichen, Bilder von getipptem, handgeschriebenem oder gedrucktem Text in kodierten Text zu transformieren. Sie bilden das “Gehirn” der OCR-Technologie und ermöglichen es Computern, Zeichen aus Bildern oder gescannten Dokumenten zu erkennen und zu verarbeiten. Algorithmen für optische Zeichenerkennung werden stets weiterentwickelt und verfeinert, auch bedingt durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, maschinellem Lernen und Computer Vision. Im folgenden Abschnitt finden Sie eine kurzen nicht-technischen Abriss zwei gängiger OCR-Algorithmen und wie sie funktionieren.

Zwei gängige und häufig für optische Zeichenerkennung verwendete Algorithmen sind:

• Bildverarbeitung und Convolutional Neural Networks (CNN)– Bildverarbeitung ist der erste kritische Schritt bei der optischen Zeichenerkennung, da Bilder für eine effizientere und genauere Texterkennung vorbereitet werden. CNNs sind eine Klasse tiefer neuronaler Netzwerke, die am häufigsten zur Analyse visueller Bilder eingesetzt werden. Sie eignen sich hervorragend für Bilderkennung, einschließlich optischer Zeichenerkennung , da sie räumliche Hierarchien von Merkmalen automatisch und adaptiv aus Bildern lernen können.
• Transformer – Die von Google entwickelte Deep Learning Architektur enthält einen Self-Attention-Mechanismus als zentralen Bestandteil, der die Bedeutung verschiedener Teile der Eingabedaten gewichtet. Transformer nutzen diese Fähigkeit, um nicht nur einzelne Zeichen oder Wörter zu erkennen, sondern auch Wörter im Kontext eines Satzes oder Textbestandteile im Kontext des gesamten Dokuments zu verstehen. Dies ist besonders nützlich für Dokumente, bei denen Layout und Formatierung Bedeutung vermitteln, wie etwa Rechnungen, Formulare und wissenschaftliche Arbeiten.

Vorteile und Grenzen optischer Zeichenerkennung

Wie jede andere moderne Technologie auch kommt optische Zeichenerkennung mit Vorteilen und Grenzen. Diese zu verstehen hilft geeignete Anwendungsfälle aber auch die Bereiche zu identifizieren, in denen die Technologie weiterentwickelt und verbessert werden muss. Zu den Vorteilen der Technologie zählen:

• Effizienz und Geschwindigkeit – Manuelle Dateneingabe ist langsam, fehleranfällig und zeitaufwendig. Mittels optischer Zeichenerkennung können physische Dokumente wesentlich schneller und genauer in digitale Dokumente konvertiert werden, vor allem wenn es sich um einen großen Textkorpus handelt.
• Durchsuchbarkeit und Zugänglichkeit – Sobald ein Text in eine digitale Form umgewandelt wurde, kann er leichter durchsucht werden. Vor allem bei großen Datenbanken ist es vorteilhaft, wenn benötigte Informationen schnell gefunden werden können. Auch Menschen mit Behinderungen können mithilfe von Bildschirmleseprogrammen und anderen unterstützenden Technologien problemlos auf digitalen Text zugreifen.
• Kosteneinsparungen – Die Automatisierung von Dateneingabe aus physischen Dokumenten reduziert Ausgaben für manuelle Transkription. Es entfallen nicht nur Ausgaben für Personal und Übersetzungsdienstleistungen, sondern auch für die Aufbewahrung, Archivierung und Bereitstellung physischer Dokumente.

Die Grenzen optischer Zeichenerkennung:

• Qualität der Quellen – Die Genauigkeit der optischen Zeichenerkennung hängt stark von der Qualität des Quellmaterials ab. Schlecht gedruckte, sehr undeutliche geschriebene oder beschädigte Dokumente können die Ausgabe erheblich beeinträchtigen und zu Fehlern im digitalisierten Text führen.
• Komplexe Layouts und Schriftarten – Dokumente mit komplexen Layouts, mehreren verschiedenen Schriftarten oder dekorativen Elementen können für optische Zeichenerkennung eine Herausforderung darstellen. Obwohl fortschrittliche Algorithmen die Handhabung solcher Dokumente verbessert haben, können immer noch Probleme auftreten, die die Genauigkeit und Vollständigkeit der Ausgabe beeinträchtigen.
• Exotische Sprache und Zeichen – Frühe Systeme für optische Zeichenerkennung waren hauptsächlich auf englischen Text und gängige Zeichen ausgelegt. Obwohl sich dies inzwischen verbessert hat, kommen manche Systeme für optische Zeichenerkennung an ihre Grenzen, wenn sie auf weniger gebräuchliche Sprachen, exotische Zeichen und Schriften oder Fachterminologie stoßen.

Anwendungsfälle

Alle Anwendungsfälle für optische Zeichenerkennung aufzulisten, würde den Rahmen dieses Artikels sprengen. Einige nennenswerte Beispiele für die Anwendung optischer Zeichenerkennung in verschiedenen Branchen sind:

• Digitalisierung historischer Dokumente – Optische Zeichenerkennung bietet eine effektive Lösung für die Konvertierung historischer Dokumente und Archive in digitale Formate. Dieser Digitalisierungsprozess hilft nicht nur dabei, den Inhalt alternder und empfindlicher Dokumente vor Verfall und Verlust zu schützen, sondern macht diese unschätzbaren Ressourcen auch für Forscher, Wissenschaftler und die Öffentlichkeit zugänglicher.
• Datenextraktion für Banken und Versicherungen – Die extraktion von Daten aus Schecks, Kontoauszügen, Anträgen und anderen Formularen, die lediglich in papierform vorliegen, reduziert menschliche Fehler, die mit manueller Dateneingabe verbunden sind und reduziert die Bearbeitungszeit erheblich.
• Automatische Nummernschilderkennung – Mittels optischer Zeichenerkennung können Fahrzeugkennzeichen in Bildern und Video Streams automatisch in Echtzeit erkannt werden. Diese Funktion kommt bei der schranken und ticketlosen Parkraumbewirtschaftung, der digitalen Streckenmaut oder der Verkehrsüberwachung zum Einsatz, indem Verstöße gegen Verkehrsregeln wie Überfahren von roten Ampeln oder Geschwindigkeitsüberschreitungen erkannt werden.
• Text-to-Speech (TTS) – Durch optische Zeichenerkennung kann der Inhalt von Texten aus Büchern, Dokumenten oder auch Bildschirmen in ein Format konvertiert werden, das Text-to-Speech Engines interpretieren und aussprechen können. So können beispielsweise Personen mit Sehbehinderungen oder Leseproblemen auf die Audioausgabe desselben Inhalts zugreifen.

In welchen Branchen kommt optische Zeichenerkennung zum Einsatz?

Es finden sich mittlerweile Anwendungsfälle für optische Zeichenerkennung in fast jeder Branche. Einige Beispiele für Branchen, in denen optische Zeichenerkennung erfolgreich eingesetzt wird sind:

• Bank- und Finanzwesen – Optische Zeichenerkennung wird zur Extraktion von Daten aus Schecks, Rechnungen, Quittungen und anderen Dokumenten verwendet, um die Verarbeitung von Transaktionen zu beschleunigen, die Genauigkeit der Datenerfassung zu verbessern und die Einhaltung von Vorschriften zu garantieren.
• Transport und Logistik – Optische Zeichenerkennung wird eingesetzt, um Sendungen zu verfolgen, Versandetiketten zu scannen und Dokumente wie Frachtbriefe zu verwalten, um Fehler aus manueller Dateneingabe zu reduzieren und wirtschaftliche Effizienz zu verbessern.
• Rechtswesen – Physische Dokumente wie Verträge, Fall- und Gerichtsakten, sowie Urteile werden in digitale Formate konvertiert, sodass sie für Juristen leichter durchsuchbar sind. So können relevante Informationen schneller gefunden werden und die Zusammenarbeit zwischen Juristen, Gerichten und anderen Stellen erleichtert werden, indem jeder sofort Zugriff auf dieselben Informationen erhält.
• Bildungswesen – Die Digitalisierung von Lehrbüchern, Forschungsarbeiten und anderen  Unterrichtsmaterialien macht mehr Informationen für Lehrende und Lernende leichter zugänglich und ermöglicht einfachere Suchen und Analysen.
• Einzelhandel und E-Commerce – Optische Zeichenerkennung spielt eine Rolle bei der automatisierten Bestandsverwaltung und der Optimierung der Lieferkette, der Überprüfung des Mindesthaltbarkeitsdatums, das Scannen von Produktetiketten, Quittungen und Rechnungen, oder Echtheitsprüfungen von Identitätsnachweisen beim Kauf von Alkohol und Zigaretten.

Wie Mindy Support Sie bei der optischen Zeichenerkennung unterstützen kann

Die Qualität der Eingabedaten für optische Zeichenerkennung hat einen großen Einfluss auf die Ausgabe. Mindy Support kann Ihnen dabei helfen, die Kennzeichnung Ihrer Daten für OCR-Systeme zu automatisieren, um Arbeitsabläufe bei der Verarbeitung zu optimieren, manuellen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Wir können:

• Identifikation von Quellen und Dokumententypen – Dazu gehört die Bestimmung der Quellen der zu verarbeitenden Dokumente, wie gescannte Bilder, PDF-Dateien oder digitale Fotos. Wir können auch die Dokumententypen identifizieren, einschließlich Rechnungen, Quittungen, Formulare oder handschriftliche Notizen, da unterschiedliche Typen unterschiedliche OCR-Ansätze erfordern können.
• Sicherstellung von Datensicherheit und Compliance – Unsere Teams können Ihre Prozesse bei der Kennzeichnung von Daten prüfen, um Compliance mit Recht und Datenschutzbestimmungen sicherzustellen und potenzielle Risiken zu minimieren. Wir haben strenge Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten, die von Systemen zur optischen Zeichenerkennung  verarbeitet werden, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO.
•  Datensammlung – Wir generieren Datensätze aus Bildern mit Text, die die gesamte Bandbreite an Szenarien abdecken, die Ihrem OCR-System begegnen kann. Es wird darauf geachtet, dass verschiedene Schriftarten, Größen, Ausrichtungen, Hintergründe, Layouts und Sprachen in ausreichender Menge im Datensatz enthalten sind.

Fazit

Auch wenn für optische Zeichenerkennung verwendete Algorithmen wie Transformer und Convolutional Neural Networks die Genauigkeit der Technologie stark verbessert haben, findet sich insbesondere bei der Erkennung von unsauberer Handschrift, stilisierten Schriftarten oder Text in unübersichtlichen Bildern noch Verbesserungspotential. Die fortschreitende Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz verschiebt jedoch weiterhin die Grenzen dessen, was optische Zeichenerkennung leisten kann und wird, und verspricht eine sich kontinuierlich verbessernde Genauigkeit und Vielseitigkeit.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass optische Zeichenerkennung eine wichtige Technologie ist, die die Art und Weise verändert, wie wir mit Texten umgehen und interagieren. Mit ihrer Weiterentwicklung wird sie zweifellos auch weiterhin in nahezu allen Branchen eine entscheidende Rolle spielen, indem sie uns physische Informationen zugänglicher macht und Arbeitsabläufe effizienter macht.