OCR 是什麼？將圖片轉為文字，降低人工登打錯誤率
近年來 OCR 光學字元辨識技術日益成熟，愈來愈多企業開始導入 OCR 軟體以節省作業流程。與過往人工登打的方式相比，不僅提升處理文件的速度，也大幅降低人工錯誤率，為人們帶來更有效率的生活。那麼 OCR 辨識技術的原理是什麼？2023 年的發展趨勢為何？
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光學字元辨識 OCR（Optical Character Recognition），是一種將圖片轉為文字的技術。當中運用到光學和機器學習演算法等多項技術，將文件和圖片中的文字辨識出來，並轉換成可編輯的文本。
OCR 對於文件數位化、工作流程自動化這方面非常有幫助。過去，我們閱讀完文本後只能手動將需要的資訊和數據輸入到系統或文件中。然而，現在只需要拍照上傳，系統就能分析圖像轉為文字，變成可編輯的文字檔了。這不僅提升工作效率，也解決人工登打錯誤率高的問題。（延伸資料：BPM是什麼？終結冗長的工作流程，找出浪費工時的兇手）
OCR 技術的原理是什麼？辨識流程 6 大步驟
OCR 主要是將圖片、文件裡的文字辨識出來，提取成可編輯的文本，我們可以將辨識流程分解為以下 6 個淺顯易懂的步驟：
步驟 | OCR 辨識系統 | 實際應用場景（以電影票根為例） |
| 第 1 步 | 輸入檔案和圖片 | 將電影票拍照輸入至系統中 |
| 第 2 步 | 針對輸入的內容進行調整，例如：去除噪點、提高對比度和調整大小或角度等 | 系統會針對照片進行畫質、背景和角度等調整 |
| 第 3 步 | 找出圖片中的文字區域，並將字符進行分割 | 系統自動辨識出文字區域，例如戲院名稱、電影名稱、時間和座位等，並將其進行區塊分割 |
| 第 4 步 | 針對分割出來的字符進行辨識 | 將分割好的區塊進行文字辨識 |
| 第 5 步 | 校正辨識出來的文字，以提高準確性 | 針對語法和上下文調整文字內容 |
| 第 6 步 | 將最終辨識出來的字符轉換成可編輯的文本格式，或依據需要的格式輸出 | 調整完成後，轉換成 Word 文件 |
簡單來說，OCR 辨識的流程就是將圖片中的文字區域識別出來，然後針對每個字符進行分割和識別，最終輸出成可編輯的格式，方便後續修改和其他應用。
生活周遭都有 OCR 軟體，你不知道的 3 個應用
（Photo Source：Shutterstock）
金融業
過去，金融業都是手動 key-in 貸款文件、存款支票裡的資訊到系統中，這樣的過程耗時耗力也容易出錯。然而，現在透過 OCR 技術辨識和提取資訊，有助降低打錯金額或帳戶的錯誤率，從而提升工作流程的效率。
此外，OCR 也讓銀行開戶更方便。只要在網路上上傳身分證，可透過 OCR 技術中的人工智慧模型，協助檢查圖片的內容準確性與清晰度，並辨識出身份字號、姓名等資料，加快開戶流程。這對於金融機構來說相當有幫助，因為可以提供用戶更流暢的服務體驗。
醫療業
在醫療產業裡要處理大量的病歷、處方箋和醫療報告。過去都是手寫的紙本，若現在能善用 OCR 技術，將這些資料數位化歸檔，將幫助醫護人員更便捷地查閱病歷資料，還能方便不同的醫療機構間共享資訊，提高醫療服務的質量和協同作業的效率，即使在外地出意外，不熟悉的醫生也能透過患者病史迅速判斷出症狀。
同時，OCR 的應用還有助於醫療機構進行數據分析和研究。透過分析和提取大量的醫學數據，醫療機構能夠獲得更深入的洞察，從而改善醫療決策和治療方法。這種以數據作為指標的方式，有助於預測未來的醫療趨勢，並推動醫學科學的發展。
車牌辨識
現在進停車場不用再拿代幣，就是因為很多停車場都採用了 OCR 車牌辨識，管理車輛進出。只需要掃描車牌號碼，就能詳細紀錄車輛進出的時間，除了方便管理以外，使用者也就不需要再擔心弄丟停車場代幣這種狀況了。
另外，OCR 還可以用於交通執法中。透過將道路監視器和車牌辨識系統結合，協助執法單位檢查車輛是否違規，或者在交通事故時追查肇事逃逸的車輛，從而打擊交通違規行為，加強道路交通的秩序。
OCR 結合 5 大技術，自動化文件處理流程
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儘管目前的 OCR 技術已相當成熟，也廣泛運用於許多行業中，但隨著大環境的改變，仍然還有可以優化的空間，以下為 2023 年 OCR 的發展趨勢：
1.與人工智慧結合
雖然目前的文字辨識技術已運用到人工智慧，但因為近幾年人工智慧蓬勃發展，未來有望進一步與更創新的 AI 技術結合，以辨識出更加複雜的文檔，例如：特殊字體和手寫字。（延伸資料：ChatGPT 熱潮席捲全球，人工智慧是什麼？現在有哪些應用案例？）
2.雲端 OCR
伴隨著雲端技術愈來愈普及，人們也愈來愈習慣使用雲端服務協同作業。若將文字辨識與雲端作業系統相結合，除了能快速處理文件之外，還能讓使用者在任何時間、任何地點方便存取和運用這些數據，提高工作的方便性。
3.行動 OCR
目前行動 OCR 的技術已運用於各種文檔掃描的應用程式中，2023 年或許能針對不同的應用程式類別進行開發，像是醫療保健、金融服務等，以帶來更多便利性。
4.辨識非文本格式的資訊
目前的 OCR 技術主要側重於文本辨識，但未來或許能發展出辨識非文本格式的能力，例如：表格、圖形和圖像等，以提供使用者更好的體驗。
5.多種語言辨識
近年全球化急速發展，人們對於辨識多種語言的 OCR 需求也逐漸增加。雖然目前的技術大多應用於少數的主要語言，但未來有望發展出支援多種語言的辨識技術。
總結來説，隨著技術不斷演進和創新，未來 OCR 技術的應用也相當具有發展性，透過與新興技術相互結合，創造出更多便利的數位工具。不論是雲端 OCR、行動 OCR、辨識非文本格式的能力和多種語言辨識，都將為整體市場拓展出更多可能性。
在數位化的背景之下，「數位轉型」已成為每間企業都在關注的熱門議題。OCR 技術在未來勢必能成為數位化生活的重要工具。我們也可以期待更多準確且快速的文字辨識系統，能夠處理各種語言和文字風格，讓生活變得更加便捷。
文／Vicky Yu｜COMMEET編輯群
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