OCR

インターフェース

手入力:コンピューターと人の基本的な対話

- 手入力とは「手入力」とは、パソコンやスマートフォンといった機器に対して、キーボードを使って文字や数字を直接入力する操作のことです。指で一つずつキーを押していくことで、私たちが頭の中で思い描いた情報が、機器で扱えるデジタルデータという形に変換されます。キーボードには、アルファベットや数字、記号などが規則正しく並んでいて、入力したい文字に対応するキーを押すと、画面上にその文字が映し出されます。例えば、「こんにちは」と入力したい場合は、「こ」「ん」「に」「ち」「は」の順に、それぞれの文字に対応するキーを押していくことになります。キーボードを使った入力は、私たちがパソコンやスマートフォンとコミュニケーションを取るための基本的な手段です。メールを作成したり、インターネットで検索したり、資料を作成したりなど、様々な場面で手入力は欠かせません。近年では、音声入力や手書き入力など、キーボードを使わない入力方法も普及しつつあります。しかし、正確性やスピードの面では、まだまだキーボード入力の方が優れている場面が多く、今後も重要な入力手段として、私たちの生活に欠かせない存在であり続けるでしょう。
AI(LLM)

画像から文字を読み取る技術 OCR

- 光学文字認識とは光学文字認識(OCR)は、写真やスキャンされた文書に写っている文字を、コンピュータが理解し、編集や検索に利用できるテキストデータに変換する技術です。私たち人間が目で見て文字を理解するのと同じように、コンピュータにも文字を認識させる技術と言えるでしょう。OCRは、私たちの日常生活の様々な場面で活躍しています。例えば、図書館で本のデータ化にOCRが使われています。分厚い本のページを一枚一枚スキャンし、OCRでテキストデータに変換することで、電子書籍として読むことができるようになります。また、郵便物の自動仕分けにもOCRは役立っています。宛名に書かれた郵便番号や住所をOCRが読み取ることで、自動的に宛先別に仕分けることが可能になります。OCRの仕組みは、大きく分けて二つの段階から成り立っています。まず、画像の中から文字が書かれている部分を特定します。次に、特定された文字の形を分析し、どの文字に該当するかを判断します。この時、人工知能の一種である機械学習が用いられることが多く、大量のデータを使って学習することで、より高精度な文字認識が可能になります。OCR技術の進歩により、手書き文字の認識精度も向上してきています。将来的には、手書きの文書をデータ化したり、会議中のホワイトボードをリアルタイムにテキスト化したりするなど、私たちの生活をさらに便利にする技術として期待されています。
インターフェース

OCRとは:仕組みと活用事例を紹介

- 光学式文字読み取り装置とは光学式文字読み取り装置、通称OCRは、紙に印刷された文字を、まるで写真のように画像として取り込み、コンピュータが処理できるデジタルデータに変換する技術です。簡単に言うと、紙の文書をスキャンして、その内容をパソコンで編集したり、検索したりできる形に変換することができます。OCRを実現する上で重要な役割を果たしているのが、人工知能の一分野である機械学習です。機械学習を用いることで、OCRは膨大なデータから文字の形、パターン、文脈を学習し、高い精度で文字を認識することが可能となります。従来のOCRでは、手書き文字や複雑なレイアウトの文書の認識が難しいという課題がありました。しかし、近年の機械学習技術の進歩により、これらの課題も克服されつつあり、より幅広い場面でOCRが活用されるようになっています。例えば、OCRは、膨大な紙文書の電子化による業務効率化や、視覚障碍者向けの読み上げソフトなど、様々な分野で利用されています。また、近年では、名刺管理アプリや翻訳アプリにもOCRが搭載されるなど、私たちの日常生活にも身近なものとなっています。
AI(GPU)

画像認識:コンピュータが「見る」技術

- 画像認識とは 「画像認識」とは、コンピュータが人間の視覚のように、デジタル画像を理解する技術のことです。人間が目で見て物事を判断するのと同様に、コンピュータに画像を見せ、そこに写っているものやパターンを認識させます。 私たち人間にとっては、 apple を見て「りんご」だと瞬時に認識することは簡単です。しかし、コンピュータにとっては、色のついたピクセルの集まりでしかありません。画像認識は、このピクセルの集まりから、形、色、模様などの特徴を抽出し、膨大なデータと照らし合わせることで、「これはりんご」と識別することを可能にします。 近年、人工知能(AI)技術、特に深層学習(ディープラーニング)の発展により、画像認識技術は飛躍的な進化を遂げています。AIに大量の画像データを学習させることで、従来よりも高い精度で画像を認識できるようになりました。 例えば、医療分野では、レントゲン写真やCT画像から病変を発見する、製造業では、製品の外観検査を自動化する、セキュリティ分野では、顔認証システムに活用されるなど、様々な分野で応用が進んでいます。 画像認識は、私たちの生活をより便利で安全なものにする可能性を秘めた、重要な技術と言えるでしょう。
その他

反射原稿を読み解く

私たちは普段、何かの書類を取り扱う際に「原稿」という言葉を使います。この原稿ですが、一口に原稿と言っても、実は光の通り方によって「反射原稿」と「透過原稿」の二種類に分けられます。 まず、反射原稿とは、その名の通り、光を反射するタイプの原稿です。例えば、紙に印刷された書類や写真、雑誌などは、表面で光を反射することで私たちはその内容を見ることができます。このような原稿は、光を反射して見ることができるため、反射原稿と呼ばれます。 一方、透過原稿は、光を透過させるタイプの原稿です。具体的には、OHPシートやスライドフィルムなどが挙げられます。これらの原稿は、光を透過させることで、その背後に投影された像を見ることができます。このように、光を通すことで内容を確認できる原稿を、透過原稿と呼びます。 このように、原稿には光をどのように通すかによって種類があります。原稿の種類を理解することは、書類作成や印刷、スキャニングなど、様々な場面で役立ちます。
ソフトウェア

OCRとは?仕組みと活用事例を紹介

- 光学文字認識 (OCR) とは光学文字認識 (OCR) は、印刷物や手書きの文書に書かれた文字を、コンピュータが理解できるデジタルデータに変換する技術です。イメージスキャナーやデジタルカメラで撮影した画像データから、文字の形を認識し、編集可能なテキストデータに変換します。従来、紙文書をコンピュータで扱うには、人が手入力で文字を入力する必要がありました。OCRはこの作業を自動化することで、時間と労力を大幅に削減することができます。OCRは、様々な場面で活用されています。例えば、* 書籍や書類の電子化* 名刺管理システム* 翻訳ソフト* 自動車のナンバープレート認識などが挙げられます。OCRの精度は年々向上しており、現在では、人間が目視で認識するのと同等レベルの精度を達成しているものもあります。ただし、手書き文字や古い活字など、認識が難しいケースも存在します。OCRは、今後も進化を続け、様々な分野で私たちの生活をより便利にしてくれる技術として期待されています。