Scene text recognition leest tekst die voorkomt in foto’s en video’s van de echte omgeving, zoals straatnaamborden, verpakkingen of kentekens. Anders dan klassieke OCR voor gescande documenten moet het omgaan met scheve perspectieven, wisselend licht, ongebruikelijke lettertypen en rommelige achtergronden. Een typische aanpak werkt in twee fasen: eerst de tekstgebieden lokaliseren en dan de tekens daarin herkennen.
Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.
Demo startenOptische tekenherkenning (OCR) zet tekst in afbeeldingen, zoals scans, foto’s of faxen, om in machineleesbare tekst. Pas dan kunnen documenten worden doorzocht, gekopieerd of automatisch verwerkt. Moderne OCR gebruikt neurale netwerken en herkent ook tabellen, opmaak en soms handschrift. Typische toepassingen zijn factuurverwerking, het digitaliseren van archieven en het inlezen van formulieren; de kwaliteit hangt sterk af van de beeldkwaliteit.
Computervisie is een deelgebied van AI waarin computers afbeeldingen en video interpreteren. Typische taken zijn het herkennen en lokaliseren van objecten, het lezen van tekst in afbeeldingen en het meten van onderdelen. De technologie wordt bijvoorbeeld gebruikt bij kwaliteitscontrole in de productie, in rijhulpsystemen, in de logistiek en in medische beeldvorming.
Beeldherkenning is een deelgebied van computervisie waarin software herkent wat een afbeelding toont – objecten, personen, tekst, logo’s of scènes. Het is meestal gebaseerd op neurale netwerken die zijn getraind op grote aantallen gelabelde afbeeldingen. Toepassingen variëren van kwaliteitscontrole in de productie en het sorteren van productfoto’s tot ondersteuning bij medische beeldvorming. Bij afbeeldingen van personen verdienen gegevensbescherming en mogelijke bias bijzondere aandacht.
