OCR là gì? Lợi ích và ứng dụng của công nghệ nhận diện ký tự quang học

Với khả năng số hóa tài liệu, tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm thiểu sai sót do con người, OCR - Nhận diện ký tự quang học đang là giải pháp công nghệ được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực đời sống. Đây cũng là công nghệ lõi đứng sau rất nhiều phần mềm số hóa tài liệu nổi bật hiện nay như: Adobe Acrobat Pro DC, VNPT SmartReader, ABBYY FineReader,... Vậy OCR là gì, những xu hướng OCR nào hứa hẹn bùng nổ trong tương lai? Tất cả sẽ được giải đáp chi tiết, đầy đủ nhất qua bài viết dưới đây của VNPT AI!

OCR (Nhận dạng ký tự quang học) là gì?

Công nghệ OCR là gì? OCR (Optical Character Recognition - Nhận dạng ký tự quang học) là một công nghệ cho phép máy tính hoặc thiết bị điện tử nhận diện và chuyển đổi các ký tự, chữ viết trên hình ảnh thành văn bản có thể chỉnh sửa được. Công nghệ này đã trở thành một phần quan trọng trong việc số hóa tài liệu, giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả công việc.

>>> Xem thêm: Số hóa tài liệu là gì? 5 bước đơn giản để triển khai số hóa thành công

Nguyên lý hoạt động của OCR

Công nghệ nhận dạng ký tự quang học OCR hoạt động dựa trên một quy trình phức tạp nhưng rất hiệu quả để chuyển đổi các hình ảnh hoặc tài liệu quét thành văn bản có thể chỉnh sửa được. Vậy chính xác, cách hoạt động của OCR là gì trong thực tế? 

Đây là quy trình kết hợp nhiều bước công nghệ, từ quét hình ảnh, tiền xử lý, nhận diện ký tự cho đến chuyển đổi văn bản. OCR không chỉ nhận diện các ký tự một cách đơn giản mà còn có khả năng phân tích hình ảnh, xử lý và chuyển đổi thông tin một cách chính xác. Các bước chính trong quy trình hoạt động của OCR bao gồm:

Quét và số hóa hình ảnh

Quá trình nhận diện bắt đầu khi tài liệu hoặc hình ảnh được quét hoặc chụp lại bằng một thiết bị quét, máy ảnh hoặc máy scan. Mỗi hình ảnh này chứa các ký tự và đồ họa mà OCR cần phải nhận diện. Công nghệ OCR sử dụng các cảm biến quang học để chụp lại các ký tự, tạo ra một hình ảnh số (bitmap) của tài liệu.

Tùy thuộc vào chất lượng hình ảnh và độ phân giải của tài liệu, quá trình này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của OCR. Hình ảnh với độ phân giải cao và rõ nét sẽ cho kết quả chính xác hơn.

Tiền xử lý hình ảnh

Khi hình ảnh được quét và chuyển thành dạng số, phần mềm OCR bắt đầu xử lý dữ liệu hình ảnh để chuẩn bị cho bước nhận diện ký tự. Các bước tiền xử lý này bao gồm:

• Chuyển đổi màu sắc: Nếu tài liệu có màu sắc, OCR sẽ chuyển đổi hình ảnh màu sang đen trắng hoặc xám để dễ dàng nhận diện các ký tự.
• Làm sạch hình ảnh: Các yếu tố như nhiễu, mờ, hoặc các vết bẩn trên tài liệu sẽ được loại bỏ hoặc làm giảm để nâng cao chất lượng hình ảnh.
• Cân chỉnh và làm phẳng: Đôi khi, tài liệu không được quét thẳng hoặc có góc nghiêng, phần mềm OCR sẽ chỉnh lại để văn bản thẳng hàng và dễ dàng nhận diện hơn.
• Phân đoạn và nhận diện khu vực văn bản: OCR sẽ phân tách văn bản thành các đoạn, dòng và ký tự riêng biệt để xử lý từng phần một cách hiệu quả.

Nhận diện ký tự

Đây là giai đoạn quan trọng nhất trong quá trình hoạt động của OCR. Tại đây, phần mềm sử dụng các thuật toán nhận diện ký tự để phân tích các hình dạng và mẫu trong hình ảnh. Có hai phương pháp chính trong nhận diện ký tự:

• Nhận diện dựa trên mẫu (Template Matching): Phương pháp này so sánh hình ảnh của từng ký tự với các mẫu đã có sẵn trong cơ sở dữ liệu. Khi tìm thấy sự tương đồng, hệ thống sẽ nhận diện ký tự đó.
• Nhận diện theo thuật toán (Feature Extraction): Đây là phương pháp phức tạp hơn, trong đó hệ thống phân tích các đặc điểm hình học và cấu trúc của ký tự như đường nét, góc cạnh và các mối quan hệ giữa các phần của ký tự. Phương pháp này giúp hệ thống nhận diện các ký tự ngay cả khi chúng bị biến dạng hoặc có phông chữ khác nhau.

Chuyển đổi văn bản

Sau khi nhận diện thành công các ký tự, phần mềm OCR sẽ chuyển đổi các ký tự này thành văn bản số có thể chỉnh sửa. Tuy nhiên, trong quá trình này, một số phần mềm OCR có thể gặp khó khăn với các ký tự không rõ ràng hoặc chữ viết tay. Để khắc phục điều này, một số công cụ OCR tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) hoặc học máy (Machine Learning) để cải thiện độ chính xác.

Hậu xử lý và xuất kết quả

Sau khi chuyển đổi thành công, kết quả văn bản sẽ được xử lý thêm một lần nữa để kiểm tra lỗi chính tả và định dạng. Quá trình hậu xử lý này giúp đảm bảo rằng văn bản xuất ra đúng và dễ đọc.

Cuối cùng, văn bản được xuất ra dưới dạng mà người dùng có thể chỉnh sửa, sao chép hoặc lưu trữ, ví dụ như trong các định dạng như .txt, .docx, .pdf hoặc bất kỳ dạng tài liệu nào khác mà người dùng yêu cầu.

Phân loại các công nghệ nhận diện ký tự quang học OCR

Công nghệ nhận diện ký tự quang học (OCR) ngày nay đã phát triển mạnh mẽ với nhiều loại phần mềm và phương pháp khác nhau, phục vụ cho các nhu cầu số hóa văn bản đa dạng trong các lĩnh vực. Dưới đây là một số phân loại phổ biến của các công nghệ OCR, dựa trên các phương thức và kỹ thuật nhận diện:

Phần mềm OCR cơ bản (Template Matching OCR)

Khi tìm hiểu về OCR là gì, chắc chắn bạn sẽ bắt gặp khái niệm về Template Matching OCR. Đây là loại phần mềm OCR đầu tiên và phổ biến nhất, sử dụng thuật toán so khớp mẫu để nhận diện ký tự. Phương pháp này sẽ so sánh các ký tự từ tài liệu quét với cơ sở dữ liệu mẫu có sẵn. Mỗi ký tự trong tài liệu sẽ được phân tích và đối chiếu với hình ảnh của các ký tự trong cơ sở dữ liệu để nhận diện chính xác.

Phần mềm OCR thông minh (ICR - Intelligent Character Recognition)

OCR thông minh sử dụng công nghệ nhận dạng ký tự thông minh (ICR) để nhận diện ký tự từ tài liệu một cách thông minh và giống như con người. Hệ thống này không chỉ nhận diện ký tự mà còn phân tích các đặc điểm của chữ viết như các nét cong, nét thẳng hay vòng tròn trong chữ cái, sau đó kết hợp chúng để xác định chính xác ký tự cần nhận diện.

Nhận diện từ thông minh (Word Recognition)

Khác với các hệ thống nhận diện ký tự đơn lẻ, nhận diện từ thông minh phân tích toàn bộ hình ảnh của một từ để hiểu cấu trúc và ý nghĩa của nó, từ đó giảm thiểu sai sót trong việc nhận diện văn bản. Phương pháp này sử dụng các mô hình học sâu và nhận diện ngữ nghĩa để cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện.

Nhận diện ký hiệu quang học (Optical Symbol Recognition - OSR)

Phần mềm nhận diện ký hiệu quang học (OSR) là công nghệ OCR tiên tiến dùng để nhận diện các ký hiệu đặc biệt như logo, biểu tượng, hình mờ, hay các đồ họa văn bản trong tài liệu. Phần mềm này không chỉ nhận diện các ký tự mà còn có khả năng phân tích các biểu tượng và hình ảnh phức tạp trong tài liệu.

Ưu nhược điểm của OCR

Tìm hiểu OCR là gì cũng không thể bỏ qua những ưu nhược điểm nhất định của công nghệ Nhận diện Ký tự Quang học dưới đây. 

Ưu điểm của nhận diện ký tự quang học

• Độ chính xác cao trong nhận diện văn bản: Một trong những ưu điểm lớn nhất của OCR là khả năng chuyển đổi văn bản từ hình ảnh sang dạng điện tử với độ chính xác cao. Các máy quét phẳng (flatbed scanners) hiện nay có thể tạo ra những hình ảnh chất lượng cao, giúp hệ thống OCR nhận diện ký tự một cách chính xác.
• Quá trình xử lý nhanh chóng: OCR có khả năng xử lý lượng lớn văn bản trong thời gian ngắn giúp tiết kiệm thời gian so với việc nhập liệu thủ công. Các tài liệu quét có thể được chuyển đổi thành văn bản điện tử nhanh chóng, phù hợp cho các doanh nghiệp có lượng dữ liệu lớn cần xử lý.
• Tiết kiệm chi phí: Việc sử dụng OCR thay vì thuê nhân viên nhập liệu thủ công giúp tiết kiệm chi phí đáng kể. Ngoài ra, công nghệ này còn giảm bớt các công việc tẻ nhạt và giúp tăng năng suất làm việc.
• Chuyển đổi tài liệu giấy thành định dạng điện tử dễ dàng: OCR có thể biến các tài liệu giấy thành các tệp dữ liệu điện tử giúp việc lưu trữ và chia sẻ thông tin trở nên dễ dàng hơn. Điều này đặc biệt hữu ích trong các môi trường làm việc cần số hóa tài liệu để quản lý hiệu quả.
• Khôi phục cấu trúc tài liệu gốc: Các phần mềm OCR hiện đại không chỉ nhận diện văn bản mà còn có thể khôi phục cấu trúc tài liệu ban đầu, như bảng, cột, và các thành phần định dạng khác. 
• Tăng tốc độ xử lý so với nhập liệu thủ công: So với việc gõ lại từng ký tự vào hệ thống, OCR giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức. Việc chuyển đổi văn bản quét thành văn bản điện tử diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn nhiều.

Nhược điểm của OCR

• Khó khăn với văn bản viết tay: OCR hoạt động hiệu quả nhất với văn bản in nhưng khi đối diện với chữ viết tay, nó có thể gặp khó khăn. Các hệ thống OCR cần được huấn luyện để nhận diện chữ viết tay nhưng không phải lúc nào cũng đạt độ chính xác cao như với chữ in.
• Chi phí phần mềm và phần cứng cao: Một số hệ thống OCR có giá khá đắt đỏ, bao gồm chi phí phần mềm và phần cứng (máy quét, máy tính). 
• Dung lượng lưu trữ tệp hình ảnh lớn: Một vấn đề phổ biến khi sử dụng OCR là dung lượng lớn của các tệp hình ảnh quét. Các tài liệu hình ảnh có thể chiếm rất nhiều không gian lưu trữ, đặc biệt là khi số lượng tài liệu cần xử lý rất lớn.
• Chất lượng hình ảnh ảnh hưởng đến kết quả nhận diện: Chất lượng của hình ảnh quét ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của OCR. Nếu hình ảnh ban đầu bị mờ hoặc bị nhiễu, hệ thống OCR sẽ gặp khó khăn trong việc nhận diện ký tự, dẫn đến kết quả sai lệch.
• Cần kiểm tra và chỉnh sửa thủ công: Mặc dù OCR có thể chuyển đổi văn bản nhanh chóng nhưng kết quả không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Các tài liệu cần được kiểm tra và chỉnh sửa thủ công để đảm bảo độ chính xác, đặc biệt khi xử lý các tài liệu phức tạp hoặc chất lượng hình ảnh kém.
• Độ chính xác không hoàn hảo: Mặc dù OCR đã được cải thiện đáng kể nhưng vẫn không thể đạt độ chính xác tuyệt đối. Một số sai sót nhỏ có thể xảy ra trong quá trình nhận diện, đặc biệt khi tài liệu có phông chữ phức tạp hoặc nhiều dấu hiệu bất thường.
• Không hiệu quả cho tài liệu ít văn bản: OCR không phải là giải pháp tốt cho những tài liệu có lượng văn bản ít. Việc chuyển đổi các tài liệu như thế này bằng OCR có thể mất thời gian và không mang lại hiệu quả kinh tế như khi xử lý tài liệu dài.

Ứng dụng thực tế của công nghệ nhận diện ký tự quang học

Công nghệ OCR ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhờ vào khả năng chuyển đổi nhanh chóng và chính xác văn bản từ hình ảnh. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu:

Trong ngân hàng

OCR giúp ngân hàng tự động nhận diện và xử lý các tài liệu như hợp đồng, chứng từ, séc,… giúp giảm thiểu công sức nhập liệu thủ công, tăng cường hiệu quả công việc và giảm sai sót. Điển hình như Bank of America đã triển khai công nghệ OCR để tự động hóa quy trình xử lý các chứng từ và hóa đơn trong dịch vụ thanh toán của mình. Các khách hàng chỉ cần chụp ảnh hóa đơn và gửi qua ứng dụng ngân hàng, hệ thống OCR sẽ nhận diện và xử lý dữ liệu, đồng thời tự động điền vào các biểu mẫu cần thiết. Việc này không chỉ giúp giảm thiểu sai sót mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, giảm thời gian chờ đợi.

Trong giáo dục

OCR hỗ trợ trong việc số hóa tài liệu học tập, sách giáo khoa, bài giảng và tài liệu nghiên cứu, giúp học sinh, sinh viên và giáo viên dễ dàng truy cập và sử dụng thông tin. Cambridge University Press đã sử dụng OCR để số hóa các tài liệu giáo dục của mình giúp cải thiện khả năng tiếp cận sách học và tài liệu giảng dạy cho học sinh, sinh viên trên toàn cầu. Các tài liệu được quét và chuyển đổi thành các tệp văn bản có thể chỉnh sửa hoặc tìm kiếm giúp việc học và giảng dạy trở nên dễ dàng hơn.

Trong kinh doanh

Các doanh nghiệp có thể sử dụng OCR để quản lý tài liệu hợp đồng, hóa đơn và các loại giấy tờ văn phòng khác, tiết kiệm thời gian và giảm thiểu rủi ro sai sót. Ví dụ như Walmart đã sử dụng công nghệ OCR để số hóa và quản lý hóa đơn từ các nhà cung cấp. Công ty này sử dụng OCR để tự động nhận diện và lưu trữ các hóa đơn giấy vào hệ thống điện tử của mình giúp tiết kiệm thời gian và giảm chi phí quản lý tài liệu. Các dữ liệu hóa đơn cũng được liên kết trực tiếp với các giao dịch để tăng cường hiệu quả trong việc theo dõi và xử lý đơn hàng.

Trong chăm sóc sức khỏe

OCR hỗ trợ nhận dạng và số hóa các hồ sơ bệnh án, đơn thuốc, các tài liệu y tế khác giúp bác sĩ và bệnh nhân dễ dàng truy cập và quản lý thông tin. Cleveland Clinic, một trong những bệnh viện hàng đầu ở Mỹ đã triển khai OCR để số hóa hồ sơ bệnh án của bệnh nhân. Hệ thống OCR giúp nhận diện và chuyển đổi các hồ sơ giấy thành dữ liệu điện tử giúp bác sĩ dễ dàng truy cập thông tin của bệnh nhân trong thời gian ngắn nhất. Điều này đã cải thiện khả năng ra quyết định y tế nhanh chóng và chính xác hơn, đồng thời giảm thiểu rủi ro từ việc lưu trữ tài liệu giấy

5 phần mềm OCR tốt nhất hiện nay

Công nghệ Nhận diện Ký tự Quang học (OCR) đã phát triển mạnh mẽ và hiện nay có nhiều phần mềm OCR mạnh mẽ giúp số hóa tài liệu và trích xuất thông tin chính xác từ các hình ảnh và tài liệu. Dưới đây là một số phần mềm OCR nổi bật hiện nay:

VNPT SmartReader

VNPT SmartReader là giải pháp OCR thông minh và mạnh mẽ đến từ VNPT AI được thiết kế để hỗ trợ số hóa văn bản hoặc hình ảnh và trích xuất thông tin từ các tài liệu với độ chính xác cao. Giải pháp này có khả năng nhận diện đa dạng các loại tài liệu, bao gồm các văn bản in, chứng từ, hợp đồng, và thậm chí cả văn bản viết tay.

VNPT SmartReader hỗ trợ nhiều định dạng file phổ biến như PDF, JPG, PNG giúp người dùng dễ dàng xử lý các tài liệu từ các nguồn khác nhau mà không cần phải lo lắng về sự tương thích. Đặc biệt, phần mềm còn cho phép tùy chỉnh từ điển chuyên ngành giúp nâng cao độ chính xác trong việc nhận diện các từ ngữ đặc thù của từng lĩnh vực, như tài chính, y tế hay pháp lý. 

Một tính năng đáng chú ý khác là khả năng tích hợp với các hệ thống phần mềm khác, từ đó giúp VNPT SmartReader dễ dàng kết nối với các hệ thống quản lý văn phòng hoặc phần mềm phân tích dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý tài liệu và thông tin. Bên cạnh đó, giải pháp VNPT SmartReader còn hỗ trợ tự động trích xuất thông tin từ các tài liệu, giúp tiết kiệm thời gian cho người dùng trong việc nhập liệu và xử lý thông tin. 

Tập đoàn VNPT đã tích hợp giải pháp VNPT SmartReader vào hệ thống quản lý văn bản điều hành iOffice và nhận được những kết quả đầy ấn tượng. Nổi bật nhất là thời gian xử lý văn bản đã giảm 50 - 60 lần so với hình thức thủ công trước đây, từ đó giúp nhân viên của Tập đoàn có thể tối ưu hiệu suất làm việc. 

Adobe Acrobat Pro DC

Adobe Acrobat Pro DC là một phần mềm nổi tiếng không chỉ trong việc tạo và chỉnh sửa PDF mà còn hỗ trợ OCR mạnh mẽ. Phần mềm này có thể chuyển đổi tài liệu quét hoặc ảnh thành văn bản có thể chỉnh sửa giúp người dùng dễ dàng làm việc với các tài liệu PDF.

ABBYY FineReader

ABBYY FineReader là một trong những phần mềm OCR hàng đầu hiện nay. Phần mềm này cung cấp khả năng nhận diện chính xác các tài liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm văn bản in, tài liệu quét, ảnh. ABBYY FineReader có thể xử lý nhiều ngôn ngữ và các định dạng tài liệu khác nhau và được sử dụng rộng rãi trong các môi trường doanh nghiệp.

Tesseract OCR

Tesseract là một phần mềm OCR mã nguồn mở được phát triển bởi Google. Nó hỗ trợ nhận diện văn bản từ các hình ảnh và tài liệu quét và có khả năng xử lý nhiều ngôn ngữ. Mặc dù Tesseract không có giao diện đồ họa mạnh mẽ như một số phần mềm khác, nhưng nó là một công cụ rất hiệu quả và phổ biến trong các dự án phát triển phần mềm.

Readiris

Readiris là một phần mềm OCR khác cung cấp các tính năng trong việc chuyển đổi tài liệu quét thành văn bản có thể chỉnh sửa. Phần mềm này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và các định dạng tài liệu phổ biến. Đặc biệt, Readiris còn cung cấp các tính năng đặc biệt như khả năng trích xuất dữ liệu từ bảng tính và hình ảnh.

Xu hướng tương lai của công nghệ nhận diện ký tự quang học OCR

Công nghệ Nhận diện Ký tự Quang học (OCR) đã có những bước phát triển đáng kể trong vài thập kỷ qua. Vậy những xu hướng phát triển trong thời gian tới của của OCR hay Optical Character Recognition là gì?

Tích hợp AI và Machine Learning

OCR trong tương lai sẽ ngày càng tích hợp các công nghệ AI và học máy (machine learning). Các hệ thống AI OCR không chỉ nhận diện ký tự mà còn có thể hiểu ngữ cảnh của văn bản. Điều này giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình nhận diện và mở rộng khả năng xử lý các văn bản phức tạp hơn như viết tay hoặc các văn bản không chuẩn. Các mô hình học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron (neural networks) sẽ giúp OCR ngày càng trở nên thông minh hơn, nhận diện cả ký tự lẫn các yếu tố ngữ nghĩa và ngữ cảnh trong văn bản.

OCR trên nền tảng di động và đám mây

Một xu hướng đáng chú ý khác là việc phát triển các ứng dụng OCR trên nền tảng di động và đám mây. Các ứng dụng OCR sẽ không còn chỉ giới hạn ở các thiết bị PC hay máy tính để bàn mà sẽ mở rộng sang các thiết bị di động giúp người dùng dễ dàng quét và xử lý tài liệu bất kỳ lúc nào. 

Tối ưu hóa cho các ngôn ngữ không phải chữ Latinh

Một trong những thách thức lớn của OCR là nhận diện các ngôn ngữ không sử dụng chữ Latinh. Công nghệ OCR trong tương lai sẽ tiếp tục cải thiện khả năng nhận diện các ngôn ngữ này giúp mở rộng phạm vi ứng dụng và đảm bảo tính chính xác cao khi nhận diện văn bản.

Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư

Các hệ thống OCR tương lai sẽ được tích hợp các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, từ mã hóa dữ liệu đến xác thực sinh trắc học, để đảm bảo rằng các thông tin nhận dạng từ tài liệu không bị xâm phạm hay rò rỉ.

Kết luận

Nhìn chung, OCR đã trở thành giải pháp quan trọng trong thời đại số với vai trò  số hóa tài liệu hiệu quả. Công nghệ này giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, giảm sai sót và nâng cao hiệu suất trong các lĩnh vực như ngân hàng, giáo dục, kinh doanh. Mong rằng những nội dung trên đã giúp bạn làm rõ thắc mắc về OCR là gì và các kiến thức xoay quanh công nghệ này. Tại VNPT AI, đội ngũ chuyên gia AI đã khai thác thành công sức mạnh của công nghệ OCR trong nhiều giải pháp hiệu quả như VNPT SmartReader. Với khả năng linh hoạt và hiệu quả, VNPT Smart Reader giúp doanh nghiệp và tổ chức tối ưu hóa quy trình làm việc.