Menganalisis Variasi Font dan Tulisan yang Kompleks
Sistem OCR konvensional bergantung pada pencocokan pola dengan data latih yang telah kita berikan. Jika dokumen menggunakan jenis font yang tidak umum, foto yang buram, maupun terlipat, tingkat akurasi OCR tradisional akan menurun drastis.
Dengan bantuan Machine Learning, OCR kini dilatih menggunakan data yang sangat besar, sehingga memungkinkan aplikasi untuk:
- Mengenali berbagai jenis font secara fleksibel.
- Melakukan pemrosesan pada dokumen berkualitas rendah atau pun memiliki cacat.
- Memindai teks dari background yang kompleks.
Pengenalan Tulisan Tangan yang Lebih Akurat
Salah satu tantangan terbesar dalam pemrosesan dokumen adalah tulisan tangan, tiap orang memiliki karakteristik unik dalam menulis, sehingga tiap karakter akan berbeda-beda tiap orang, dan tidak memiliki bank latih sebagai acuan tetapnya.
Dengan bantuan AI berbasis Deep Learning dan Neural Networks, AI mampu:
- Mempelajari pola arah goresan pena.
- Menganalisis konteks kata dalam satu kalimat untuk memprediksi karakter yang ambigu/tidak terbaca.
- Mengonversi tulisan tangan menjadi data digital yang dapat diedit dan manfaatkan.
Kesimpulan
Penerapan AI dan Machine Learning telah merevolusi cara kerja OCR, yang sebelumnya hanya bergantung pada data latih yg diberikan, sekarang aplikasi ocr yang lebih fleksibel dan cerdas untuk mengenali tulisan tangan, menangani variasi font bahkan dari dokumen maupun foto yang rusak dan memiliki latar belakang yang kompleks.
