Pengenalan karakter optis

Pengenalan Karakter Optik (bahasa Inggris: Optical Character Recognition, yang biasa disingkat OCR) adalah sebuah perangkat lunak yang mengubah teks dalam format berkas citra atau gambar ke dalam format teks yang bisa dibaca dan disunting oleh aplikasi komputer . Berkas teks berformat citra tersebut didapatkan dengan cara memindai atau memfoto sebuah buku, manuskrip, tulisan di papan pengumuman, ataupun materi kuliah di papan tulis dsb. Sedangkan alat yang diunakan untuk memindai adalah pemindai (scanner dalam bahasa Inggrisnya) atau kamera baik kamera DSLR ataupun kamera di ponsel pintar.
Sebagai perangkat lunak yang kompleks, OCR diterapkan di berbagai bidang seperti untuk membaca data secara otomatis dan langsung memasukkannya ke dalam basis data -- contohnya seperti dalam pemindaian passport, nota transfer bank, kertas berharga – untuk pengenalan pelat kendaraan bermotor dari video atau gambar yang tertangkap kamera, dan yang paling marak adalah untuk preservasi konten buku-buku sumber referensi utama dan manuskrip bersejarah. Dalam beberapa kasus, OCR berkontribusi sangat besar dalam proses pembangunan perpustakaan digital.

Sejarah Singkat OCR

Sejarah OCR bisa dirunut sejak tahun 1809 saat piranti membaca untuk aplikasi orang buta dan pembacaan telegraf dikembangkan . Kemudian berlanjut pada penemuan mesin yang mampu mengubah karakter tercetak ke dalam  kode standard telegraf buatan Emanuel Goldberg di tahun 1914 . Mesin ciaptaan Goldberg ini diklaim sebagai asal muasal teknologi OCR. Di waktu yang bersamaan, Edmund Fourier mengembangkan Optophone yang merupakan mesin  pemindai jinjing yang mampu menghasilkan bunyi sesuai dengan karakter khusus yang tercetak di dokumen. Kembali ke penemuan Goldberg, di akhir tahun 1920an tepatnya di tahun 1927, ciptaannya yang dinamai Mesin statistik (statistical machine) merupakan sistem pengenalan kode optik yang digunakan untuk pencarian arsip mikrofilm.
Melompat ke dekade 1990an, OCR banyak dimanfaatkan oleh perpustakaan-perpustakaan untuk mendigitalkan surat kabar bersejarah. Proyek digitalisasi buku-buku bersejarah dan sumber referensi primer ini mulai menjamur memasuki abad 21 karena didukung oleh perkembangan pesat di bidang perangkat keras, perangkat lunak dan Internet. Ini memungkinkan WebOCR – sebuah perangkat lunak daring yang diluncurkan oleh  Expervision -- beroperasi di lingkungan komputasi Awan dan aplikasi perangkat bergerak (mobil applications).

Paska-Proses Pengenalan

Setiap sistem OCR yang dibangun dengan algoritma tercanggihpun selalu membuat kesalahan, dalam arti tidak semua karakter yang dibaca dikonversikan ke karakter padanannya. Untuk itulah tahap paska-proses pencocokan karakter dilakukan untuk meningkatkan akurasi pengenalan karakter. Sistem paska-proses ini dikenal juga sebagai proses koreksi karena modul ini bertugas untuk mengoreksi kesalahan yang sering dilakukan di tataran kata.
Teknik yang digunakan dalam paska-koreksi adalah dengan menggunakan leksikon atau kamus. Alex dkk membangun leksikonya dari buku-buku proyek Gutenberg (cari link di bhs Inggris) karena banyak mengandung varian penggunaan kata serta cara penulisan huruf dari jaman awal modern sampai kini. Kemudian mereka mengunakan pendekatan statistik kemiripan kata (Word likelihood) untuk mengoreksi kata yang mengandung karakter yang salah dikenali. Untuk nama oranag dan tempat, mereka juga menambahkan koreksi nama entitas yang didasarkan dari hasil pengenalan nama entitas (Named Entity Recognition).
Menurut Fink dkk, sistem paska-koreksi OCR yang sepenuhnya dibangun secara otomatis akan menghasilkan tingkat akurasi yang sama rendahnya karena ada kemungkinan bahwa proses koreksi tersebut akan mengenerasikan kesalahan baru. Untuk itu, mereka membangun modul paska-koreksinya semi-otomatis dengan sebuah piranti profiling yang interaktif dan adaptif terhadap kesalahan di manuskrip bersejarah. Adaptivitas di sini merujuk pada kemampuan untuk menambahkan himpunan pola-pola di data secara otomatis serta pengunaan token atau kata yang tak-terinterpretasikan di masa kini.