فيديو لعملية مسح البصري والتعرف البصري على الأحرف في الوقت الفعلي باستخدام ماسح بصري محمول.
**التعرف البصري على المحارف** قد يسمى أيضًا **التعرف المرئي على المحارف** (بالإنجليزية: Optical character recognition)‏ أو اختصارا OCR هي نوع من البرمجيات الحاسوبية لتحويل صور النصوص المكتوبة باليد أو بآلة (يحصل عليها عادة باستخدام الماسحة) إلى نصوص يستطيع الحاسوب معالجتها.
*التعرف البصري على الحروف* '، يختصر عادة إلى **التعرف البصري على الحروف** ، هو آلى أو تحويل الصورة الممسوحة الالكترونية من صيغة مكتوبة بخط اليد، أو مطبوعة على الآلة الكاتبة أو نص مطبوع إلى نص مرمز تفهمه الآلة وتدعى
آلة ترميز النصوص. ويستخدم على نطاق واسع باعتباره شكلا من أشكال إدخال البيانات من نوع ما من ورقة البيانات المصدر الأصلي، سواء وثائق، أوايصالات مبيعات، والبريد، أو أي عدد من السجلات المطبوعة.
لإنه من الأهمية بمكان أن حوسبة النصوص المطبوعة تكون مطلبا حتى يمكن أن يكون البحث عنها أوتخزينها إلكترونيا بحيث تصبح قابلة للانضغاط أكثر ليتيسر عرضها على الإنترنت، وتستخدم في عمليات آلية مثل الترجمة الآلية، تحويل النص إلى كلام والغوص في النصوص. التعرف البصري على الحروف هو مجال البحث في التعرف على النماذج، الذكاء الاصطناعي وجهاز الرؤية عن طريق الحاسوب.

هناك حاجة لإصدارات في وقت مبكر حتى يتسنى أن تبرمج الصور تبعا لكل حرف، وتعمل على خط واحد في وقت واحد. النظام «الذكي» مع وجود درجة عالية من دقة التعرف على معظم الخطوط أصبحت شائعة الآن. بعض الأنظمة الآن قادرة على إنتاج حروف تمت تهيئتها formatted output وهي تقترب كثيرا من الشكل الأصلي بما في ذلك الصور الممسوحة بصريا، والأعمدة وغيرها من العناصر غير النصية.

التاريخ
-------

ويمكن أن يعزى التعرف البصري على الحروف في وقت مبكر للنشاط حول مسألتين: توسيع الإبراق وخلق أجهزة القراءة للمكفوفين. في عام 1914 ايمانويل جولدبرغ صنع آلة لقراءة الأحرف وتحويلها إلى رموز التلغراف القياسية.  في نفس الوقت تقريبا، إدموند فورنييه ديفوار d'Albe طور Optophone ، ماسح بصري محمول حيث يتم تحريكه عبر الصفحة المطبوعة، فيقوم بإنتاج نغمات التي تتوافق مع أشكال محددة أو حروفا.

واصل جولدبرغ تطوير تكنولوجيا التعرف البصري على الحروف لإدخال البيانات. وفيمابعد اقترح تصوير سجلات البيانات ومن ثم، وذلك باستخدام الخلايا البصرية، مطابقة الصور ضد قالب يحتوي على نمط محدد وهو النمط المطلوب.
في عام 1929 **غوستاف تاوشك**  Tauschek كان لديه أفكار مماثلة، وحصل على براءة اختراع في التعرف البصري على الحروف في ألمانيا. بول جورج هاندل أيضا حصل على براءة أميريكية في قالب تكنولوجيا مطابقة التعرف البصري على الحروف في الولايات المتحدة الأمريكية في عام 1933 (U.S. Patent 1,915,993).في عام 1935 حصل أيضا Tauschek على براءة اختراع في الولايات المتحدة على طريقته (U.S. Patent 2,026,329).

وفي عام 1949 فإن مهندسو**شركة راديو أمريكا** عملوا على التعرف البصري على الحروف بنوع بدائى أولى بمساعدة الكمبيوتر لمساعدة المكفوفين ولإدارة شؤون المحاربين القدامى في الولايات المتحدة، ولكن بدلا من تحويل الأحرف المطبوعة إلى لغة الآلة، تم تحويلها من جهاز إلى جهاز اللغة المتكلمة ومن ثم الحروف: في وقت مبكر دفعا إلى تكنولوجيا النص إلى كلام.حيث ثبت حتى الآن أنها مكلفة للغاية، ولم يكن السعي إلى الإسستمرار فيها بعد اختبارها.

و في عام 1950  **ديفيد شيبرد**  وهو cryptanalyst في وكالة الأمن بالقوات المسلحة في الولايات المتحدة، معالجة مشكلة تحويل الرسائل المطبوعة إلى لغة الآلة لل تجهيز الكمبيوتر، وبناء جهاز للقيام بذلك، ودعيت جزمو Gismo .". حصل على براءة اختراع لتطويره "جهاز القراءة" في عام 1953U.S. Patent 2,663,758. "
جزمو يمكنه "قراءة 23 حرفا من الحروف الأبجدية الإنجليزية، ويقوم بترجمة إشارات مورس، ويقرأ الرموز الموسيقية، ويقرأ بصوت مسموع من صفحات مطبوعة ويقوم بتكرارا صفحات مطبوعة. شيبرد ذهب إلى العثور على مؤسسة البحوث للآلات الذكية (IMR)، والتي سرعان ما وضعت أول أنظمة تجارية للتعرف البصري على الحروف في العالم.

وكان في عام 1955، قد تم تركيب أول نظام تجاري في **مجلة ريدرز دايجست** ، والتي تستخدم التعرف البصري على الحروف لإرسال تقارير المبيعات إلى جهاز الكمبيوتر. حيث قامت بتحويل التقارير المطبوعة إلى بطاقات المثقبة لإدخالها في الكمبيوتر في قسم الاشتراكات في المجلة، للمساعدة في تجهيز شحنات من 15-20 مليون كتاب في السنة

. تم بيع النظام الثاني إلى شركة ستاندرد أويل لقراءة بصمات بطاقات الائتمان لأغراض الفوترة. وشملت غيرها من النظم التي تبيعها IMR خلال أواخر 1950 قارئ كعوب الفواتير مشروع القانون إلى شركة أوهايو بيل للتليفونات وماسح بصري للصفحات إلى للقوات الجوية للولايات المتحدة لقراءة وإرسال الرسائل المبرقة بواسطة الآلة الكاتبة. واجيزت آي بي إم وآخرون في وقت لاحق للحصول على براءات الاختراع شيبرد للتعرف البصري على الحروف.
في حوالي 1965، تعاونت **مجلة ريدرز دايجست** مع RCA لبناء قارئ تعرف ضوئى للحروف، مصمم إلى رقمنة الأرقام التسلسلية وتقييم النتائج والكفاءات على كوبونات مجلة ريدرز دايجست العائدة من الإعلانات. وطبعت الخطوط المستخدمة في وثائق بواسطة طابعة الطبل RCA باستخدام OCR-Aالخط.
وربط القارئ مباشرة إلى كمبيوتر آر سى أ 301 وهو واحد من
أجهزة الكمبيوتر الحالة الصلبة 1).وأعقب هذا توصيله من قبل قارئ وثائق متخصص ركب إلى TWA حيث القارئ يعالج مخزون تذاكر شركة طيران. القارئ يعالج الوثائق بمعدل 1500 وثيقة في الدقيقة، ويفحص كل وثيقة، ويرفض تلك التي لاتقبل المعالجة بطريقة صحيحة وأصبح هذا المنتج جزءا من خط إنتاج RCA كقارئ مصمم لمعالجة «الوثائق الدوارة» مثل تلك التي تشمل فواتير المياه والكهرباء والتأمين وعائدات المدفوعات.

برمجيات التعرف الضوئى على الحروف
--------------------------------

**برامج التعرف البصري على الحروف لسطح المكتب والخوادم**

برامج التعرف البصري على الحروف وبرمجيات ICR التكنولوجيا هي أنظمة الذكاء الاصطناعي للتحليلات التي تنظر في تسلسل الحروف بدلا من الكلمات أو العبارات كلها. استنادا إلى تحليلات للخطوط والمنحنيات المتتابعة، للتعرف البصري على الحروف حيث OCR و ICR تفعل أفضل التخمينات على الحروف باستخدام قاعدة بيانات للمتابعة عن كثب لربط الجداول أو تتطابق مع سلاسل الحروف التي تكون الكلمات.

**WebOCR & OnlineOCR**
**التعرف البصري على الحروف على شبكة الإنترنت**

التقنيات
--------

### قبل التجهيز

برمجيات التعرف البصري على الحروف في كثير من الأحيان هي صور «عمليات ما قبل» لتحسين تقنيات فرص تعرف ناجحة.وتشمل ما يلي:

* دي تحرف  –  متباعدة إذا لم يتم محاذاة المستند ليكون متوائما بشكل صحيح عند فحصهه، قد تحتاج إلى أن تميل بضع درجات في اتجاه عقارب الساعة أو عكس اتجاه عقارب الساعة من أجل جعل أسطر من النص أفقية تماما أو عمودية.

اللغة العربية
-------------

التعرف البصري على المحارف العربية Optical Character Recogniation for Arabic Language : يعتبر من أهم المواضيع البحثية فيما يتصل بتطوير استخدام اللغة العربية. الأحرف العربية تحوي على 28 حرفاً وهذه الأحرف تأخذ صيغ شكلية مختلفة اعتماداً على توضعها في أول الكلمة أو وسطها أو في نهايتها. التعرف البصري على المحارف العربية قد يكون آني أي يتم التعرف خلال زمن الكتابة Online أو من خلال معالجة وثائق تحوي على نص مكتوب باللغة العربية Offline

انظر أيضا
---------

* لغويات حاسوبية
* رؤية حاسوبية
* مكتبة رقمية
* قلم رقمي
* تعلم الآلة
* ريموند كرزويل
* تعرف على الكلام
* تسجيل الصوت وإعادة إنتاجه

Lists
* التقنيات التكنولوجية التي نشأت حديثا

مراجع
-----

1. ↑  Herbert Schantz, The History of OCR. Manchester Center, VT: Recognition Technologies Users Association, 1982.
2. ↑   *"Reading Machine Speaks Out Loud"* , February 1949, Popular Science. نسخة محفوظة 6 أبريل 2020 على موقع واي باك مشين.
3. ↑  *Washington Daily News,* April 27, 1951; *New York Times*, December 26, 1953
4. ↑  Schantz, *The History of OCR*.
5. ↑  "Optical Character Recognition (OCR) – How it works". Nicomsoft.com. مؤرشف من الأصل في 2019-02-08. اطلع عليه بتاريخ 2013-06-16.

|  |  |
| --- | --- |
| مشاريع شقيقة | في كومنز صور وملفات عن: تعرف بصري على المحارف |



| * ع
* ن
* ت
معالجة اللغات الطبيعية |
| --- |
| مواضيع عامة | 
* أصول نصية
* Speech corpus
* استبعاد الكلمات الشائعة
* Bag-of-words
* ذكاء اصطناعي مثالي
* n-gram (Bigram، Trigram)

 |
| تنقيب في النصوص | 
* تجزئة النص
* تصنيف أقسام الكلام
* Text chunking
* Compound term processing
* Collocation extraction
* تشذيب
* Lemmatisation
* Named-entity recognition
* Coreference resolution
* تحليل المشاعر
* Concept mining
* تجزئة
* فك التباس دلالة الكلمة
* Terminology extraction
* Truecasing

 |
| التلخيص التلقائي | 
* Multi-document summarization
* استخراج الجمل
* Text simplification

 |
| ترجمة آلية | 
* ترجمة بمساعدة الحاسوب
* Example-based
* Rule-based

 |
| التعريف التلقائي للبيانات وجمعهاالتعريف التلقائي للبيانات وجمعها | 
* تعرف على الكلام
* تصنيع صوتي
* تعرف ضوئي على الرموز
* توليد اللغات الطبيعية

 |
| Topic model | 
* Pachinko allocation
* Latent Dirichlet allocation
* Latent semantic analysis

 |
| المراجعة بمساعدة الحاسوب | 
* Automated essay scoring
* Concordancer
* مدقق نحوي
* النص التنبؤي
* مدقق إملائي
* Syntax guessing

 |
| Natural languageuser interface | 
* Automated online assistant
* روبوت الدردشة
* أدب تفاعلي
* Question answering

 |
| مكتبات برمجية | 
* أن أل تي كاي (NLTK)
* ساي كيت ليرن (scikit-learn)

 |

|  |  |
| --- | --- |
| ضبط استنادي: وطنية عدلها في ويكي بيانات | 
* الملف الاستنادي المتكامِل (GND)
* المكتبة القومية الإسرائيلية (J9U)
* مكتبة الكونغرس (LCNAF)
* قاعدة البيانات الوطنية التشيكية (NLCR AUT)

 |

| * ع
* ن
* ت
الحوسبة التفاضلية |
| --- |
| عام | 
* برمجة تفاضلية
* Neural Turing machine
* Differentiable neural computer
* الاشتقاق الآلي
* Neuromorphic engineering

 |
| مبادئ | 
* خوارزمية أصل التدرج
* نظرية الكبل
* تحليل عنقودي
* تحليل الانحدار
* تمييز الأنماط
* التعلم الآلي العدائي
* نظرية التعلم الحاسوبي

 |
| لغات البرمجة | 
* بايثون
* جوليا (لغة برمجة)

 |
| تطبيقات | 
* تعلم الآلة
* شبكة عصبونية اصطناعية
* حوسبة علمية
* ذكاء اصطناعي

 |
| معدات | 
* TPU
* VPU
* مقاومة ذاكرية
* SpiNNaker

 |
| مكاتب برمجية | 
* تنسرفلو
* باي تورش

 |
| التنفيذ | 

|  |  |
| --- | --- |
| صوتي ومرئي | 
* AlexNet
* WaveNet
* Human image synthesis
* تعرف على خط اليد
* تعرف ضوئي على الرموز
* تصنيع كلامي
* تعرف على الكلام
* نظام التعرف على الوجه

 |
| لفظي | 
* تضمين الأشعة الكلمات
* الشبكات العصبية غير الترتيبية
* BERT
* ترجمة آلية عصبية
* Project Debater
* واتسون (حاسوب)

 |
| Decisional | 
* ألفا غو
* Q-learning
* SARSA
* OpenAI Five

 |

 |
| شخصيات | 
* Alex Graves
* إيان جودفيلو
* Yoshua Bengio
* جيوفري هينتون
* Yann LeCun
* أندرو نج
* ديمس هاسابيس

 |
| 
* بوابات
	+ بوابة:برمجة الحاسوب
	+ بوابة:تقانة
* تصنيف
	+ شبكات عصبونية اصطناعية
	+ تعلم الآلة

 |

* أيقونة بوابةبوابة روبوتيات
* أيقونة بوابةبوابة صور رقمية
* أيقونة بوابةبوابة علم الحاسوب
* أيقونة بوابةبوابة لسانيات