Tekstintunnistus
Teknologia

Merkintunnistuksessa (erityisesti "OCR" ja "ICR") kootaan skannatusta asiakirjasta havaittuja pikseleitä (pisteitä) ja verrataan niiden muodostamia hahmoja olemassa oleviin kirjainhahmoihin ja pyritään näin tunnistamaan oikea merkki, joka voi olla esimerkiksi kirjain, numero tai jokin erikoismerkki. OMR:n kohdalla ohjelmistolle annetaan koordinaatein merkitty alue ("ruutu") josta ohjelmisto "lukee" pikseleiden määrän, ja jos tummien pikseleiden määrä ylittää annetun raja-arvon tulkitaan "ruutu" rastitetuksi.
Tyypillinen merkintunnistuksen virhe on yksittäisten kirjainten ja numeroiden sekoittuminen. Helposti vaihtuvia pareja ovat esimerkiksi iso i ja pieni l ("äl") sekä numero 8 ja kirjain S. Kun merkeistä tunnistetaan kokonainen ryhmä, voidaan tätä ryhmää vertailla kieliopin mahdollisiin sanoihin, jolloin voidaan automatisoidusti päätellä tunnistuksen oikeellisuus. Tämä nopeuttaa varsinaista ohjelmallisen tunnistuksen oikeellisuuden tarkistamisen työvaihetta, koska korjattavaa on vähemän.
Tunnistuksen oikeellisuutta voidaan olennaisesti saada tarkemmaksi, jos luettu tieto voidaan tarkistaa myös muulla menetelmällä (kuten esimerkiksi henkilötunnus, passin numero, ajokortin numero, pankkitilin numero, pankkiviitteen numero, joissa esiintyy matemaattisen algoritmin avulla tarkistettavissa oleva tarkistetieto).
Tekstin tunnistamista helpottaa, jos skannattavassa asiakirjassa käytetään tasavälistä kirjasintyyppiä kuten Courier, mutta ohjelmistot ja laitteet kykenevät tunnistamaan myös useita muita kirjasintyyppejä.
Skannattavan kuvan suoristamisella ja tekstisuunnan samanmuotoisuudella (kaikki sivut samansuuntaisiksi) nostetaan lopputuloksen tarkkuutta. Useissa ohjelmistoissa on myös kuvanparannustoimintoja, joilla skannattavasta kuvasta voidaan poistaa ylimääräisiä pisteitä ja muita häiriöitä.
Tekstintunnistamisen oikeellisuuteen vaikuttaa asiakirjasta digitoimalla (skannaamalla) aikaan saadun kuvan laatu sekä sen lukutarkkuus. Erityisesti kontrasti vaikuttaa suuresti tunnistuksen toimivuuteen (selkeästi valkoinen tausta ja teräväreunaiset mustat kirjaimet). Lopputuloksen oikeellisuus paranee käytettäessä optimaalista lukutarkkuutta (dpi, dots per inch). Perinteisen merkintunnistuksen lukutarkkuutena käytetään yleisesti resoluutiota 300 dpi (Dots Per Inch). Viivakoodeja – kuten laskuissa esiintyvä pankkiviivakoodi – luettaessa voidaan käyttää myös 200 dpi:n resoluutiota. Liian suuri resoluutio tuo yleensä kuvaan liikaa informaatiota ("kohinaa", taustavärin pisteitä, jotka sumentavat luettavien merkkien reunoja ja siten huonotavat merkintunnistusohjelmiston toiminnan edellytyksiä).
Jotkut tekniikat tekevät useita OCR-lähetyksiä, ja kun enemmän tietoja tunnistetaan, seselvennä poistetaan väliaikaisesti, jotta jäljellä oleva teksti tunnistetaan oikein. Tämä menetelmä tunnetaan synteettisenä tai monipäästöisenä OCR:nä
Tekstintunnistusteknologiaa hyödynnetään erilaisissa sovelluksissa, joissa erimuotoisista asiakirjoista pyritään automatisoidusti hakemaan, löytämään ja lukemaan niissä olevaa ja/tai niitä yksilöiviä tietoja joko käytettäväksi kyseisten asiakirjojen indeksitietoina (hakutekijöinä) tai niiden sisältämänä tietona. Tämä tieto viedään edelleen johonkin vastaanottavaan järjestelmään. Esimerkkejä tällaisista ovat laskut, sopimukset, tilaukset, pankkien maksupalvelutoimeksiannot, kyselylomakkeet, markkinatutkimukset ja muut asiakirjat, joissa on jäsenneltävää sisältöä, jonka hallintaa pyritään systematisoimaan.