光学文字認識
画像をピクセル単位で格納されたグリフと比較する。"パターンマッチング"、"パターン認識"、"デジタル画像相関"ともいわれる技術である。これは、入力グリフがイメージの残りの部分から正しく分離されていることと、格納されているグリフが同じフォントで同じスケールであることに依存する。この方法は、同一活字を入力すると最適に機能し、途中で新しいフォントが出てくる場合はうまく機能しない。これは、初期の物理写真セルベースのOCRが実装した技術である。
光学文字認識の原点は、電信技術の拡張と視覚障害者が文字を読むための機械の開発という2つの問題にまつわる活動である。1914年エマニュエル・ゴールドバーグは、文字列を読み取り電信符号に変換する機械を開発した。同じころエドマンド・フルニエ・ダルベ(英語版)はオプトフォン(英語版)という携帯型スキャナを開発した。これを印刷物のページ上ですべらせると、文字の形状によって異なる音を発する。
ゴールドバーグはデータ入力手段としてOCR技術の開発を続けた。後に彼は、画像を光電管で読み取り、必要な識別パターンを含むテンプレートと比較することでマッチング対象を見つけるという技法を提案した。1929年、グスタフ・タウシェクも同様のアイデアを思いつき、ドイツでOCRに関する特許を取得した。アメリカでは1933年、ポール・W・ハンデルが同様のテンプレート・マッチング方式のOCR技術の特許を取得している(アメリカ合衆国特許第 1,915,993号)。1935年、タウシェクもアメリカで特許を取得した(アメリカ合衆国特許第 2,026,329号)。
1949年、米国復員軍人援護局から視覚障害者支援のためという要請を受け、RCAの技術者らが初期のコンピュータを使ったOCRを研究した。この研究には、単に活字をコンピュータ内の文字コードに変換するだけでなく、その文字を読み上げるという部分も含まれており、初期の音声合成の研究でもある。
1990年代中ごろ、アメリカ合衆国エネルギー省 (DOE) は情報科学研究所 (ISRI) に印刷文書の認識技術育成という使命を与えた。それにより5年間に渡って Annual Test of OCR Accuracy がまとめられた。
ラテン文字の活字文書の正確な認識はほとんど解決済みの問題だが、識字率(文字を正しく認識する確率)は100%ではなく、間違いの許されない状況では人間が結果を確認する必要がある。19世紀および20世紀初頭の新聞を使った研究によると、単純に文字単位で認識する市販のOCRソフトウェアの識字率は71%から98%だった。手書き文字、特に筆記体の手書き文字認識や文字数の多い言語の文字認識ではまだ研究の余地がある。
文字認識の精度はいくつかの測定法で表され、実際に使用した測定法によって精度は大きく左右される。例えば、文脈や辞書を使わずに純粋に文字単位で認識する場合、識字率が99%であっても、単語ベースの誤り率は5%となるかもしれない。
光学文字認識と混同される機能にオンライン文字認識がある(手書き文字認識参照)。OCRは基本的にオフラインの文字認識であり、純粋に文字の静的な形状を認識する。一方オンライン文字認識は、文字が書かれる動的な過程を認識する。例えば、PenPoint OS やタブレットコンピュータなどがジェスチャーを認識するのもオンライン認識の一種であり、ペンがどういう方向にどれだけ動いたかを認識する。
これは、特殊なフォントやフォントが歪んでいる(例えば、ぼやけた、またはフェードされている)低品質でスキャンされた画像に有利である。
OCRopus や Tesseractのような最近の OCR ソフトウェアは、単一の文字に焦点を当てるのではなく、テキストの行全体を認識するように訓練されたニューラルネットワークを使用する。
反復 OCR と呼ばれる新しい手法では、ページ レイアウトに基づいて文書を自動的にセクションに切り取る。OCR は、ページレベルの OCR 精度を最大化するために、可変文字信頼レベルのしきい値を使用してセクションに対して個別に実行される。
OCR の結果は、標準化されたALTO形式、米国議会図書館によって管理される専用の XML スキーマで格納される。その他の一般的な形式は、hOCR と PAGE XML である。
スマートフォンやスマートグラスの出現により、OCRは、デバイスのカメラを使用してキャプチャされたテキストを抽出するインターネット接続モバイルデバイスアプリケーションで使用されるようになった。オペレーティング システムに OCR 機能が組み込まれていないこれらのデバイスは、通常、OCR API を使用して、デバイスによってキャプチャおよび提供されるイメージ ファイルからテキストを抽出する。OCR APIは、抽出されたテキストを、元の画像で検出されたテキストの位置に関する情報とともに、デバイスアプリに戻して、テキスト読み上げなどの処理や表示に利用する。
ラテン語、キリル文字、アラビア語、ヘブライ語、ヒンディー語、ベンガル語、デーヴァナーガリー、タミル語、中国語、韓国語(ハングル)そして日本語など、多くの言語で、さまざまな商用およびオープンソースのOCRシステムが利用可能である。
手書き文字や筆記体のテキストを対象とする。一度に 1 単語ずつ入力する。これは、筆記体でグリフが分解できない言語で特に有効である。
OCR は通常、静的文書をオフラインで分析するプロセスである。オンライン OCR API サービスを提供するクラウド ベースのサービスも利用可能である。単にグリフや単語の形の分析だけでなく、文字の部位が描かれる順序、方向、ペンを下ろして持ち上げるパターンなどの動きを捉える筆順分析は、手書き文字認識へ追加情報として使うことで、認識をより正確に行うことができる。この技術は「インライン文字認識」「動的文字認識」「リアルタイム文字認識」および「インテリジェント文字認識」とも呼ばれている。