Les progrès dans le domaine de la technologie s'accélèrent rapidement. Chaque jour apporte de nouvelles surprises sous la forme de nouvelles inventions technologiques (nouvelles machines, logiciels, etc.). Auparavant, tout le travail était fait à la main - le processus prenait des heures.
Nous devrions être très reconnaissants à la technologie de nous offrir une vie sans tracas. Auparavant, le travail prenait des heures, et beaucoup de travail acharné peut maintenant être accompli en quelques minutes.
OMR et OCR sont tels ,software cela s'est avéré très utile. Ils collectent des données et convertissent des images de texte marqué par l'homme ou écrit ou imprimé en une forme codée par machine.
Faits marquants
- OMR signifie Optical Mark Recognition et est utilisé pour lire et traiter des données marquées par l'homme. En revanche, OCR signifie reconnaissance optique de caractères et convertit le texte imprimé ou écrit en format numérique.
- L'OMR traite les questionnaires à choix multiples, les feuilles de réponses et les enquêtes, tandis que l'OCR convertit les documents numérisés, les reçus et les factures en texte lisible par machine.
- L'OMR utilise un type de papier spécial avec des cases ou des cercles prédéfinis pour détecter les marques, tandis que l'OCR utilise des algorithmes d'analyse d'image pour reconnaître les caractères et le texte.
OMR contre OCR
OMR (Optical Mark Recognition) est une technologie utilisée pour vérifier les marques de bulles. Cette technologie est principalement utilisée dans les examens pour vérifier les réponses des étudiants. Il peut également être utilisé pour vérifier les enquêtes. L'OCR (Optical Character Recognition) est une autre technologie utilisée pour convertir le texte d'une image dans un format lisible par la machine. Cette technologie est difficile à mettre en œuvre.
OMR – connue sous le nom de reconnaissance optique de marques, est une technologie utilisée pour lire des données humaines marquées. Ce processus capture les données de documents tels que des tests et des enquêtes.
Il peut déduire et lire des documents à choix multiples, des questionnaires, etc., à l'aide des zones ombrées et lignées. OMR est également appelé lecture optique de marques. Les feuilles numérisées par le scanner OMR sont ensuite traitées par le logiciel OMR. Cette méthode a facilité la notation des examens.
OCR - connu sous le nom de reconnaissance optique de caractères, est une technologie qui convertit électroniquement les images de tout document texte en un texte codé dans la machine. Il est également connu sous le nom de lecteur optique de caractères.
Il s'agit d'une méthode qui numérise les textes imprimés et constitue une forme de saisie de données pour les enregistrements de données. Ceci est fait pour que les données puissent être éditées électroniquement et stockées systématiquement. Il peut être utilisé sur tous les documents numérisés, les documents photo, les panneaux d'affichage, le texte sur les panneaux, les émissions de télévision, etc.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | OMR | OCR |
|---|---|---|
| La forme complète | Reconnaissance optique des marques | Reconnaissance optique de caractères |
| Définition | Une technologie qui capture des données marquées humaines pour déterminer la présence et l'emplacement de données marquées telles que des marques à l'aide de lignes et de zones ombrées. | Une technologie qui convertit des images de textes sous n'importe quelle forme de données électroniquement en langage machine pour déterminer ce qu'il représente et le stocker systématiquement. |
| Niveau de mise en œuvre | Entretien | Relativement difficile à mettre en œuvre |
| Application | Tests, sondages, votes, géocodage, évaluation de produits, etc. | Documents commerciaux, saisie de données, relevés bancaires, livres Google, etc. |
| Aussi appelé | Lecteur optique de marques | Lecteur optique de caractères |
Qu'est-ce que l'OMR ?
OMR est l'abréviation de reconnaissance optique de marques (également appelée lecture optique de marques) ; c'est un logiciel informatique. Il capture des données marquées par des humains à partir de divers documents. Les lignes ou les zones ombrées sur les papiers sont utilisées pour lire les questionnaires à choix multiples, les examens, etc.
Un scanner OMR lourd a été inventé dans les années 1970 pour corriger les formulaires de notation scolaire sous forme de bulles. Depuis lors, des machines OMR lourdes ont été utilisées dans le monde entier.
Les premières machines étaient très lourdes et pas abordables pour les gens ordinaires. Plus tard, des scanners OMR à logique logicielle ont été introduits. L'intelligence artificielle était basée sur l'algorithme de lecture de bulles OMR, et ce logiciel supprimait la dépendance vis-à-vis des machines OMR lourdes.
Le processus de travail est tel que; un dispositif de numérisation dédié qui projette le papier avec un faisceau de lumière. La réflectivité sur différentes positions sur le papier est utilisée pour détecter les zones marquées.
Les résultats sont connus lorsque les zones reflètent comparativement moins que les zones vides. Peu de machines utilisent du papier trans-optique préimprimé et mesurent ensuite la quantité de lumière. Les formulaires spécialisés remplis par les personnes dans les machines OMR d'aujourd'hui sont optimisés pour la numérisation par ordinateur.
Remarque Office OMR (fabriqué par Gravic. Inc) utilisaient des images de scanners d'images courants, qui seraient l'un des premiers progiciels. Ce logiciel a été très utile car il a permis d'économiser des milliers de dollars car il était moins cher que la méthode précédente.
Il s'agit d'une méthode bien connue de comptage des votes pour les tests et les sondages, les commentaires, les loteries, les opérations bancaires, évaluation, etc. Les scanners à plat et les scanners ADF sont les deux types de scanners de documents disponibles sur le marché et sont utilisés pour numériser des feuilles OMR.
Il a une option de différents champs pour nous fournir un format préféré du questionnaire -
- Multiple
- Grille
- Ajouter
- Boolean
- binaire
- Champ de lignes pointillées
Les machines OMR présentent également quelques erreurs et inconvénients. Cela peut compliquer la collecte de données sur une grande quantité de texte. Les données peuvent également disparaître lors du processus de numérisation. il peut numériser dans le mauvais ordre si les pages ne sont pas numérotées correctement.
Si les ovales du papier sont trop épais, il peut même être lu comme rempli.
Qu'est-ce que l'OCR ?
OCR est l'abréviation de reconnaissance optique de caractères, également appelée lecteur optique de caractères. Il s'agit d'une technologie qui convertit électroniquement des images de texte sous n'importe quelle forme (écrite ou dactylographiée) en un langage codé par machine.
Il peut être utilisé sur une photo d'un document, des textes sur des panneaux et des panneaux publicitaires, des documents numérisés, des sous-titres de texte, etc. Il traite une image numérique en localisant et en reconnaissant des caractères.
Cette méthode numérise les textes imprimés afin que nous puissions facilement modifier et stocker les données de manière électronique et systématique. Il s'agit d'un type de saisie de données à partir de n'importe quel enregistrement papier imprimé. La vision par ordinateur, l'intelligence artificielle, etc. sont les domaines dans lesquels l'OCR peut être utilisé dans la recherche.
L'OCR, en tant que service en ligne, a été mis à disposition dans les années 2000. La reconnaissance des panneaux de signalisation, la saisie de données pour des documents tels que les passeports, les banques, etc., la technologie qui aide les utilisateurs aveugles et malvoyants, etc., sont quelques utilisations de l'OCR.
Il y a une différence de travail entre les versions antérieures et avancées.
Le premier système nécessitait beaucoup de formation avec chaque caractère et fonctionnait lentement car il ne travaillait que sur une police à la fois, alors que les versions avancées peuvent fournir un degré élevé de reconnaissance. précision et plusieurs polices.
Le processus dans une OCR s'effectue hors ligne, mais les services basés sur le cloud vous fournissent également une API OCR en ligne.
Il existe différentes techniques utilisées à chaque étape du processus -
- Pré-traitement – De-skew, despeckle, binarisation, etc.
- Reconnaissance de texte – correspondance matricielle, extraction de caractéristiques, etc.
- Post-traitement – lexique, analyse des voisins proches, etc.
Principales différences entre OMR et OCR
- La forme complète de l'OMR est la reconnaissance optique des marques, tandis que la forme complète de l'OCR est la reconnaissance optique des caractères.
- L'OMR est une technologie qui capture des données humaines marquées pour déterminer la présence et l'emplacement de données marquées, telles que des marques, à l'aide de lignes et de zones ombrées, tandis que l'OCR est une technologie qui convertit électroniquement des images de différentes formes de textes et de données en machine. langage pour déterminer ce qu'il représente et le stocker systématiquement.
- L'OMR est facile à mettre en œuvre, tandis que l'OCR est un peu difficile à mettre en œuvre.
- L'OMR est également appelé lecteur optique de marques, tandis que l'OCR est également appelé lecteur optique de caractères.
- Tests, sondages, vote, géocodage, évaluation de produits, etc., sont quelques utilisations de l'OMR, alors que la performance des entreprises documents, saisie de données, relevés bancaires, livres Google, etc., sont quelques utilisations de l'OCR.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4725254/
- https://www.researchgate.net/profile/Chirag_Patel27/publication/235956427_Optical_Character_Recognition_by_Open_source_OCR_Tool_Tesseract_A_Case_Study/links/00463516fa43a64739000000.pdf
Dernière mise à jour : 21 juin 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
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