O progresso no campo da tecnologia está ganhando velocidade. Cada dia traz consigo novas surpresas na forma de novas invenções tecnológicas (novas máquinas, software, etc.). Anteriormente, todo o trabalho era feito à mão – o processo costumava levar horas para ser concluído.
Devemos ser muito gratos à tecnologia por nos proporcionar uma vida sem complicações. O trabalho anterior costumava levar horas, e muito trabalho duro agora pode ser concluído em poucos minutos.
OMR e OCR são tão Programas que provou ser muito útil. Eles coletam dados e convertem imagens de texto marcado ou escrito por humanos ou impresso em formato codificado por máquina.
Principais lições
- OMR significa Optical Mark Recognition e é usado para ler e processar dados marcados por humanos. Em contraste, OCR significa Reconhecimento Óptico de Caracteres e converte texto impresso ou escrito em formato digital.
- O OMR processa questionários de múltipla escolha, folhas de respostas e pesquisas, enquanto o OCR converte documentos digitalizados, recibos e faturas em texto legível por máquina.
- OMR usa um tipo especial de papel com caixas ou círculos predefinidos para detectar marcas, enquanto o OCR usa algoritmos de análise de imagem para reconhecer caracteres e texto.
OMR x OCR
OMR (Optical Mark Recognition) é uma tecnologia usada para verificar marcas de bolha. Esta tecnologia é usada principalmente em exames para verificar as respostas dos alunos. Também pode ser usado para verificar pesquisas. OCR (reconhecimento óptico de caracteres) é outra tecnologia usada para converter o texto da imagem em um formato que pode ser lido pela máquina. Esta tecnologia é difícil de implementar.
OMR – conhecido como reconhecimento óptico de marcas, é uma tecnologia usada para ler dados humanos marcados. Este processo captura os dados de documentos como testes e pesquisas.
Ele pode deduzir e ler papéis de múltipla escolha, questionários, etc., com a ajuda das áreas sombreadas e alinhadas. OMR também é chamado de leitura de marca óptica. As folhas que são digitalizadas pelo scanner OMR são então processadas pelo software OMR. Este método facilitou a classificação nos exames.
OCR- conhecido como reconhecimento óptico de caracteres, é uma tecnologia que converte as imagens de qualquer documento de texto eletronicamente em um texto codificado na máquina. Também é conhecido como um leitor óptico de caracteres.
É um método que digitaliza textos impressos e é uma forma de entrada de dados para registros de dados. Isso é feito para que os dados possam ser editados eletronicamente e armazenados sistematicamente. Ele pode ser usado em quaisquer documentos digitalizados, documentos fotográficos, outdoors, texto em sinais, transmissões de televisão, etc.
Tabela de comparação
| Parâmetros de comparação | OMR | OCR |
|---|---|---|
| O formulário completo | Reconhecimento de marca óptica | Reconhecimento óptico de caracteres |
| Definição | Uma tecnologia que captura dados humanos marcados para determinar a presença e localização de dados marcados, como marcas com a ajuda de linhas e áreas sombreadas. | Uma tecnologia que converte imagens de textos em qualquer forma de dados eletronicamente em linguagem de máquina para determinar o que eles representam e armazená-los sistematicamente. |
| Nível de Implementação | Transferências | Comparativamente difícil de implementar |
| Aplicação | Testes, pesquisas, votações, geocodificação, avaliação de produtos, etc. | Documentos comerciais, entrada de dados, extratos bancários, livros do Google, etc. |
| Também chamado | Leitor de marcas ópticas | Leitor óptico de caracteres |
O que é OMR?
OMR é a abreviação de reconhecimento de marca óptica (também chamado de leitura de marca óptica); é um software de computador. Ele captura dados marcados por humanos de vários documentos. As linhas ou áreas sombreadas nos papéis são usadas para ler questionários de múltipla escolha, exames, etc.
Uma pesada máquina de scanner OMR foi inventada na década de 1970 para corrigir formulários de notas escolares na forma de bolhas. Desde então, máquinas OMR pesadas têm sido usadas em todo o mundo.
As primeiras máquinas eram muito pesadas e não acessíveis para pessoas comuns. Mais tarde, máquinas de scanner OMR de lógica suave foram introduzidas. A inteligência artificial foi baseada no algoritmo de leitura de bolhas OMR, e este software removeu a dependência de máquinas OMR pesadas.
O processo de trabalho é tal que; um dispositivo de digitalização dedicado que projeta o papel com um feixe de luz. A refletividade em diferentes posições no papel é usada para detectar as áreas marcadas.
Os resultados são conhecidos quando as áreas refletem comparativamente menos que as áreas em branco. Poucas máquinas usam papel transóptico pré-impresso e medem a quantidade de luz. Os formulários especializados preenchidos pelas pessoas nas máquinas OMR de hoje são otimizados para digitalização por computador.
Remark Office OMR (feito por Gravic. Inc) usava imagens de scanners de imagem comuns, que foi considerado um dos primeiros pacotes de software. Este software foi muito útil, pois economizou milhares, pois era mais barato que o método anterior.
É um método bem conhecido de contagem de votos para testes e pesquisas, feedback, loterias, bancos, avaliação, etc. Scanners de mesa e scanners ADF são os dois tipos de scanners de documentos disponíveis no mercado e são usados para digitalizar folhas OMR.
Tem uma opção de diferentes campos para nos fornecer um formato preferido do questionário –
- Múltiplo
- Grade
- Adicionar
- Booleano
- Binário
- Campo de linhas pontilhadas
As máquinas OMR também apresentam alguns erros e desvantagens. Isso pode complicar a coleta de dados em uma grande quantidade de texto. Os dados também podem desaparecer no processo de verificação; ele pode digitalizar na ordem errada se as páginas não forem numeradas corretamente.
Se os ovais no papel estiverem muito grossos, pode até ser lido como preenchido.
O que é OCR?
OCR é a abreviação de reconhecimento óptico de caracteres, também conhecido como leitor óptico de caracteres. É uma tecnologia que converte imagens de texto em qualquer formato (escrito ou digitado) eletronicamente em uma linguagem codificada por máquina.
Ele pode ser usado em uma foto de um documento, textos em letreiros e outdoors, documentos digitalizados, texto de legendas, etc. Ele processa uma imagem digital localizando e reconhecendo caracteres.
Este método digitaliza textos impressos para que possamos editar e armazenar dados de forma eletrônica e sistemática com facilidade. É um tipo de entrada de dados de qualquer registro em papel impresso. Visão computacional, inteligência artificial, etc., são os campos em que o OCR pode ser usado em pesquisas.
OCR, como um serviço online, foi disponibilizado na década de 2000. Reconhecimento de sinais de trânsito, entrada de dados para documentos como passaportes, bancos, etc., tecnologia que auxilia os usuários cegos e deficientes visuais, etc., são alguns usos do OCR.
Há uma diferença no trabalho entre as versões anteriores e avançadas.
O sistema inicial precisava de muito treinamento com cada caractere e costumava trabalhar lentamente porque costumava trabalhar em uma fonte por vez, enquanto as versões avançadas podem fornecer um alto grau de reconhecimento precisão e várias fontes.
O processo em um OCR é feito offline, mas os serviços baseados em nuvem também fornecem uma API de OCR online.
Existem diferentes técnicas utilizadas em cada etapa do processo –
- Pré-processamento – De-skew, despeckle, binarização, etc.
- Reconhecimento de texto – correspondência de matrizes, extração de recursos, etc.
- Pós-processamento – léxico, análise do vizinho próximo, etc.
Principais diferenças entre OMR e OCR
- A forma completa do OMR é o reconhecimento óptico de marcas, enquanto a forma completa do OCR é o reconhecimento óptico de caracteres.
- OMR é uma tecnologia que captura dados humanos marcados para determinar a presença e localização de dados marcados, como marcas, com a ajuda de linhas e áreas sombreadas, enquanto OCR é uma tecnologia que converte imagens de diferentes formas de textos e dados eletronicamente em máquinas linguagem para determinar o que ela representa e armazená-la sistematicamente.
- OMR é fácil de implementar, enquanto o OCR é um pouco difícil de implementar.
- OMR também é chamado de leitor óptico de marcas, enquanto o OCR também é chamado de leitor óptico de caracteres.
- Testes, pesquisas, votações, codificação geográfica, avaliação de produtos, etc., são alguns usos do OMR, enquanto negócio documentos, entrada de dados, extratos bancários, livros do Google, etc., são alguns usos do 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
Última atualização: 21 de junho de 2023
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Sandeep Bhandari é bacharel em Engenharia de Computação pela Thapar University (2006). Possui 20 anos de experiência na área de tecnologia. Ele tem grande interesse em vários campos técnicos, incluindo sistemas de banco de dados, redes de computadores e programação. Você pode ler mais sobre ele em seu página bio.
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