OMR против OCR: разница и сравнение

Прогресс в области технологий набирает стремительную скорость. Каждый день приносит с собой новые сюрпризы в виде новых технологических изобретений (новые машины, программное обеспечение и т. д.). Раньше вся работа выполнялась вручную — процесс занимал несколько часов.

Мы должны быть очень благодарны технологиям за то, что они обеспечивают нам беспроблемную жизнь. Раньше на работу уходили часы, а теперь можно выполнить большую часть тяжелой работы за несколько минут.

OMR и OCR такие программное обеспечение это оказалось очень полезным. Они собирают данные и преобразуют изображения человеческого или письменного или печатного текста в машинно-кодированную форму.

Основные выводы

1. OMR расшифровывается как Optical Mark Recognition и используется для чтения и обработки данных, отмеченных человеком. Напротив, OCR означает оптическое распознавание символов и преобразует печатный или письменный текст в цифровой формат.
2. OMR обрабатывает анкеты с несколькими вариантами ответов, листы ответов и опросы, а OCR преобразует отсканированные документы, квитанции и счета в машиночитаемый текст.
3. OMR использует специальный тип бумаги с предопределенными рамками или кружками для обнаружения меток, в то время как OCR использует алгоритмы анализа изображений для распознавания символов и текста.

OMR против OCR

OMR (оптическое распознавание знаков) — это технология, используемая для проверки пузырьковых отметок. Эта технология используется на экзаменах для проверки ответов студентов. Ее также можно использовать для проверки опросов. OCR (оптическое распознавание символов) — это еще одна технология, используемая для преобразования текста изображения в формат, который может быть прочитан машиной. Эту технологию сложно реализовать.

OMR, известная как оптическое распознавание меток, представляет собой технологию, используемую для считывания помеченных данных человека. Этот процесс собирает данные из таких документов, как тесты и опросы.

Он может вычитать и читать документы с несколькими вариантами ответов, анкеты и т. Д. С помощью заштрихованных и подчеркнутых областей. OMR также называют чтением оптических меток. Листы, отсканированные сканером OMR, затем обрабатываются программным обеспечением OMR. Этот метод упростил оценку на экзаменах.

OCR, известная как оптическое распознавание символов, представляет собой технологию, которая преобразует изображения любого текстового документа в электронном виде в закодированный текст на машине. Он также известен как оптический считыватель символов.

Это метод оцифровки печатных текстов и форма ввода данных для записей данных. Это делается для того, чтобы данные можно было редактировать в электронном виде и хранить систематически. Его можно использовать на любых отсканированных документах, фотодокументах, рекламных щитах, тексте на вывесках, телевизионных передачах и т. д.

Сравнительная таблица

Что такое ОМР?

OMR — это сокращение от оптического распознавания меток (также называемого считыванием оптических меток); это компьютерное программное обеспечение. Он собирает данные, отмеченные людьми, из различных документов. Линии или заштрихованные области на бумаге используются для чтения вопросников с несколькими вариантами ответов, экзаменов и т. д.

Тяжелый сканер OMR был изобретен в 1970-х годах для исправления школьных бланков оценок в виде пузырьков. С тех пор тяжелые машины OMR используются во всем мире.

Самые ранние машины были очень тяжелыми и недоступными для простых людей. Позже были представлены сканеры OMR с мягкой логикой. Искусственный интеллект был основан на алгоритме чтения пузырьков OMR, и это программное обеспечение устраняло зависимость от тяжелых машин OMR.

Рабочий процесс таков, что; специальное сканирующее устройство, которое проецирует бумагу с помощью луча света. Отражательная способность в разных местах на бумаге используется для обнаружения отмеченных областей.

Результаты известны, когда области отражают сравнительно меньше, чем пустые области. Немногие машины используют трансоптическую бумагу с предварительно напечатанной формой, а затем измеряют количество света. Специализированные формы, заполняемые людьми в современных машинах OMR, оптимизированы для компьютерного сканирования.  

Примечание Office OMR (сделано Gravic. Inc) использовали изображения из обычных сканеров изображений, которые, как говорят, были одним из первых пакетов программного обеспечения. Это программное обеспечение было очень полезным, поскольку оно сэкономило тысячи долларов, поскольку было дешевле, чем предыдущий метод.

Это хорошо известный метод подсчета голосов для тестов и опросов, обратной связи, лотерей, банковских операций, оценкаи т. д. Планшетные сканеры и сканеры с автоподатчиком — это два типа сканеров документов, доступных на рынке, и они используются для сканирования листов OMR.

Он имеет возможность выбора различных полей, чтобы предоставить нам предпочтительный формат анкеты -

1. Многочисленные
2. сетка
3. Добавить
4. Логический
5. Двоичный
6. Поле пунктирных линий

Машины OMR также имеют несколько ошибок и недостатков. Это может усложнить сбор данных по большому объему текста. Данные также могут пропадать в процессе сканирования; он может сканировать в неправильном порядке, если страницы пронумерованы неправильно.

Если овалы на бумаге обведены слишком толсто, она может даже считаться заполненной.

Что такое OCR?

OCR — это сокращение от оптического распознавания символов, также известного как оптическое считывание символов. Это технология, которая преобразует изображения текста в любой форме (написанной или напечатанной) в электронном виде в машинно-кодированный язык.

Его можно использовать на фотографии документа, текстах на вывесках и рекламных щитах, отсканированных документах, тексте субтитров и т. д. Он обрабатывает цифровое изображение, находя и распознавая символы.

Этот метод оцифровывает печатные тексты, поэтому мы можем легко редактировать и хранить данные в электронном виде и систематически. Это тип ввода данных из любой печатной бумажной записи. Компьютерное зрение, искусственный интеллект и т. д. — это области, в которых OCR можно использовать в исследованиях.

OCR как онлайн-сервис стал доступен в 2000-х годах. Распознавание дорожных знаков, ввод данных для таких документов, как паспорта, банковские документы и т. д., технологии, помогающие слепым и слабовидящим пользователям, и т. д. — это лишь некоторые из вариантов использования OCR.

Существует разница в работе между ранней и расширенной версиями.

Ранняя система требовала много тренировок с каждым символом и работала медленно, потому что работала с одним шрифтом за раз, тогда как продвинутые версии могут обеспечить высокую степень распознавания. точность и несколько шрифтов.

Процесс OCR выполняется в автономном режиме, но облачные сервисы также предоставляют вам онлайн-API OCR.

На каждом этапе процесса используются различные методы –

1. Предварительная обработка — устранение перекоса, удаление пятен, бинаризация и т. д.
2. Распознавание текста — сопоставление матриц, извлечение признаков и т. д.
3. Постобработка — лексика, анализ ближнего соседа и т. д.

Основные различия между OMR и OCR

1. Полная форма OMR — оптическое распознавание меток, тогда как полная форма OCR — оптическое распознавание символов.
2. OMR — это технология, которая собирает помеченные человеческие данные для определения наличия и местоположения помеченных данных, таких как метки, с помощью линий и заштрихованных областей, тогда как OCR — это технология, которая преобразует изображения различных форм текстов и данных в электронном виде в машинный формат. язык, чтобы определить, что он представляет, и хранить это систематически.
3. OMR легко реализовать, тогда как OCR немного сложно реализовать.
4. OMR также называется оптическим считывателем меток, тогда как OCR также называется оптическим считывателем символов.
5. Тесты, опросы, голосование, геокодирование, оценка продукта и т. д. — это лишь некоторые из вариантов использования OMR, тогда как бизнес документы, ввод данных, банковские выписки, книги Google и т. д. — вот лишь несколько вариантов использования OCR.

1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4725254/
2. https://www.researchgate.net/profile/Chirag_Patel27/publication/235956427_Optical_Character_Recognition_by_Open_source_OCR_Tool_Tesseract_A_Case_Study/links/00463516fa43a64739000000.pdf