商业世界正在以惊人的速度转型，但这种数字化转型并不像我们希望的那样广泛。 从大公司到小型企业，人们仍在日常运营中处理实体文件。 尽管使用频率已大大降低，但并没有完全消除。 无需费时地扫描文档以供数字使用，而是使用最新的 OCR 既省时又有效。
光学字符识别使用的增加主要归因于自动识别系统产量的增加。 因此，OCR 技术的全球市场价值与 的美元8.93亿元 在 2021 年，预计 15.4 年至 2022 年间的复合年增长率为 2030%。
但究竟什么是 OCR 技术？ 为什么它会改变企业开发高效 AI 模型的游戏规则？ 让我们来了解一下。
什么是 OCR？
或者称为文本识别， OCR 或光学字符识别 是一个程序，可将扫描文档、纯图像 PDF 和手写笔记中的打印或书面数据提取为机器可读格式。 该软件从图像中取出每个字母并将它们组合成单词和句子，从而可以轻松地以数字方式访问和编辑文档。
什么是开源数据集？
有几个地方可以利用 OCR 技术。 一些地方包括机场、电子书出版、广告、银行和供应链系统。 但是，为了使应用程序达到其目的，他们需要接受针对特定项目的培训 光学字符识别数据集.
应用程序的效率很大程度上取决于数据集的质量和所涉及的训练方法。 然而，寻找高质量的数字和 手写数据集 申请难度很大。 因此，许多公司使用开源或免费使用的数据集而不是专有数据集。
开源数据集的好处和挑战
企业需要将好处和挑战相互竞争，以了解他们是否必须为其 ML 应用程序选择免费使用的数据。
优势
- 数据易于访问。 由于数据可用性，开发应用程序的成本显着降低。
- 由于数据集随时可用，因此为应用程序收集数据所花费的时间和精力大大减少。
- 有大量的社区论坛或帮助小组可以帮助学习、适应和优化数据集。
- 开源数据集的主要优势之一是它对定制没有任何限制。
- 大部分人都可以访问开源数据，这使得分析和创新成为可能而没有金钱障碍。
挑战
- 特定于项目的数据很难获得。 此外，可能会丢失信息和不正确地使用可用数据。
- 获取专有数据需要时间和精力，而且成本高昂
- 虽然获取数据可能更容易，但知识和分析成本可能超过初始优势。
- 其他开发人员也使用相同的数据来开发应用程序。
- 这些数据集极易受到安全漏洞、隐私和同意的影响。
22 个用于机器学习的最佳手写和 OCR 数据集
许多开源数据集可用于文本识别应用程序开发。 最好的 22 个是
NIST 数据库
NIST 或美国国家科学研究所提供超过 3600 个笔迹样本的免费使用集合，其中包含超过 810,000 个字符图像
MNIST 数据库
MNIST 数据库源自 NSIT 的特殊数据库 1 和 3，是训练集的 60,000 个手写数字和测试集的 10,000 个示例的编译集合。 这个开源数据库有助于训练模型识别模式，同时减少预处理时间。
文字检测
一个开源数据库，文本检测数据集包含大约 500 个室内和室外的招牌、门牌、警示牌等图像。
斯坦福 OCR
这个免费使用的数据集由斯坦福大学出版，是麻省理工学院口语系统组的手写单词集合。
街景文字
该数据集从谷歌街景图像中收集，具有主要是板和街道标志的文本检测图像。
文件资料库
文档数据库是来自 941 位作者的 189 份手写文档的集合，包括表格、公式、绘图、图表、列表等。
数学表达式
数学表达式是一个包含 101 个数学符号和 10,000 个表达式的数据库。
街景门牌号
这个街景门牌号码来自谷歌街景，是一个包含 73257 个街道门牌号码的数据库。
自然环境 OCR
自然环境 OCR 是一个包含全球近 660 张图像和 5238 个文本注释的数据集。
数学表达式
超过 10,000 个表达式和 101 多个数学符号。
手写汉字
包含 909,818 个手写汉字图像的数据集，相当于大约 10 篇新闻文章。
阿拉伯文印刷文本
使用 113,284 种阿拉伯字体的 10 个单词的词典。
手写英文文本
白板上手写英文文本，包含 1700 多个条目。
3000 个环境图像
3000张来自各种环境的图像，包括不同光照下的室外和室内场景。
Chars74K 数据
74,000 张英语和卡纳达语数字图像。
IAM（IAM手写）
IAM 数据库包含来自兰开斯特-奥斯陆/卑尔根英式英语语料库的 13,353 位作者的 657 个手写文本图像。
FUNSD（嘈杂扫描文档中的表格理解）
FUNSD 包括 199 个带注释的扫描表格，外观多样且嘈杂，对表格理解提出了挑战。
文字 OCR
TextOCR 对自然图像中任意形状的场景文本的文本识别进行基准测试。
推特 100k
Twitter100k 是一个用于弱监督跨媒体检索的大型数据集。
SSIG-SegPlate – 车牌字符分割 (LPCS)
该数据集使用 101 张日间车辆图像评估车牌字符分割 (LPCS)。
105,941张图片12种语言自然场景OCR数据
数据包括 12 种语言（6 种亚洲语言、6 种欧洲语言）以及各种自然场景和角度。它具有行级边界框和文本转录。它对于多语言 OCR 任务很有用。
印度招牌图像数据集
该数据集包含用于分类和检测的印度交通标志图像，这些图像是在白天、傍晚和夜间的各种天气条件下拍摄的。
这些是用于训练用于文本检测应用程序的 ML 模型的一些顶级开源数据集。 选择一个符合您的业务和应用程序需求的可能需要时间和精力。 但是，您必须先对这些数据集进行试验，然后再决定合适的数据集。
高级技术解决方案提供商 Shaip 可以帮助您向可靠和高效的文本检测应用程序迈进。 我们利用我们的技术经验来创建可定制、优化和 高效的 OCR 训练数据集 用于各种客户项目。 要充分了解我们的能力，请立即与我们联系。
