OCR (Optical Character Recognition) è una tecnologia che consente di convertire documenti o immagini contenenti testo in un formato digitale modificabile. Questa tecnologia è utilizzata per estrarre testo da documenti cartacei, scansioni o immagini digitali, consentendo ai computer di interpretare e manipolare il testo in modo simile a come farebbe un essere umano.
I documenti e i contratti possono essere scansionati utilizzando un dispositivo di scansione come uno scanner o possono essere acquisiti come file immagine tramite fotocamere digitali. Una volta che l’immagine del documento è stata acquisita, il software OCR entra in azione per riconoscere e interpretare il testo presente nell’immagine. Questo processo comporta diverse fasi:
Pre-elaborazione: L’immagine viene elaborata per migliorare la qualità del testo e rimuovere eventuali rumori o imperfezioni, come macchie o riflessi.
Segmentazione: L’immagine viene suddivisa in zone contenenti testo e zone contenenti altri elementi come immagini o grafici.
Riconoscimento dei caratteri: In questa fase, il software OCR identifica i singoli caratteri all’interno di ciascuna zona di testo e li confronta con un vasto set di caratteri predefiniti. Questo processo può essere basato su algoritmi statistici, reti neurali o altre tecniche di machine learning.
Post-elaborazione: Il testo riconosciuto viene quindi elaborato per correggere eventuali errori di riconoscimento o interpretazione.
Una volta completato il processo di OCR, il testo estratto può essere salvato in vari formati digitali, come file di testo o documenti Word, consentendo agli utenti di modificare, cercare o condividere il contenuto del documento in modo più efficiente.
Nei contratti, l’OCR può essere utilizzato per estrarre informazioni cruciali come nomi, date, importi e clausole contrattuali, semplificando il processo di ricerca e gestione dei documenti contrattuali. Ciò consente anche l’automatizzazione dei processi che coinvolgono l’analisi e l’interpretazione di grandi volumi di contratti, contribuendo a migliorare l’efficienza e riducendo il rischio di errori umani.
