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Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) che utilizza le reti neurali è una tecnologia trasformativa che consente di estrarre automaticamente il testo dalle immagini. Sfruttando architetture di apprendimento profondo come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti ricorrenti come i modelli LSTM (Long Short-Term Memory), i sistemi OCR sono in grado di elaborare in modo efficiente dati visivi complessi e di trascriverli con precisione in testi leggibili dalla macchina. Questo processo prevede l'addestramento della rete neurale su coppie immagine-testo etichettate, consentendole di apprendere gli intricati schemi e le strutture inerenti a caratteri e parole. Attraverso l'addestramento e la convalida iterativi, il modello OCR affina la sua capacità di riconoscere il testo in vari font, lingue e stili. Una volta addestrati, questi modelli possono essere impiegati in diverse applicazioni, dalla digitalizzazione di documenti storici al miglioramento dell'accessibilità per le persone ipovedenti, segnando un significativo progresso nell'elaborazione delle informazioni e nell'accessibilità.
About the author
La dott.ssa Rakhi Dua ha conseguito il titolo di B.Tech, M.Tech e PhD in Ingegneria elettronica e delle comunicazioni. La sua area di competenza è la teoria elettromagnetica, l'elaborazione del segnale digitale e la comunicazione ottica. Ha anche conseguito un master in gestione delle risorse umane. Ha insegnato negli ultimi 15 anni e attualmente lavora presso l'Università K.R Mangalam, Gurgaon, Haryana.
