Rozdíl mezi OCR a OMR

OCR (optical character recognition) a OMR (optical mark recognition) jsou specializované systémy, které převádějí obrázky z papíru do digitální podoby snadno čitelné pro počítač. Obě technologie kombinují hardwarové skenery a softwarové aplikace, které zachytí obraz a přeloží jej do elektronické formy.

Historie

První praktické využití OCR se objevilo v 50. letech, kdy americké armádě byl vyvinut systém převádějící tištěné zprávy do čitelného formátu. V roce 1955 byl první komerční OCR instalován v centrále časopisu Reader’s Digest. První základní OMR senzor vytvořila společnost IBM již v 30. letech 20. století a v roce 1962 Everett Franklin Lindquist patentoval úspěšný OMR skener. IBM v tomtéž roce uvedla na trh OMR stroj na hodnocení testů. V roce 1972 pak společnost Scantron Corporation začala prodávat OMR zařízení školám, čímž standardizovala testovací proces.

Funkce

OCR systémy zahrnují software pro rozpoznávání znaků, sady fontů a skenery. OMR systémy se skládají z čtecích zařízení (skenerů) a specializovaného softwaru, který detekuje vyplněné značky.

Použití

OCR nachází uplatnění v bankovnictví (zpracování šeků), právnických firmách (automatizace papírových dokumentů), zdravotnictví, vzdělávání, státních institucích i finančním sektoru. OMR se používá při zpracování testů, hlasovacích lístků, dotazníků, zpráv a objednávkových formulářů. Nejčastěji se setkáte s OMR ve školních testech, kde žáci vyplňují odpovědi tužkou do předtištěných bublin; software pak automaticky načte a vyhodnotí výsledky.

Výhody

OMR čtečky umožňují rychlé zadání velkého množství dat s minimální lidskou účasí, jsou spolehlivé, cenově efektivní a během několika minut zvládnou zpracovat tisíce formulářů (1 500 – 10 000 za hodinu). OCR čtečky digitalizují text, který lze dále upravovat v textových editorech; generují méně chyb než ruční zadávání, čtou až 420 znaků za sekundu s přesností kolem 98 %.

Nevýhody

OMR nedokáže rozpoznávat tištěné nebo ručně psané znaky a neukládá samotné obrázky formulářů. Vyplněné značky musejí ležet ve specifikované oblasti, jinak dojde k chybám. Přesnost OCR závisí na čitelnosti původního dokumentu; systémy jsou drahé, náročné na údržbu a často vyžadují lidský zásah.