Whitecyber adalah Jasa Konsultan yang bergerak di bidang Artificial Intelligence (AI) khususnya pada jasa Machine Learning atau Deep Learning untuk project Akademis ataupun jasa Corporate/Institusi.
Computer Vision for Image/Video Analyisis
Layanan ini memberikan Solusi bagi Perusahaan anda yang ingin membuat project Artificial Intelligence seputar image/video analysis. Contoh penerapannya diantaranya adalah Human Detection and Recognition (Face Recognition, People Counting/Analyitics, Behavior Analyisis), Vehicle Detection and Recognition ( License Plate Recognition, Vehicle Detection and Counting, Illegal Parking Detection), dan Optical Character Recogniton (OCR) – Machine Learning/Deep Learning Analysis for predicition/classification Corporate Business Optimization.
.
.
- Maksimal 2 Jenis Pilihan Algoritma
- Maksimal 3x Bimbingan Online Via Zoom
- Maximal 3x Bantuan Revisi
- Diajarkan Step By Step Tata Cara Pembuatan Project
- Unlimited Konsultasi
.
Optical Character Recognition (OCR) adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk mengubah gambar yang berisi teks (seperti hasil pindaian dokumen, foto dokumen, atau gambar dengan teks lainnya) menjadi teks digital yang dapat diedit dan dicari.
Sederhananya, OCR membuat komputer “membaca” teks dalam gambar seolah-olah itu adalah teks biasa yang diketik.
Bagaimana Cara Kerja OCR?
Proses OCR umumnya melibatkan beberapa langkah:
- Image Acquisition (Pengambilan Gambar): Dokumen fisik dipindai menggunakan scanner atau difoto menggunakan kamera. Gambar ini kemudian diubah menjadi format digital.
- Preprocessing (Pra-pemrosesan): Gambar yang diperoleh seringkali perlu diproses terlebih dahulu untuk meningkatkan kualitas pengenalan teks. Langkah-langkah pra-pemrosesan dapat meliputi:
- Deskewing: Meluruskan gambar yang miring.
- Noise Reduction: Menghilangkan bintik-bintik atau gangguan pada gambar.
- Contrast Enhancement: Meningkatkan perbedaan antara teks dan latar belakang.
- Binarization: Mengubah gambar menjadi hitam dan putih untuk memisahkan teks dari latar belakang dengan jelas.
- Line and Word Segmentation: Mengidentifikasi baris teks dan kata-kata dalam gambar.
- Character Segmentation: Memisahkan setiap karakter individu dalam kata.
- Character Recognition (Pengenalan Karakter): Ini adalah inti dari proses OCR. Ada dua metode utama yang digunakan:
- Pattern Matching (Pencocokan Pola): Setiap karakter yang disegmentasi dibandingkan dengan database pola karakter yang dikenal (berdasarkan font dan gaya yang berbeda). Jika ditemukan kecocokan yang cukup dekat, karakter tersebut dikenali. Metode ini efektif untuk teks dengan font yang jelas dan dikenal.
- Feature Extraction (Ekstraksi Fitur): Karakter dianalisis berdasarkan fitur-fitur uniknya, seperti garis lurus, kurva, lingkaran, dan persimpangan. Fitur-fitur ini kemudian dibandingkan dengan fitur-fitur karakter yang dikenal untuk menentukan karakter yang paling mungkin. Metode ini lebih fleksibel dan dapat menangani variasi font dan kualitas gambar yang lebih besar.
- Post-processing (Pasca-pemrosesan): Setelah karakter dikenali, langkah pasca-pemrosesan dapat dilakukan untuk meningkatkan akurasi hasil. Ini mungkin termasuk:
- Spelling Correction: Memeriksa dan memperbaiki kesalahan ejaan menggunakan kamus.
- Contextual Analysis: Menggunakan konteks kata-kata untuk memperbaiki kesalahan pengenalan karakter.
- Formatting: Merekonstruksi tata letak asli dokumen (misalnya, paragraf, tabel).
Kegunaan OCR:
OCR memiliki berbagai aplikasi yang sangat berguna, di antaranya:
- Digitalisasi Dokumen: Mengubah dokumen kertas menjadi file digital yang dapat dicari dan diedit.
- Data Entry Otomatis: Mengekstrak informasi dari faktur, kwitansi, formulir, dan dokumen lainnya secara otomatis, mengurangi kebutuhan untuk input data manual.
- Pencarian Teks dalam Gambar: Memungkinkan pencarian kata kunci dalam file gambar atau PDF yang berbasis gambar.
- Aksesibilitas: Memungkinkan pembaca layar untuk membacakan teks dalam gambar bagi tunanetra atau orang dengan gangguan penglihatan.
- Terjemahan: Mengubah teks dalam gambar ke bahasa lain.
- Kendaraan Otonom: Membaca rambu lalu lintas dan informasi penting lainnya dari gambar.
- Pengenalan Plat Nomor: Mengidentifikasi plat nomor kendaraan secara otomatis.
- Manajemen Arsip: Membuat arsip digital yang mudah dicari dari dokumen fisik.
- Mobile Scanning Apps: Aplikasi di ponsel yang memungkinkan pengguna memindai dokumen dan mengubahnya menjadi teks yang dapat diedit.
Singkatnya, OCR adalah teknologi penting yang menjembatani kesenjangan antara informasi berbasis gambar dan data digital yang dapat diproses oleh komputer, meningkatkan efisiensi dan aksesibilitas informasi.
.
Syarat dan Ketentuan Pembuatan Project :
.
- Konsultasi/diskusi mengenai detail project antara tim academy-ai dan klien.
- Deal harga project dan pembuatan perjanjian melalui MoU.
- Pembayaran dilakukan 2 tahap ke rekening. tahap pertama : Pembayaran DP 50% (dilakukan sebagai tanda jad pembuatan project). tahap kedua : Pelunasan Pembayaran (dilakukan setelah project selesai dikerjakan oleh tim academy-ai dan sudah OK menurut klien)
- Tim academy-ai mulai mengerjakan project klien (Dilakukan setelah klien menyelesaikan pembayaran tahap pertama).
- Setelah pengerjaan project selesai dan sesuai menurut klien, tim akademi-ai akan memberikan seluruh program danhasil output project ke klien (Dilakukan setelah klien menyelesaikan pembayaran tahap kedua).
- Tim akcademy-ai akan memberikan penjelasan step by step dari awal sampai akhir dalam pengerjaan project tersebut.
- Project selesai.Catatan :
- Note 1 : Diskon sebesar 10% jika klien melakukan pembayaran full payment di awal
- Note 2: Harga bisa berubah sesuai dengan tingkat kesulitan dan permintaan fitur tambahan oleh klien. *Note 3: Biaya yang sudah ditransfer tidak dapat dikembalikan dengan alasan apapun kecuali tim belum mengerjakan project klien
Reviews
There are no reviews yet.