{"id":1370,"date":"2022-09-20T15:02:00","date_gmt":"2022-09-20T15:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.graip.ai\/benchmark-degli-strumenti-ocr"},"modified":"2025-03-11T16:23:11","modified_gmt":"2025-03-11T16:23:11","slug":"benchmark-degli-strumenti-ocr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/graip.ai\/blog\/it\/benchmark-degli-strumenti-ocr","title":{"rendered":"Benchmark degli strumenti OCR"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Secondo il <a href=\"https:\/\/www.alliedmarketresearch.com\/data-extraction-market-A06797\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\" class=\"broken_link\">rapporto dell&#8217;agenzia Allied Market Research<\/a>, il mercato mondiale dell&#8217;estrazione dei dati \u00e8 stato valutato a 2,14 miliardi di dollari nel 2019 e si prevede che raggiunger\u00e0 i 4,90 miliardi di dollari entro il 2027.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al giorno d&#8217;oggi, il problema dell&#8217;estrazione dei dati e della comprensione dei documenti \u00e8 fondamentale per molte aziende, compresi i <a href=\"https:\/\/graip.ai\/insurance\">settori<\/a> <a href=\"https:\/\/graip.ai\/it\/fintech-e-banking\">bancario, dei servizi finanziari<\/a> e <a href=\"https:\/\/graip.ai\/it\/assicurazione\">assicurativo<\/a>. L&#8217;elaborazione manuale dei documenti ha un costo di processo elevato per una serie di motivi.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-yoast-seo-table-of-contents yoast-table-of-contents\"><h2>Contenuto<\/h2><ul><li><a href=\"#h-costo-umano-della-tracciabilita-dei-documenti-e-degli-errori\" data-level=\"2\">Costo umano della tracciabilit\u00e0 dei documenti e degli errori<\/a><\/li><li><a href=\"#h-ritardi-nei-pagamenti-o-negli-acquisti\" data-level=\"2\">Ritardi nei pagamenti o negli acquisti<\/a><\/li><li><a href=\"#h-errori-di-inventario\" data-level=\"2\">Errori di inventario<\/a><\/li><li><a href=\"#h-tesseract-ocr\" data-level=\"2\">Tesseract OCR<\/a><\/li><li><a href=\"#h-amazon-textract\" data-level=\"2\">Amazon Textract<\/a><\/li><li><a href=\"#h-azure-computer-vision\" data-level=\"2\">Azure Computer Vision<\/a><\/li><li><a href=\"#h-google-document-ai\" data-level=\"2\">Google Document AI<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-costo-umano-della-tracciabilita-dei-documenti-e-degli-errori\">Costo umano della tracciabilit\u00e0 dei documenti e degli errori<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">1. Mantenere la versione corretta del documento pu\u00f2 essere difficile, soprattutto quando viene revisionato pi\u00f9 volte. Se la tracciabilit\u00e0 dei documenti non \u00e8 stata eseguita correttamente, pu\u00f2 portare a doppi pagamenti, consegna di articoli extra, ecc.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">2. Esistono molti documenti e transazioni simili tra un fornitore e un acquirente frequenti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">3. Il processo non \u00e8 scalabile. Mantenere un numero ottimale di risorse umane \u00e8 difficile quando il volume di elaborazione cambia rapidamente. La maggior parte delle aziende ha questi reparti in esubero per compensare i picchi di volume.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ritardi-nei-pagamenti-o-negli-acquisti\">Ritardi nei pagamenti o negli acquisti<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">4. I dati dei documenti vengono inseriti manualmente nei sistemi. Questo processo diventa un collo di bottiglia quando il volume dei documenti elaborati aumenta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">5. I ritardi nel flusso di lavoro possono portare a ritardi nelle consegne, nei pagamenti o negli acquisti. Di conseguenza, le aziende si trovano ad affrontare un costo elevato del capitale circolante o una perdita di fatturato dovuta a ritardi nell&#8217;approvvigionamento delle materie prime, ecc.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-errori-di-inventario\">Errori di inventario<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">6. Se i sistemi di inventario non sono correttamente integrati con l&#8217;elaborazione dei documenti, l&#8217;errore di calcolo dell&#8217;inventario pu\u00f2 avere un costo elevato. Di conseguenza, si verifica un eccesso di scorte, ordini duplicati, scorte insufficienti e perdite di profitto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L&#8217;OCR automatico \u00e8 un insieme di attivit\u00e0 di computer vision che converte documenti e immagini scannerizzate in testo leggibile dalla macchina. Questo programma prende immagini di documenti, fatture e ricevute, trova il testo al loro interno e lo converte in un formato che le macchine possono elaborare meglio. Se vuoi leggere le informazioni sulle carte d&#8217;identit\u00e0 o leggere i numeri su un assegno bancario, l&#8217;OCR \u00e8 il motore del tuo software.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"354\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr1_21dab7baf8.webp\" alt=\"funzionalit\u00e0 OCR, Graip.AI\" class=\"wp-image-405 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/354;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nel nostro caso, la funzionalit\u00e0 OCR era necessaria per estrarre informazioni strutturate da fatture, ricevute e altri tipi di documenti dei clienti. Per risolvere questo compito abbiamo sviluppato una soluzione di AI (Intelligenza Artificiale) basata sull&#8217;idea di LayoutLMv3. Per soddisfare i requisiti del modello di input, la nostra ricerca descriver\u00e0 l&#8217;approccio che implica il riconoscimento delle linee di testo, compresi i riquadri di delimitazione delle parole all&#8217;interno della linea.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il set di dati utilizzato per il benchmark \u00e8 composto da circa 200 documenti in inglese delle tipologie sopra citate. Sono stati annotati manualmente dal nostro team.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La nostra ricerca di benchmark si concentrer\u00e0 sui tre seguenti strumenti OCR.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-tesseract-ocr\">Tesseract OCR<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tesseract \u00e8 un motore di riconoscimento del testo open-source, disponibile sotto la licenza Apache 2.0. Pu\u00f2 essere utilizzato direttamente o tramite un&#8217;API per estrarre il testo stampato dalle immagini. Supporta un&#8217;ampia variet\u00e0 di lingue. Tesseract non ha un&#8217;interfaccia grafica integrata, ma ce ne sono diverse disponibili nella pagina delle terze parti. Tesseract \u00e8 compatibile con molti linguaggi di programmazione e framework grazie ai wrapper che puoi trovare qui. Pu\u00f2 essere utilizzato con l&#8217;analisi del layout esistente per riconoscere il testo all&#8217;interno di un documento di grandi dimensioni. Inoltre, pu\u00f2 essere utilizzato insieme a un rilevatore di testo esterno per riconoscere il testo da un&#8217;immagine di una singola riga di testo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"168\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc2_06565dae5e.webp\" alt=\"Tesseract \u00e8 un motore di riconoscimento del testo open-source\" class=\"wp-image-406 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/168;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-amazon-textract\">Amazon Textract<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Amazon Textract \u00e8 un servizio di machine learning (ML) che estrae automaticamente testo, scrittura e dati da documenti scansionati. Textract utilizza il ML per leggere ed elaborare qualsiasi tipo di documento, estraendo con precisione testo, scrittura e tabelle. Amazon Textract \u00e8 in grado di rilevare il testo stampato e la scrittura a mano dall&#8217;alfabeto inglese standard e dai simboli ASCII. Amazon Textract pu\u00f2 estrarre testi stampati, moduli e tabelle in inglese, tedesco, francese, spagnolo, italiano e portoghese.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"250\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/orc3_84e9026292.webp\" alt=\"Textract utilizza il ML\" class=\"wp-image-407 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/250;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-azure-computer-vision\">Azure Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Azure Computer Vision \u00e8 un servizio di intelligenza artificiale che analizza i contenuti di immagini e video. La funzionalit\u00e0 OCR estrae il testo stampato e scritto a mano da immagini e documenti con lingue e stili di scrittura misti.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"407\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr4_a46a61eae3.webp\" alt=\"Azure Computer Vision \u00e8 un servizio di IA \" class=\"wp-image-409 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/407;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-google-document-ai\">Google Document AI<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Document AI \u00e8 una soluzione per la comprensione dei documenti che prende in considerazione i dati non strutturati (ad esempio e-mail, fatture, moduli e altri documenti) e li rende pi\u00f9 facili da comprendere, analizzare e consumare. Fornisce anche funzionalit\u00e0 OCR per quei tipi di documenti che utilizzano modelli ML.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"641\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr5_b4a3015829.webp\" alt=\"Document AI \u00e8 una soluzione per la comprensione dei documenti\" class=\"wp-image-410 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/641;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il benchmark \u00e8 stato eseguito sulle seguenti metriche. In primo luogo, calcoliamo la percentuale media di righe che corrispondono completamente al testo dell&#8217;annotazione manuale:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"186\" height=\"108\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr6_859fe892ff.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-411 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 186px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 186\/108;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">dove N \u00e8 il numero di righe riconosciute correttamente in un documento, M \u00e8 il numero completo di righe e n rappresenta la dimensione del dataset. In secondo luogo, calcoliamo la stessa metrica per le righe senza punteggiatura (che possono essere trattate in modo diverso da diversi strumenti OCR) e la stessa metrica per le righe con distanza di Levenstein normalizzata non superiore alla soglia di 0,7.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La successiva metrica presa in considerazione \u00e8 stata l&#8217;intersezione media sull&#8217;unione (IoU) tra le caselle di delimitazione delle parole. L&#8217;IoU viene calcolato dividendo la sovrapposizione tra l&#8217;annotazione prevista e quella della verit\u00e0 a terra per l&#8217;unione di queste ultime, quindi viene presa la media:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"390\" height=\"89\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr7_49bb538b60.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-412 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 390px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 390\/89;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">I risultati ottenuti sono riassunti nella seguente tabella:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"719\" height=\"285\" data-src=\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ocr8_85d134f706.webp\" alt=\"Diversi strumenti OCR\" class=\"wp-image-413 lazyload\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" style=\"--smush-placeholder-width: 719px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 719\/285;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sebbene AWS Textract e Azure Computer Vision abbiano mostrato risultati comparabili per la lingua inglese, abbiamo scelto la funzionalit\u00e0 OCR di Azure Computer Vision. Supporta un maggior numero di lingue, aspetto fondamentale per le nostre soluzioni multilingue, e utilizza <a href=\"https:\/\/graip.ai\/it\">soluzioni AI<\/a> all&#8217;avanguardia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Secondo il rapporto dell&#8217;agenzia Allied Market Research, il mercato mondiale dell&#8217;estrazione dei dati \u00e8 stato valutato a 2,14 miliardi di dollari nel 2019 e si prevede che raggiunger\u00e0 i 4,90 miliardi di dollari entro il 2027. 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