OMR ve OCR
OMR (Optik İşaret Tanıma) ve OCR (Optik Karakter Tanıma), bilgileri kağıttan dijital formata dönüştürmenin iki yöntemidir. Her ikisi de benzer şekilde çalışıyor gibi görünse de, OMR ve OCR arasında büyük bir fark var. OMR'nin sorumluluğu sadece önceden belirlenmiş bir alanda bir işaretin mevcut olup olmadığını söylemektir. OCR ayrıca işaretlerin varlığını da algılar, ancak görevi burada bitmez. OCR'nin bu işaretin ne olduğunu da belirlemesi gerekir. Olası karakterleri sınırlamak ve doğruluğu artırmak genellikle tek bir dille sınırlıdır.
OCR'nin temel amacı, önceden yazdırılmış bir belgenin yeniden kodlanması gereğini ortadan kaldırmaktır. OCR, yazdırılan bir belgenin görüntüsünü alır, sayfadaki tüm karakterleri tanımaya çalışır, ardından karakterleri bir sözcük işlemcisinde düzenlenebilen ve çoğunlukla orijinal belgeye benzeyen düzenlenebilir bir belgeye dizer. % 100 doğru olmasa da, belgeyi yeniden oluşturmak için gereken çabayı önemli ölçüde azaltır. Buna karşılık, OMR'nin ana kullanımı çok sayıda belgeden verileri tablolamak veya değerlendirmektir. Bunun en büyük örneği, basit çoktan seçmeli sınavların derecelendirilmesidir. OMR, aynı yöntemi kullanarak nüfus sayımı veya anketlerdeki verileri tablolamak için de kullanılır. OMR, el ile yapmaya göre çok daha hızlıdır, çünkü makine bir sayfayı anında işleyebilir.
Donanım söz konusu olduğunda, OMR, OCR'ye kıyasla çok daha basittir. OMR'de, önceden belirlenmiş alanlara bir ışık parlar. Bir işaret mevcutsa, kağıdın ışığı hiç olmadığından daha az yansıtılır. OCR ile bu kadar basit değil. Sayfanın görüntüsü genellikle bir görüntüye taranır. Sayfadaki ayrı ayrı işaretler daha sonra ayrı ayrı değerlendirilir ve bilinen karakter şekilleri ile karşılaştırılır. Bunu başarmak çok kolay değildir ve donanımda uygulanması oldukça maliyetlidir. Bu yüzden çoğu OCR sistemi uygun yazılıma sahip bilgisayarları kullanır. OMR sistemlerinin donanımda uygulanması nispeten kolaydır ve oldukça yaygındır; piyangolarda kullanılan makineler gibi.
Özet: