クラウドAIとして今注目の「コグニティブ機能」、Azure OCRの認識精度を試してみた

ASTERIA WARPのプロダクト担当による不定期の連携デモ。今回は、Cognitiveを使ってAzure OCRの認識精度を試してみました。
※この記事は読者によって投稿されたユーザー投稿のため、編集部の見解や意向と異なる場合があります。また、編集部はこの内容について正確性を保証できません。

前回、Microsoft Azureのコグニティブ機能である「 Computer Vision API 」の「TAG IMAGE(画像から情報を解析し、抽出)」 をASTERIA WARPから簡単に利用できるコンポーネントをご紹介しました。

画像を認識する「Cognitive 機能」を使って、画像から様々な情報を取得し、その視覚データをタグ分類してみた

今回は、同じく8月にリリースされたComputer Vision APIの OCRを利用するコンポーネントを試してみたいと思います!

と、その前に「OCR」がどんな感じに利用できるのかご紹介しておきたいと思います。

まず、「OCR」とは Optical Character Recognition "(光学文字認識)の略で、画像データ内の文字を認識し、テキストデータ化する機能です。

単純なテキスト化では問題ありませんでしたが、文章になると精度がどんなレベルなのか気になるところになりますので、その辺りも含めて試してみます。

精度の検証のため単調なレイアウトではないものとして、弊社のASTERIA導入事例のリーフレットで試してみたいと思います。

テキスト量もあり、まあまあレイアウトも複雑ですが、さてちゃんと取得できるでしょうか…

▼続きはこちらのサイトでご覧いただけます
https://www.infoteria.com/jp/warp/blog/try/tsunagu/27728.html

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