Optical Character Recognition

1. Optical Character Recognition (การจดจำอักขระด้วยแสง)

บทนำ

Optical Character Recognition (OCR) หรือ การจดจำอักขระด้วยแสง เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถแปลงรูปภาพที่มีข้อความ (เช่น เอกสารที่สแกน รูปภาพ หรือข้อความที่ปรากฏในภาพถ่าย) ให้เป็นข้อความที่แก้ไขได้และสามารถค้นหาได้ เทคโนโลยีนี้มีประโยชน์อย่างมากในการแปลงเอกสารกระดาษให้เป็นรูปแบบดิจิทัล ช่วยลดความจำเป็นในการพิมพ์ข้อมูลด้วยตนเอง และเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูล แม้ว่า OCR จะไม่ได้มีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับ ไบนารี่ออปชั่น แต่ความเข้าใจในเทคโนโลยีนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลข่าวสารและการสร้างระบบอัตโนมัติเพื่อช่วยในการตัดสินใจลงทุนได้

ประวัติความเป็นมาของ OCR

แนวคิดของ OCR เริ่มต้นขึ้นในช่วงทศวรรษ 1910 โดยมีจุดประสงค์เพื่อช่วยผู้พิการทางสายตาให้เข้าถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีในยุคนั้นยังไม่สามารถใช้งานได้จริง จนกระทั่งในช่วงทศวรรษ 1950 ที่คอมพิวเตอร์เริ่มพัฒนาขึ้นและมีการคิดค้นวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนขึ้น ทำให้ OCR เริ่มเป็นรูปเป็นร่างมากขึ้น ในช่วงแรก OCR ถูกนำไปใช้ในงานเฉพาะทาง เช่น การอ่านเช็คธนาคารและรหัสไปรษณีย์ ต่อมาเมื่อเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์และ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) พัฒนาอย่างรวดเร็ว OCR ก็เริ่มแพร่หลายและถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม

หลักการทำงานของ OCR

กระบวนการทำงานของ OCR สามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนหลัก ๆ ดังนี้:

1. **การสแกนภาพ (Image Acquisition):** เริ่มจากการสแกนเอกสารหรือรูปภาพที่ต้องการแปลงเป็นข้อความ โดยใช้เครื่องสแกนเนอร์หรือกล้องดิจิทัล 2. **การประมวลผลภาพ (Image Pre-processing):** ภาพที่ได้จากการสแกนอาจมีสัญญาณรบกวนหรือความผิดเพี้ยนต่าง ๆ ดังนั้นจึงต้องทำการประมวลผลภาพเพื่อปรับปรุงคุณภาพของภาพ เช่น การลดสัญญาณรบกวน การปรับความคมชัด การปรับแก้ความเอียง และการกำจัดพื้นหลัง 3. **การแบ่งส่วนข้อความ (Text Segmentation):** ขั้นตอนนี้เป็นการแบ่งภาพออกเป็นส่วน ๆ ที่ประกอบด้วยข้อความแต่ละตัวอักษร หรือแต่ละคำ เพื่อให้ง่ายต่อการจดจำ 4. **การจดจำอักขระ (Character Recognition):** เป็นขั้นตอนที่สำคัญที่สุด โดยระบบจะใช้ อัลกอริทึม (Algorithms) ต่าง ๆ เพื่อเปรียบเทียบรูปร่างของอักขระที่แบ่งได้กับฐานข้อมูลอักขระที่รู้จัก เพื่อระบุว่าเป็นอักขระใด 5. **การประมวลผลหลังการจดจำ (Post-processing):** หลังจากที่ระบบจดจำอักขระได้แล้ว อาจมีการตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น เช่น การใช้ พจนานุกรม (Dictionary) เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของคำ หรือการใช้ ไวยากรณ์ (Grammar) เพื่อตรวจสอบโครงสร้างประโยค

เทคนิคที่ใช้ในการจดจำอักขระ

มีเทคนิคหลายอย่างที่ใช้ในการจดจำอักขระ ซึ่งแต่ละเทคนิคก็มีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกันไป:

**การจับคู่ตามรูปแบบ (Pattern Matching):** เป็นเทคนิคที่เก่าแก่ที่สุด โดยระบบจะเปรียบเทียบรูปร่างของอักขระที่แบ่งได้กับรูปแบบอักขระที่เก็บไว้ในฐานข้อมูล หากพบรูปแบบที่ตรงกัน ระบบก็จะระบุว่าเป็นอักขระนั้น
**การวิเคราะห์คุณสมบัติ (Feature Extraction):** เทคนิคนี้จะทำการวิเคราะห์คุณสมบัติของอักขระ เช่น เส้นตรง เส้นโค้ง จุดตัด และมุม จากนั้นนำคุณสมบัติเหล่านี้ไปใช้ในการจำแนกอักขระ
**การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning):** เป็นเทคนิคที่ได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน โดยระบบจะถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมาก เพื่อให้สามารถเรียนรู้และจำแนกอักขระได้อย่างแม่นยำ เทคนิคที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) และ การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)
**การใช้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing):** เทคนิคนี้ใช้ในการปรับปรุงความแม่นยำของการจดจำอักขระ โดยการวิเคราะห์บริบทของข้อความ

ซอฟต์แวร์ OCR ที่นิยมใช้

มีซอฟต์แวร์ OCR หลายตัวที่ได้รับความนิยมและมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย:

**Adobe Acrobat:** เป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถแปลงเอกสาร PDF ให้เป็นข้อความที่แก้ไขได้
**ABBYY FineReader:** เป็นซอฟต์แวร์ OCR ที่มีประสิทธิภาพสูงและมีความแม่นยำในการจดจำอักขระ
**Google Cloud Vision API:** เป็นบริการ OCR บนคลาวด์ที่สามารถใช้งานได้ผ่าน API
**Microsoft OneNote:** มีฟังก์ชัน OCR ในตัวที่สามารถแปลงข้อความในรูปภาพให้เป็นข้อความที่แก้ไขได้
**Tesseract OCR:** เป็นซอฟต์แวร์ OCR แบบโอเพนซอร์สที่สามารถใช้งานได้ฟรี

การประยุกต์ใช้ OCR ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

OCR มีการประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม:

**การเงินและการธนาคาร:** ใช้ในการอ่านเช็คธนาคาร ใบแจ้งหนี้ และเอกสารทางการเงินอื่น ๆ
**การดูแลสุขภาพ:** ใช้ในการแปลงเวชระเบียนและเอกสารทางการแพทย์ให้เป็นรูปแบบดิจิทัล
**กฎหมาย:** ใช้ในการแปลงเอกสารทางกฎหมายให้เป็นรูปแบบดิจิทัลเพื่อการค้นหาและวิเคราะห์
**การขนส่งและโลจิสติกส์:** ใช้ในการอ่านป้ายทะเบียนรถและเอกสารการขนส่ง
**การศึกษา:** ใช้ในการแปลงหนังสือเรียนและเอกสารประกอบการเรียนให้เป็นรูปแบบดิจิทัล

OCR กับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการลงทุนในไบนารี่ออปชั่น

แม้ OCR จะไม่ได้เป็นเครื่องมือหลักในการเทรด ไบนารี่ออปชั่น แต่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลข่าวสารเพื่อช่วยในการตัดสินใจลงทุนได้ ตัวอย่างเช่น:

**การรวบรวมข่าวสาร:** OCR สามารถใช้ในการดึงข้อมูลจากบทความข่าวสารออนไลน์ หรือเอกสารรายงานต่าง ๆ ที่อยู่ในรูปแบบของรูปภาพ
**การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis):** หลังจากที่ได้ข้อความมาแล้ว สามารถนำไปวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้เขียน เพื่อประเมินทิศทางของตลาด
**การสร้างระบบอัตโนมัติ:** สามารถสร้างระบบอัตโนมัติที่ใช้ OCR ในการอ่านข่าวสารและแจ้งเตือนเมื่อมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสินทรัพย์ที่ต้องการลงทุน
**การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย (Volume Analysis):** OCR สามารถใช้ในการอ่านรายงานการซื้อขายและสถิติทางการเงิน เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด
**การใช้ ตัวชี้วัดทางเทคนิค (Technical Indicators):** ข้อมูลที่ได้จาก OCR สามารถนำมาใช้ในการคำนวณตัวชี้วัดทางเทคนิค เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) หรือ ดัชนีความแข็งแกร่งสัมพัทธ์ (Relative Strength Index)

ข้อจำกัดและความท้าทายของ OCR

แม้ว่า OCR จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่ก็ยังมีข้อจำกัดและความท้าทายอยู่:

**คุณภาพของภาพ:** ความแม่นยำของ OCR ขึ้นอยู่กับคุณภาพของภาพ หากภาพมีความคมชัดต่ำ หรือมีสัญญาณรบกวนมาก ก็จะทำให้ OCR ทำงานได้ไม่ดี
**รูปแบบตัวอักษร:** OCR อาจมีปัญหาในการจดจำอักขระที่มีรูปแบบตัวอักษรที่แตกต่างกัน หรือมีลักษณะพิเศษ
**ภาษา:** OCR อาจไม่รองรับทุกภาษา หรืออาจมีความแม่นยำในการจดจำอักขระในบางภาษาต่ำกว่าภาษาอื่น
**การวางโครงสร้างเอกสาร:** OCR อาจมีปัญหาในการจดจำอักขระในเอกสารที่มีการวางโครงสร้างที่ซับซ้อน เช่น ตาราง หรือคอลัมน์
**การใช้ กลยุทธ์การบริหารความเสี่ยง (Risk Management Strategies):** ความแม่นยำที่ต่ำของ OCR อาจส่งผลต่อการตัดสินใจลงทุนและกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยง

แนวโน้มในอนาคตของ OCR

เทคโนโลยี OCR กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และมีแนวโน้มที่จะก้าวหน้าไปในทิศทางต่อไปนี้:

**การใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI):** การใช้ AI และ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะช่วยเพิ่มความแม่นยำและความสามารถในการจดจำอักขระของ OCR
**การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP):** การรวม NLP เข้ากับ OCR จะช่วยให้ระบบสามารถเข้าใจความหมายของข้อความและปรับปรุงความแม่นยำในการจดจำ
**การรองรับหลายภาษา:** OCR จะสามารถรองรับภาษาได้มากขึ้น และมีความแม่นยำในการจดจำอักขระในแต่ละภาษา
**การประมวลผลแบบเรียลไทม์:** OCR จะสามารถประมวลผลภาพและแปลงเป็นข้อความได้แบบเรียลไทม์
**การบูรณาการกับเทคโนโลยีอื่น ๆ:** OCR จะถูกบูรณาการเข้ากับเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) และ อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Things)

สรุป

Optical Character Recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์อย่างมากในการแปลงรูปภาพที่มีข้อความเป็นข้อความที่แก้ไขได้และสามารถค้นหาได้ แม้ว่า OCR จะไม่ได้มีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับไบนารี่ออปชั่น แต่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลข่าวสารและการสร้างระบบอัตโนมัติเพื่อช่วยในการตัดสินใจลงทุนได้ การพัฒนาของเทคโนโลยี OCR อย่างต่อเนื่องจะช่วยเพิ่มความแม่นยำและความสามารถในการใช้งานในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการเงินและการลงทุนด้วยเช่นกัน การทำความเข้าใจหลักการทำงาน ข้อจำกัด และแนวโน้มของ OCR จะช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มที่ในการวิเคราะห์ข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพในการลงทุน

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ OCR ในการเทรดไบนารี่ออปชั่น
ข้อมูลนำเข้า	การประมวลผลด้วย OCR	การประยุกต์ใช้
ข่าวสารเศรษฐกิจจากเว็บไซต์ข่าว (ภาพหน้าจอ)	ดึงข้อความจากภาพข่าว	วิเคราะห์ความรู้สึกของข่าวเพื่อประเมินทิศทางตลาด
รายงานผลประกอบการบริษัท (เอกสาร PDF)	แปลง PDF เป็นข้อความ	วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินเพื่อประเมินมูลค่าหุ้น
กราฟราคาหุ้น (ภาพกราฟ)	ดึงข้อมูลราคาจากกราฟ	ใช้ข้อมูลราคาเพื่อคำนวณตัวชี้วัดทางเทคนิค
ประกาศจากธนาคารกลาง (เอกสารภาพ)	แปลงภาพประกาศเป็นข้อความ	วิเคราะห์นโยบายการเงินเพื่อประเมินผลกระทบต่อตลาด
สัญญาซื้อขาย (เอกสารสแกน)	แปลงเอกสารสแกนเป็นข้อความ	ตรวจสอบเงื่อนไขสัญญาเพื่อการบริหารความเสี่ยง

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

ลงทะเบียนกับ IQ Option (เงินฝากขั้นต่ำ $10) เปิดบัญชีกับ Pocket Option (เงินฝากขั้นต่ำ $5)

เข้าร่วมชุมชนของเรา

สมัครสมาชิกช่อง Telegram ของเรา @strategybin เพื่อรับ: ✓ สัญญาณการซื้อขายรายวัน ✓ การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์แบบพิเศษ ✓ การแจ้งเตือนแนวโน้มตลาด ✓ วัสดุการศึกษาสำหรับผู้เริ่มต้น