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古文書のデジタルアーカイブ化とは？課題と対策・製品を解説
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文字認識（OCR）における古文書のデジタルアーカイブ化とは？
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A0までの大きなサイズの図面、印刷物、和紙公図、地籍図、美術品などの原稿を高速で、しかも高精度で読み取ります。画像データベースへの登録、オートデジタイザのための地籍図、公図入力など、幅広いアプリケーションで利用するための画像を取得する目的での利用が可能です。
Webサイト（クラボウサイト）
https://www.kurabo.co.jp/el/sc/large/introduction/flatbed/a0.html
★その他、大判入力機器・画像編集ソフトウェア等の総合カタログをご希望の方も上記URLよりご依頼ください。
A0サイズフラットベッドカラースキャナ K-IS-A0F4
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文字認識（OCR）における古文書のデジタルアーカイブ化
文字認識（OCR）における古文書のデジタルアーカイブ化とは？
文字認識（OCR）技術を活用し、歴史的価値のある古文書をデジタルデータ化する取り組みです。これにより、原本の劣化を防ぎつつ、より多くの人々が容易にアクセス・研究できるようになります。
課題
文字の劣化・判読困難
古文書は経年劣化により文字がかすれたり、破損したりしており、OCRでの正確な認識が難しい場合があります。
多様な書体・言語
時代や地域によって異なる多様な書体、古語、異体字などが混在し、標準的なOCRでは対応できないことがあります。
手書き文字の複雑さ
特に手書きの古文書は、筆跡の癖やインクの滲みなどにより、機械的な認識精度が低下しやすい傾向があります。
大量データ処理の負荷
膨大な量の古文書をデジタル化するには、高度な処理能力と長時間を要し、コストやリソースの確保が課題となります。
対策
高解像度スキャンと画像補正
高解像度でスキャンし、ノイズ除去やコントラスト調整などの画像補正を行うことで、文字の可読性を向上させます。
専門OCRエンジンの活用
古文書に特化した、多様な書体や言語に対応できる専門的なOCRエンジンやAIモデルを利用します。
人間による校正・補助
OCRで認識できなかった部分や誤認識箇所を、専門家やボランティアが目視で確認・修正するプロセスを導入します。
クラウドベースの処理基盤
スケーラブルなクラウド環境を利用し、大量のデータを効率的に処理・管理することで、時間とコストを削減します。
対策に役立つ製品例
画像解析システム
高精度な画像処理アルゴリズムと機械学習モデルを組み合わせ、劣化文字や特殊書体の認識精度を高めます。
文書自動分類・検索システム
OCRでテキスト化されたデータを基に、文書の内容を解析し、効率的な検索や分類を可能にします。
AI駆動型文字認識サービス
ディープラーニング技術を活用し、未知の書体や複雑なレイアウトの古文書でも高い認識率を実現します。
デジタルアーカイブ構築支援
スキャンからOCR処理、データ管理、公開までの一連のプロセスを包括的にサポートするソリューションを提供します。
