Слика у тексту
Како извући личне или осетљиве податке из слика са Aspose.OCR

Како извући личне или осетљиве податке из слика са Aspose.OCR

Екстракција личних или осетљивих података из слика је од суштинског значаја за поштовање, ревизије приватности и превенцију аутоматског губитка информација.Аппосе.ОЦР за .НЕТ вам омогућава да претражите, екстрактирате и ревидирате тајни садржај унутар дигиталних слика и скенираних докумената.

Реал светски проблем

Организације морају да пронађу и уређују личне информације (ПИИ) или поверене податке скривене у скенираним уговорима, обрасцима или дигиталним фотографијама.

Преглед решења

Aspose.OCR za .NET može da traži određene tekstne uzorke (imenove, adrese, ID-e, broj računa, itd.), čak i koristeći redovne izraze, i izvlačenje ili izveštaj o osetljivim podacima.

Принципи

  • Visual Studio 2019 или касније
  • .NET 6.0 или новији (или .Net Framework 4.6.2+)
  • Aspose.OCR za .NET od NuGet
  • Основни C# искуство
PM> Install-Package Aspose.OCR

Корак по корак спровођење

Корак 1: Инсталирајте и конфигуришете Aspose.OCR 

using Aspose.OCR;

Корак 2: Припремите своје слике датотеке 

string img1 = "id_card.png";
string img2 = "contract_scan.jpg";

Корак 3: Конфигурисање ПИИ / осетљивог препознавања обрасца 

RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
settings.Language = Language.English;

Корак 4: Претраживање ПИИ или поверених података у сликама

  • Користите шаблоне струје/регекса да бисте одговарали ПИИ (као што су имена, ССН, бројеви рачуна, е-поште):
AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();
bool foundSsn = ocr.ImageHasText(img1, @"\d{3}-\d{2}-\d{4}", settings); // US SSN pattern
bool foundEmail = ocr.ImageHasText(img2, @"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}", settings);

Корак 5: Екстракт и извештавање осетљивог садржаја

  • Екстрактирајте све признате текстове за даље обраду:
OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
input.Add(img1);
input.Add(img2);
List<RecognitionResult> results = ocr.Recognize(input, settings);
foreach (RecognitionResult result in results)
{
    Console.WriteLine(result.RecognitionText); // For human review
    result.Save("extracted_data.txt", SaveFormat.Text); // Save for audit/compliance
}

Корак 6: Додајте третман грешака 

try
{
    bool found = ocr.ImageHasText(img1, @"\d{3}-\d{2}-\d{4}", settings);
}
catch (Exception ex)
{
    Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
}

Корак 7: Оптимизација за масовне или аутоматске ревизије

  • Баццх обрада фасцикла датотека за организационе ревизије
  • Пријавити резултате у централну базу података или датотеку за преглед у складу
foreach (string file in Directory.GetFiles("./images", "*.png"))
{
    bool found = ocr.ImageHasText(file, @"[A-Z]{2}[0-9]{6}", settings); // Example: passport pattern
    if (found) { Console.WriteLine($"PII found in: {file}"); }
}

Корак 8: Потпуни пример 

using Aspose.OCR;
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        try
        {
            RecognitionSettings settings = new RecognitionSettings();
            settings.Language = Language.English;
            AsposeOcr ocr = new AsposeOcr();

            string img1 = "id_card.png";
            string img2 = "contract_scan.jpg";

            bool foundSsn = ocr.ImageHasText(img1, @"\d{3}-\d{2}-\d{4}", settings);
            bool foundEmail = ocr.ImageHasText(img2, @"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}", settings);

            OcrInput input = new OcrInput(InputType.SingleImage);
            input.Add(img1);
            input.Add(img2);
            List<RecognitionResult> results = ocr.Recognize(input, settings);
            foreach (RecognitionResult result in results)
            {
                Console.WriteLine(result.RecognitionText);
                result.Save("extracted_data.txt", SaveFormat.Text);
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
        }
    }
}

Коришћење случајева и апликација

Revizija privatnosti i usklađenosti

Претраживање слика за ПИИ (имена, ССН, адресе) да у складу са ГДПР, ЦЦПА и унутрашњим обавезама о приватности.

Редакција аутоматизација

Аутоматски флаг или уређивање повереног садржаја у правним и пословним документима.

Дигитална правна наука и преглед

Убрзати ручну ревизију наглашавајући осетљив садржај широм великих сетова података.

Заједнички изазови и решења

Проблем 1: Комплексни или ручно написани ПИИ

Решење: Користите висококвалитетне скене, тестирајте редовне изразе и допуните ручном прегледом.

Izazov 2: Visoki volumen slika

Решење: Процес бацања у фасциклама и резултатима извоза за извештавање.

Проблем 3: Прилагођени ПИИ обрасци

Решење: Користите прилагођени регекс за јединствене типове података ваше организације.

Размишљање о перформанси

  • Батцх процес за брзину
  • Fine-tune regex za vaše PII vrste
  • Успостављање ОЦР објеката након трке

Најбоља пракса

  • Тест ПИИ претрага на различитим узорцима слика
  • Редовно ажурирају подешавања регекса и поштовања
  • Обезбедите све резултате и извучене податке
  • Сачувајте и оригиналне и обрађене датотеке

Напредни сценарио

Сценарио 1: Мулти-јазични или међународни ПИИ 

settings.Language = Language.French;

Сценарио 2: Експорт у ЈСОН за извештавање о усклађености 

foreach (RecognitionResult result in results)
{
    result.Save("extracted_data.json", SaveFormat.Json);
}

Закључак

Aspose.OCR za .NET vam daje moć za identifikaciju i uklanjanje osetljivih informacija iz slika i skeniranja, automatizirajući postupke usklađenosti i privatnosti.

Види више напредних узорка кода у Aspose.OCR за .NET API референце .

 Српски