[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-optical-character-recognition::tr":3,"gloss-cluster-optical-character-recognition::tr":20,"gloss-next-optical-character-recognition::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"optical-character-recognition","output","Optik Karakter Tanıma (OCR)","Optik karakter tanıma (OCR), metin içeren görselleri — taranmış belgeler, fotoğraflanmış makbuzlar, ekran görüntüleri, PDF'ler — makine tarafından okunabilir, düzenlenebilir ve aranabilir metne dönüştüren teknolojidir. Klasik OCR motorları (Tesseract), karakter şablonlarına karşı desen eşleştirme kullanıyordu ve temiz, yüksek kontrastlı basılı metinde makul şekilde iyi çalışıyordu ancak el yazısı, eğri\u002Fdöndürülmüş taramalar, alışılmadık yazı tipleri ve karmaşık düzenlerle (tablolar, çok sütunlu metin) mücadele ediyordu. Modern yapay zeka destekli OCR, giderek görsel-dil modellerini (GPT-4o, Claude ve Gemini gibi çok modlu LLM'ler veya Google Document AI ve AWS Textract gibi özel belge yapay zekası modelleri) kullanır; bunlar yalnızca tek tek karakterleri tanımakla kalmaz, belge yapısını ve anlamını da anlar — bir tabloyu doğru şekilde satırlara ve sütunlara ayrıştırma, bir üstbilgiyi bir altbilgiden ayırt etme ve belirli alanları (fatura numarası, toplam tutar, satıcı adı) uygulamanın kırılgan düzenli ifadelerle ayrıştırmak zorunda kalacağı düz, yapılandırılmamış bir metin bloğu döndürmek yerine doğrudan yapılandırılmış JSON olarak çıkarma. SaaS geliştiricileri için neden önemli: OCR, gider yönetimi ve faturalama araçları (fotoğraflanmış bir makbuzdan kalem kalemleri otomatik çıkarma), belge dijitalleştirme platformları (kağıt arşivleri aranabilir hale getirme), kimlik doğrulama\u002FKYC akışları (bir pasaport fotoğrafından ad\u002Fdoğum tarihi çıkarma) ve form işleme otomasyonu için temel altyapıdır. Modern \"OCR + LLM\" iş hatları, bir LLM daha önce hiç görmediği belge biçimleri arasında genelleme yapabildiğinden, kırılgan regex\u002Fşablon tabanlı alan çıkarımının yerini büyük ölçüde almıştır. Somut bir örnek — makbuzları otomatik dolduran bir gider takip SaaS'ı: (1) kullanıcı telefonuyla bir kağıt makbuzu, genellikle açılı, floresan aydınlatma altında, hafif buruşmuş halde fotoğraflar; (2) görsel, yapılandırılmış çıkarım komutuyla çok modlu bir LLM'e gönderilir: \"Bu makbuz görselinden şu alanları JSON olarak çıkar: merchant_name, date, total_amount, currency, line_items[]. Bir alan okunamıyorsa, tahmin etmek yerine o alan için null döndür. Görsel: {görsel}\"; (3) model şunu döndürür: `{\"merchant_name\": \"Blue Bottle Coffee\", \"date\": \"2026-06-28\", \"total_amount\": 14.50, \"currency\": \"USD\", \"line_items\": [...]}`; (4) uygulama, gider formunu bu alanlarla önceden doldurur, kullanıcının her alanı manuel olarak yazmak yerine saniyeler içinde onaylayıp göndermesine izin verir ve modelin `null` döndürdüğü her alanı vurgular, böylece kullanıcı manuel olarak doldurması gerektiğini bilir; (5) makbuz görselinin kendisi saklanır ve gider kaydına denetim eki olarak bağlanır, çünkü çoğu gider politikası ve vergi uyumluluğu kuralı yalnızca çıkarılan veriyi değil orijinal belgeyi de gerektirir. El yazısı, solmuş termal kağıt makbuzları ve düşük kaliteli veya eğri görsellerdeki doğruluk hâlâ ana başarısızlık modudur, bu yüzden üretim akışları, mali kayıtlar için otomatik çıkarıma sessizce güvenmek yerine, kaydetmeden önce her zaman çıkarılan alanları kullanıcı onayına sunmalıdır.","OCR, basılı veya el yazısı metin görsellerini — taramalar, fotoğraflar, PDF'ler — makine tarafından okunabilir, düzenlenebilir metne dönüştürür.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"retrieval-augmented-generation","Geri Getirme Destekli Üretim (RAG)",{"slug":15,"name":16},"summarization","Özetleme (Summarization)",{"slug":18,"name":19},"transcription","Transkripsiyon (Transcription)",[21,25,29,33,36,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"abstention","Yanıttan Kaçınma","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"ai-copywriting","Yapay Zeka Metin Yazarligi","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"ai-watermarking","Yapay Zeka Filigranı","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":32},"aspect-ratio-control","En-Boy Oranı Kontrolü",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":39},"audio-generation","Ses Üretimi (Audio Generation)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":32},"audio-super-resolution","Ses Süper Çözünürlüğü",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":39},"avatar-generation","Avatar Üretimi (Avatar Generation)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":39},"background-removal","Arka Plan Kaldırma (Background Removal)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":32},"batch-image-generation","Toplu Görsel Üretimi",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":28},"brand-voice","Marka Sesi",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"cfg-scale","CFG Ölçeği (Classifier-Free Guidance)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":32},"character-consistency","Karakter Tutarlılığı"]