تحديات OCR
جودة الصورة الضعيفة
التحدي
تنخفض دقة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بشكل كبير عندما تكون الصور ضبابية أو منخفضة الدقة أو ناقصة الإضاءة أو مائلة أو تحتوي على تشويش مرئي.
الحلول
- تقنيات المعالجة المسبقة: تطبيق تحسين الصورة (مثل إزالة الميل، تقليل التشويش، التحويل إلى ثنائي، تعديل التباين).
- استخدام عمليات مسح ضوئي عالية الدقة (300 نقطة في البوصة على الأقل) للحصول على وضوح أفضل للنص.
- التحقق من جودة الصورة: تطبيق فحوصات قبل التعرف الضوئي على الحروف لرفض أو الإبلاغ عن المدخلات منخفضة الجودة.
- محركات التعرف الضوئي على الحروف الحديثة: استخدام تقنيات التعرف الضوئي على الحروف المتقدمة الأكثر قوة في مواجهة مشاكل الجودة.
التعرف على الكتابة اليدوية
التحدي
النص المكتوب بخط اليد متغير للغاية، مما يجعل من الصعب على محركات التعرف الضوئي على الحروف القياسية تفسيره بدقة.
الحلول
- استخدام التعرف الذكي على الأحرف (ICR) أو نماذج التعرف على الكتابة اليدوية القائمة على الذكاء الاصطناعي والمدربة على البيانات ذات الصلة.
- تشجيع الكتابة اليدوية المنظمة عبر قوالب النماذج (مثل المربعات أو الخطوط).
- تدريب نماذج مخصصة للكتابة اليدوية إذا كانت المؤسسة تتعامل بشكل متكرر مع أنماط كتابة محددة.
التخطيطات والتنسيقات المعقدة
التحدي
المستندات التي تحتوي على جداول أو أعمدة أو صور أو حواشي سفلية أو تخطيطات غير قياسية يمكن أن تربك التعرف الضوئي على الحروف وتعطل ترتيب قراءة النص.
الحلول
- استخدام محركات التعرف الضوئي على الحروف التي لديها قدرات تحليل التخطيط.
- تطبيق تقسيم المناطق أو التعرف الضوئي على الحروف المستند إلى القوالب للنماذج والمستندات المنظمة.
- بالنسبة للتخطيطات الديناميكية، الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي للمستندات التي تجمع بين التعرف الضوئي على الحروف وتحليل التخطيط والدلالات.
المستندات متعددة اللغات
التحدي
يمكن أن تتدهور دقة التعرف الضوئي على الحروف عند التعامل مع المستندات التي تحتوي على لغات متعددة أو نصوص غير لاتينية.
الحلول
- استخدام محركات التعرف الضوئي على الحروف التي تدعم الكشف التلقائي عن اللغة أو تهيئتها للتعرف على لغات معينة.
- اختيار النماذج المدربة على CJK (الصينية واليابانية والكورية) أو نصوص RTL (من اليمين إلى اليسار) مثل (العربية والفارسية والأردية والكردية والعبرية والبشتوية) إذا لزم الأمر.
- فصل ومعالجة الأقسام مسبقًا بناءً على مناطق اللغة إذا كانت معروفة مسبقًا.
التباين المنخفض أو ضوضاء الخلفية
التحدي
النص الموجود على خلفيات منقوشة أو ملونة أو صاخبة (مثل العلامات المائية أو الطوابع أو الورق الملون) يمكن أن يربك التعرف الضوئي على الحروف.
الحلول
- تقنيات المعالجة المسبقة مثل العتبة التكيفية وطرح الخلفية وتطبيع التباين.
- التحويل إلى تدرج الرمادي أو ثنائي لعزل النص.
- استخدام التعرف الضوئي على الحروف القائم على التعلم العميق، والذي غالبًا ما يتعامل مع هذه الحالات بشكل أفضل من المحركات التقليدية.
الخطوط أو الخط المائل أو النص الزخرفي
التحدي
قد لا يتم تفسير الخطوط غير الشائعة أو الأحرف المشوهة أو النص المزخرف بشكل صحيح.
الحلول
- تدريب أو ضبط نماذج التعرف الضوئي على الحروف على الخطوط المخصصة إذا كانت تستخدم بشكل شائع.
- استخدام معالجة مسبقة لتطبيع الخط (مثل إزالة الميل والتنعيم).
- استخدام محركات التعرف الضوئي على الحروف ذات القدرة على التكيف مع الخطوط أو التكامل مع نماذج التعرف على النص القائمة على الذكاء الاصطناعي.
الجداول وهياكل الشبكة
التحدي
قد يستخرج التعرف الضوئي على الحروف محتوى الجدول كنص عادي، مما يفقد هيكل الصف/العمود.
الحلول
- استخدام منصات التعرف الضوئي على الحروف التي تدعم التعرف على الجدول.
- تطبيق قواعد المعالجة اللاحقة لإعادة بناء الجداول باستخدام البيانات المكانية (مربعات الإحاطة، محاذاة الخلايا).
- استخدام نماذج ML المدربة على فهم هيكل الجدول (مثل محولات PDF إلى HTML).
النص المدور أو المائل
التحدي
يفشل التعرف الضوئي على الحروف أو ينتج نتائج غير صحيحة إذا كان النص مدورًا أو مقلوبًا أو بزاوية.
الحلول
- تطبيق التصحيح التلقائي للميل واكتشاف الاتجاه في المعالجة المسبقة.
- استخدام أدوات التعرف الضوئي على الحروف التي تتضمن الكشف التلقائي عن التدوير.
- للمعالجة الدفعية، قم بتمييز أو تدوير المستندات يدويًا أثناء إعداد المستند.
الضوضاء من الطوابع والأختام والتوقيعات
التحدي
يمكن أن تتداخل الأختام والطوابع مع مناطق النص، مما يتسبب في أخطاء في التعرف.
الحلول
- استخدام الكشف عن الكائنات لاكتشاف وإخفاء العناصر غير النصية قبل التعرف الضوئي على الحروف.
- تدريب النماذج مسبقًا للتعرف على هذه الأنماط وتجاهلها أو عزلها.
- الجمع بين التعرف الضوئي على الحروف وأدوات تجزئة الصور.
تنسيقات الإدخال غير المتناسقة
التحدي
تعاني حلول التعرف الضوئي على الحروف مع تنسيقات المستندات المتغيرة أو القوالب غير المتناسقة أو هياكل المستندات غير المعروفة.
الحلول
- استخدام مطابقة القوالب أو تصنيف المستندات قبل التعرف الضوئي على الحروف لتحديد استراتيجية الاستخراج الصحيحة.
- تطبيق منصات معالجة المستندات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تتعامل مع التنسيقات شبه المهيكلة وغير المهيكلة ديناميكيًا.
- إعادة تدريب النظام باستمرار على أنواع المستندات الجديدة.