OCR Çətinlikləri
Zəif Şəkil Keyfiyyəti
Problem
Şəkillər bulanıq, aşağı keyfiyyətli, zəif işıqlı, əyri və ya vizual səs-küyə malik olduqda OCR dəqiqliyi əhəmiyyətli dərəcədə azalır.
Azaltma
- Əvvəlcədən Emal Texnikaları: Şəkil yaxşılaşdırılması tətbiq edin (məsələn, əyriliyin düzəldilməsi, səs-küyün azaldılması, binarizasiya, kontrastın tənzimlənməsi).
- Daha yaxşı mətn aydınlığı üçün yüksək keyfiyyətli skanlardan (ən azı 300 DPI) istifadə edin.
- Şəkil keyfiyyətinin yoxlanılması: Aşağı keyfiyyətli daxilolmaları rədd etmək və ya işarələmək üçün OCR-dan əvvəl yoxlamalar tətbiq edin.
- Müasir OCR Mühərrikləri: Keyfiyyət problemlərinə daha davamlı olan qabaqcıl OCR texnikasından istifadə edin.
Əlyazma Tanınması
Problem
Əlyazma mətni çox dəyişkən olduğundan, standart OCR mühərriklərinin onu dəqiq şərh etməsi çətindir.
Azaltma
- Müvafiq məlumatlar əsasında təlim keçmiş ICR (Ağıllı Simvol Tanınması) və ya süni intellektə əsaslanan əlyazma tanıma modellərindən istifadə edin.
- Forma şablonları (məsələn, qutular və ya xətlər) vasitəsilə strukturlaşdırılmış əlyazmanı təşviq edin.
- Təşkilat tez-tez müəyyən yazı üslubları ilə məşğul olursa, xüsusi əlyazma modelləri hazırlayın.
Mürəkkəb Düzənlər və Formatlaşdırma
Problem
Cədvəllər, sütunlar, şəkillər, haşiyələr və ya qeyri-standart düzənləri olan sənədlər OCR-ı çaşdıra və mətn oxu qaydasını poza bilər.
Azaltma
- Düzən analizi imkanlarına malik OCR mühərriklərindən istifadə edin.
- Formalar və strukturlaşdırılmış sənədlər üçün zonalaşdırma və ya şablon əsaslı OCR tətbiq edin.
- Dinamik düzənlər üçün OCR-ı düzən və semantik analizlə birləşdirən sənəd süni intellekt modellərindən istifadə edin.
Çoxdilli Sənədlər
Problem
Birdən çox dil və ya qeyri-latın əlifbaları olan sənədlərlə işlədikdə OCR dəqiqliyi azala bilər.
Azaltma
- Dil avtomatik aşkarlanmasını dəstəkləyən OCR mühərriklərindən istifadə edin və ya onları müəyyən dilləri tanımaq üçün konfiqurasiya edin.
- Lazım gələrsə, CJK (Çin, Yapon, Koreya) və ya RTL (Sağdan Sola) əlifbaları (ərəb, fars, urdu, kürd, ivrit, puştu kimi) üzrə təlim keçmiş modelləri seçin.
- Əvvəlcədən məlumdursa, bölmələri dil zonalarına əsasən ayırın və əvvəlcədən emal edin.
Aşağı Kontrast və ya Arxa Fon Səsi
Problem
Naxışlı, rəngli və ya səs-küylü arxa planlar üzərindəki mətn (məsələn, su nişanları, möhürlər və ya rəngli kağız) OCR-ı çaşdıra bilər.
Azaltma
- Adaptiv hədd qiyməti, arxa planın çıxarılması və kontrastın normallaşdırılması kimi əvvəlcədən emal texnikaları.
- Mətni təcrid etmək üçün boz rəngə və ya ikili formata çevirin.
- Ənənəvi mühərriklərdən daha yaxşı belə hallarla məşğul olan dərin öyrənmə əsaslı OCR-dan istifadə edin.
Şriftlər, Kursiv və ya Dekorativ Mətn
Problem
Qeyri-adi şriftlər, təhrif olunmuş simvollar və ya stilizə edilmiş mətn düzgün şərh edilməyə bilər.
Azaltma
- Əgər onlar ümumi istifadə olunursa, xüsusi şriftlər üzrə OCR modellərinə təlim keçin və ya onları incə tənzimləyin.
- Şriftin normallaşdırılması əvvəlcədən emalından istifadə edin (məsələn, əyriliyin düzəldilməsi, hamarlaşdırma).
- Şriftə uyğunlaşma qabiliyyətinə malik OCR mühərriklərindən istifadə edin və ya süni intellektə əsaslanan mətn tanıma modelləri ilə inteqrasiya edin.
Cədvəllər və Tor Şəkilləri
Problem
OCR cədvəl məzmununu adi mətn kimi çıxara bilər, sətir/sütun strukturunu itirərək.
Azaltma
- Cədvəl tanınmasını dəstəkləyən OCR platformalarından istifadə edin.
- Məkan məlumatlarından (sərhəd qutuları, hüceyrə düzülüşü) istifadə edərək cədvəlləri yenidən qurmaq üçün emaldan sonrakı qaydaları tətbiq edin.
- Cədvəl strukturunu anlamaq üçün təlim keçmiş ML modellərindən istifadə edin (PDF-dən HTML-ə çeviricilər kimi).
Fırladılmış və ya Əyri Mətn
Problem
Mətn fırladılmış, baş aşağı və ya bucaq altında olduqda OCR uğursuz olur və ya səhv nəticələr verir.
Azaltma
- Əvvəlcədən emalda avtomatik əyrilik düzəlişini və oriyentasiya aşkarlanmasını tətbiq edin.
- Avtomatik fırlanma aşkarlanmasını ehtiva edən OCR alətlərindən istifadə edin.
- Toplu emal üçün sənəd hazırlığı zamanı əl ilə işarələyin və ya fırladın.
Möhürlər, İmza və İmzaların Səsi
Problem
Möhürlər və imzalar mətn sahələrinə müdaxilə edərək tanınma səhvlərinə səbəb ola bilər.
Azaltma
- OCR-dan əvvəl mətn olmayan elementləri aşkar etmək və maskalamaq üçün obyekt aşkarlanmasından istifadə edin.
- Bu nümunələri tanımaq və ya onlara məhəl qoymamaq və ya təcrid etmək üçün əvvəlcədən modellərə təlim keçin.
- OCR-ı şəkil seqmentasiya alətləri ilə birləşdirin.
Daxilolma Formatlarının Uyğunsuzluğu
Problem
OCR həlləri dəyişkən sənəd formatları, uyğunsuz şablonlar və ya naməlum sənəd strukturları ilə mübarizə aparır.
Azaltma
- Düzgün çıxarış strategiyasını seçmək üçün OCR-dan əvvəl şablon uyğunlaşdırılmasından və ya sənəd təsnifatından istifadə edin.
- Yarı strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış formatlarla dinamik şəkildə məşğul olan süni intellektlə gücləndirilmiş sənəd emal platformalarından istifadə edin.
- Sistemi yeni sənəd növləri üzrə davamlı olaraq yenidən təlim edin.