Výzvy OCR
Špatná kvalita obrazu
Problém
Přesnost OCR výrazně klesá, když jsou obrázky rozmazané, s nízkým rozlišením, podexponované, zkosené nebo obsahují vizuální šum.
Řešení
- Techniky předzpracování: Aplikujte vylepšení obrazu (např. odstranění zkosení, redukce šumu, binarizace, úprava kontrastu).
- Používejte skeny s vysokým rozlišením (alespoň 300 DPI) pro lepší čitelnost textu.
- Validace kvality obrazu: Implementujte kontroly před OCR, abyste odmítli nebo označili nekvalitní vstupy.
- Moderní OCR enginy: Používejte pokročilé techniky OCR, které jsou odolnější vůči problémům s kvalitou.
Rozpoznávání ručně psaného textu
Problém
Ručně psaný text je velmi variabilní, což ztěžuje standardním OCR enginům jeho přesnou interpretaci.
Řešení
- Používejte ICR (Intelligent Character Recognition) nebo modely pro rozpoznávání ručně psaného textu založené na umělé inteligenci, které jsou trénované na relevantních datech.
- Podporujte strukturované psaní pomocí šablon formulářů (např. rámečky nebo linky).
- Trénujte vlastní modely pro rozpoznávání ručně psaného textu, pokud organizace často zpracovává specifické styly psaní.
Složité rozvržení a formátování
Problém
Dokumenty s tabulkami, sloupci, obrázky, poznámkami pod čarou nebo nestandardním rozvržením mohou zmást OCR a narušit pořadí čtení textu.
Řešení
- Používejte OCR enginy s možnostmi analýzy rozvržení.
- Aplikujte zónování nebo OCR založené na šablonách pro formuláře a strukturované dokumenty.
- Pro dynamické rozvržení využívejte modely AI pro dokumenty, které kombinují OCR s analýzou rozvržení a sémantiky.
Vícejazyčné dokumenty
Problém
Přesnost OCR se může snížit při zpracování dokumentů obsahujících více jazyků nebo nelatinské písmo.
Řešení
- Používejte OCR enginy, které podporují automatickou detekci jazyka, nebo je nakonfigurujte tak, aby rozpoznávaly konkrétní jazyky.
- V případě potřeby vybírejte modely trénované na CJK (čínština, japonština, korejština) nebo RTL (zprava doleva) písma, jako jsou (arabština, perština, urdština, kurdština, hebrejština, paštština).
- Oddělte a předzpracujte sekce na základě jazykových zón, pokud jsou známy předem.
Nízký kontrast nebo šum pozadí
Problém
Text na vzorovaném, barevném nebo šumivém pozadí (např. vodoznaky, razítka nebo barevný papír) může zmást OCR.
Řešení
- Techniky předzpracování, jako je adaptivní prahování, odečtení pozadí a normalizace kontrastu.
- Převeďte na stupně šedi nebo binární, abyste izolovali text.
- Používejte OCR založené na hlubokém učení, které si s takovými případy často poradí lépe než tradiční enginy.
Písma, kurzíva nebo dekorativní text
Problém
Neobvyklá písma, zkreslené znaky nebo stylizovaný text nemusí být interpretovány správně.
Řešení
- Trénujte nebo dolaďujte OCR modely na vlastní písma, pokud se běžně používají.
- Používejte předzpracování normalizace písma (např. odstranění zkosení, vyhlazení).
- Používejte OCR enginy s adaptabilitou písma nebo je integrujte s modely pro rozpoznávání textu založenými na umělé inteligenci.
Tabulky a mřížkové struktury
Problém
OCR může extrahovat obsah tabulky jako prostý text a ztratit strukturu řádků/sloupců.
Řešení
- Používejte OCR platformy, které podporují rozpoznávání tabulek.
- Aplikujte pravidla post-processingu pro rekonstrukci tabulek pomocí prostorových dat (ohraničující rámečky, zarovnání buněk).
- Používejte ML modely trénované k pochopení struktury tabulek (jako jsou převodníky PDF do HTML).
Otočený nebo zkosený text
Problém
OCR selže nebo produkuje nesprávné výsledky, pokud je text otočený, vzhůru nohama nebo nakloněný.
Řešení
- Aplikujte automatickou korekci zkosení a detekci orientace v předzpracování.
- Používejte OCR nástroje, které zahrnují automatickou detekci rotace.
- Pro dávkové zpracování označte nebo otočte ručně během přípravy dokumentu.
Šum z razítek, pečetí a podpisů
Problém
Pečeti a razítka mohou zasahovat do textových oblastí a způsobovat chyby rozpoznávání.
Řešení
- Používejte detekci objektů k detekci a maskování netextových prvků před OCR.
- Předtrénujte modely, aby rozpoznávaly a ignorovaly nebo izolovaly tyto vzory.
- Kombinujte OCR s nástroji pro segmentaci obrazu.
Nekonzistentní vstupní formáty
Problém
OCR řešení mají potíže s proměnlivými formáty dokumentů, nekonzistentními šablonami nebo neznámými strukturami dokumentů.
Řešení
- Používejte porovnávání šablon nebo klasifikaci dokumentů před OCR, abyste vybrali správnou strategii extrakce.
- Aplikujte platformy pro zpracování dokumentů poháněné umělou inteligencí, které dynamicky zpracovávají polostrukturované a nestrukturované formáty.
- Průběžně přetrénovávejte systém na nové typy dokumentů.