Défis OCR
Mauvaise Qualité d'Image
Problème
La précision de l'OCR diminue considérablement lorsque les images sont floues, de basse résolution, sous-exposées, inclinées ou contiennent du bruit visuel.
Atténuation
- Techniques de prétraitement : Appliquer une amélioration de l'image (par exemple, la correction de l'inclinaison, la réduction du bruit, la binarisation, le réglage du contraste).
- Utiliser des numérisations haute résolution (au moins 300 DPI) pour une meilleure clarté du texte.
- Validation de la qualité de l'image : Mettre en œuvre des contrôles avant l'OCR pour rejeter ou signaler les entrées de mauvaise qualité.
- Moteurs OCR modernes : Utiliser des techniques OCR avancées qui sont plus robustes aux problèmes de qualité.
Reconnaissance de l'Écriture Manuscrite
Problème
Le texte manuscrit est très variable, ce qui rend difficile son interprétation précise par les moteurs OCR standards.
Atténuation
- Utiliser l'ICR (Reconnaissance Intelligente de Caractères) ou des modèles de reconnaissance de l'écriture manuscrite basés sur l'IA, entraînés sur des données pertinentes.
- Encourager l'écriture manuscrite structurée via des modèles de formulaires (par exemple, des cases ou des lignes).
- Entraîner des modèles d'écriture manuscrite personnalisés si l'organisation traite fréquemment des styles d'écriture spécifiques.
Mises en Page et Formatages Complexes
Problème
Les documents contenant des tableaux, des colonnes, des images, des notes de bas de page ou des mises en page non standard peuvent perturber l'OCR et rompre l'ordre de lecture du texte.
Atténuation
- Utiliser des moteurs OCR dotés de capacités d'analyse de la mise en page.
- Appliquer une OCR par zones ou basée sur des modèles pour les formulaires et les documents structurés.
- Pour les mises en page dynamiques, exploiter des modèles d'IA documentaire qui combinent l'OCR avec l'analyse sémantique et de la mise en page.
Documents Multilingues
Problème
La précision de l'OCR peut se dégrader lorsqu'il s'agit de documents contenant plusieurs langues ou des scripts non latins.
Atténuation
- Utiliser des moteurs OCR qui prennent en charge la détection automatique de la langue ou les configurer pour reconnaître des langues spécifiques.
- Choisir des modèles entraînés sur les scripts CJK (chinois, japonais, coréen) ou RTL (de droite à gauche) tels que (arabe, persan, ourdou, kurde, hébreu, pachtoune) si nécessaire.
- Séparer et prétraiter les sections en fonction des zones linguistiques si elles sont connues à l'avance.
Faible Contraste ou Bruit de Fond
Problème
Le texte sur des fonds à motifs, colorés ou bruyants (par exemple, des filigranes, des tampons ou du papier coloré) peut perturber l'OCR.
Atténuation
- Techniques de prétraitement telles que le seuillage adaptatif, la soustraction du fond et la normalisation du contraste.
- Convertir en niveaux de gris ou en binaire pour isoler le texte.
- Utiliser l'OCR basée sur l'apprentissage profond, qui gère souvent mieux ces cas que les moteurs traditionnels.
Polices, Écriture Cursive ou Texte Décoratif
Problème
Les polices inhabituelles, les caractères déformés ou le texte stylisé peuvent ne pas être interprétés correctement.
Atténuation
- Entraîner ou ajuster les modèles OCR sur des polices personnalisées si elles sont couramment utilisées.
- Utiliser le prétraitement de normalisation des polices (par exemple, la correction de l'inclinaison, le lissage).
- Utiliser des moteurs OCR avec adaptabilité aux polices ou intégrer des modèles de reconnaissance de texte basés sur l'IA.
Tableaux et Structures de Grille
Problème
L'OCR peut extraire le contenu du tableau sous forme de texte brut, perdant ainsi la structure des lignes/colonnes.
Atténuation
- Utiliser des plateformes OCR qui prennent en charge la reconnaissance des tableaux.
- Appliquer des règles de post-traitement pour reconstruire les tableaux à l'aide de données spatiales (boîtes englobantes, alignement des cellules).
- Utiliser des modèles ML entraînés pour comprendre la structure des tableaux (comme les convertisseurs PDF-vers-HTML).
Texte Tourné ou Incliné
Problème
L'OCR échoue ou produit des résultats incorrects si le texte est tourné, à l'envers ou incliné.
Atténuation
- Appliquer une correction automatique de l'inclinaison et une détection de l'orientation lors du prétraitement.
- Utiliser des outils OCR qui incluent la détection automatique de la rotation.
- Pour le traitement par lots, signaler ou faire pivoter manuellement lors de la préparation du document.
Bruit provenant des Tampons, Sceaux et Signatures
Problème
Les sceaux et les tampons peuvent interférer avec les régions de texte, provoquant des erreurs de reconnaissance.
Atténuation
- Utiliser la détection d'objets pour détecter et masquer les éléments non textuels avant l'OCR.
- Pré-entraîner les modèles pour reconnaître et ignorer ou isoler ces motifs.
- Combiner l'OCR avec des outils de segmentation d'image.
Formats d'Entrée Inconstants
Problème
Les solutions OCR ont du mal avec les formats de documents variables, les modèles incohérents ou les structures de documents inconnues.
Atténuation
- Utiliser la correspondance de modèles ou la classification de documents avant l'OCR pour sélectionner la bonne stratégie d'extraction.
- Appliquer des plateformes de traitement de documents basées sur l'IA qui gèrent dynamiquement les formats semi-structurés et non structurés.
- Réentraîner continuellement le système sur de nouveaux types de documents.