אתגרי OCR
Here's the Hebrew translation:
איכות תמונה ירודה
אתגר
דיוק ה-OCR יורד משמעותית כאשר תמונות מטושטשות, ברזולוציה נמוכה, בתת-חשיפה, מעוותות או מכילות רעש ויזואלי.
הפחתת הסיכון
- טכניקות עיבוד מקדים: החל שיפור תמונה (לדוגמה, הסרת עיוות, הפחתת רעש, בינאריזציה, התאמת ניגודיות).
- השתמש בסריקות ברזולוציה גבוהה (לפחות 300 DPI) לקבלת בהירות טקסט טובה יותר.
- אימות איכות תמונה: יישם בדיקות לפני OCR כדי לדחות או לסמן קלטים באיכות נמוכה.
- מנועי OCR מודרניים: השתמש בטכניקות OCR מתקדמות העמידות יותר לבעיות איכות.
זיהוי כתב יד
אתגר
טקסט בכתב יד משתנה מאוד, מה שמקשה על מנועי OCR סטנדרטיים לפרש אותו במדויק.
הפחתת הסיכון
- השתמש ב-ICR (זיהוי תווים חכם) או במודלים של זיהוי כתב יד מבוססי בינה מלאכותית שאומנו על נתונים רלוונטיים.
- עודד כתיבה מובנית באמצעות תבניות טפסים (לדוגמה, תיבות או קווים).
- אמן מודלים מותאמים אישית לכתב יד אם הארגון מטפל לעתים קרובות בסגנונות כתיבה ספציפיים.
פריסות ועיצוב מורכבים
אתגר
מסמכים עם טבלאות, עמודות, תמונות, הערות שוליים או פריסות לא סטנדרטיות עלולים לבלבל את ה-OCR ולשבור את סדר קריאת הטקסט.
הפחתת הסיכון
- השתמש במנועי OCR עם יכולות ניתוח פריסה.
- החל OCR מבוסס אזורים או תבניות עבור טפסים ומסמכים מובנים.
- עבור פריסות דינמיות, נצל מודלים של בינה מלאכותית למסמכים המשלבים OCR עם ניתוח פריסה וסמנטי.
מסמכים רב לשוניים
אתגר
דיוק ה-OCR עלול להידרדר בעת התמודדות עם מסמכים המכילים מספר שפות או כתבים שאינם לטיניים.
הפחתת הסיכון
- השתמש במנועי OCR התומכים בזיהוי שפה אוטומטי או הגדר אותם לזיהוי שפות ספציפיות.
- בחר מודלים שאומנו על CJK (סינית, יפנית, קוריאנית) או כתבי RTL (מימין לשמאל) כגון (ערבית, פרסית, אורדו, כורדית, עברית, פשטו) במידת הצורך.
- הפרד ועבד מראש חלקים המבוססים על אזורי שפה אם ידוע מראש.
ניגודיות נמוכה או רעש רקע
אתגר
טקסט על רקעים בעלי דוגמאות, צבעוניים או רועשים (לדוגמה, סימני מים, חותמות או נייר צבעוני) עלול לבלבל את ה-OCR.
הפחתת הסיכון
- טכניקות עיבוד מקדים כגון סִפּוּג אדפטיבי, הפחתת רקע ונרמול ניגודיות.
- המר לאפור או בינארי כדי לבודד טקסט.
- השתמש ב-OCR מבוסס למידה עמוקה, שלעתים קרובות מטפל במקרים כאלה טוב יותר ממנועים מסורתיים.
גופנים, כתב מחובר או טקסט דקורטיבי
אתגר
גופנים לא נפוצים, תווים מעוותים או טקסט מסוגנן עלולים שלא להתפרש כהלכה.
הפחתת הסיכון
- אמן או כוונן מודלים של OCR על גופנים מותאמים אישית אם הם נפוצים.
- השתמש בעיבוד מקדים של נרמול גופנים (לדוגמה, הסרת עיוות, החלקה).
- השתמש במנועי OCR עם יכולת הסתגלות לגופנים או השתלב עם מודלים של זיהוי טקסט מבוססי בינה מלאכותית.
טבלאות ומבני רשת
אתגר
OCR עשוי לחלץ תוכן טבלה כטקסט רגיל, ולאבד את מבנה השורות/עמודות.
הפחתת הסיכון
- השתמש בפלטפורמות OCR התומכות בזיהוי טבלאות.
- החל כללי עיבוד פוסט-עיבוד לבנייה מחדש של טבלאות באמצעות נתונים מרחביים (תיבות תחומות, יישור תאים).
- השתמש במודלים של ML שאומנו להבנת מבנה טבלאות (כמו ממירים מ-PDF ל-HTML).
טקסט מסובב או מעוות
אתגר
OCR נכשל או מפיק תוצאות שגויות אם הטקסט מסובב, הפוך או בזווית.
הפחתת הסיכון
- החל תיקון עיוות אוטומטי וזיהוי כיוון בעיבוד מקדים.
- השתמש בכלי OCR הכוללים זיהוי סיבוב אוטומטי.
- עבור עיבוד אצווה, סמן או סובב ידנית במהלך הכנת המסמך.
רעש מחותמות, חותמות וחתימות
אתגר
חותמות וחתימות עלולות להפריע לאזורי טקסט, ולגרום לשגיאות זיהוי.
הפחתת הסיכון
- השתמש בזיהוי אובייקטים כדי לזהות ולהסוות רכיבים שאינם טקסטואליים לפני OCR.
- אמן מראש מודלים לזיהוי והתעלמות או בידוד דפוסים אלה.
- שלב OCR עם כלי פילוח תמונה.
פורמטים לא עקביים של קלט
אתגר
פתרונות OCR מתקשים עם פורמטים משתנים של מסמכים, תבניות לא עקביות או מבני מסמכים לא ידועים.
הפחתת הסיכון
- השתמש בהתאמת תבניות או סיווג מסמכים לפני OCR כדי לבחור את אסטרטגיית החילוץ הנכונה.
- החל פלטפורמות לעיבוד מסמכים המופעלות על ידי בינה מלאכותית המטפלות באופן דינמי בפורמטים חצי מובנים ולא מובנים.
- אמן מחדש את המערכת באופן רציף על סוגי מסמכים חדשים.