Tantangan OCR

Berikut terjemahan ke dalam Bahasa Indonesia:

Kualitas Gambar Buruk

Tantangan

Akurasi OCR menurun secara signifikan ketika gambar buram, beresolusi rendah, kurang pencahayaan, miring, atau mengandung noise visual.

Mitigasi

  • Teknik Pra-pemrosesan: Terapkan peningkatan gambar (misalnya, pelurusan kemiringan, pengurangan noise, binarisasi, penyesuaian kontras).

  • Gunakan pemindaian resolusi tinggi (setidaknya 300 DPI) untuk kejelasan teks yang lebih baik.

  • Validasi kualitas gambar: Terapkan pemeriksaan sebelum OCR untuk menolak atau menandai input berkualitas rendah.

  • Mesin OCR Modern: Gunakan teknik OCR canggih yang lebih kuat terhadap masalah kualitas.

Pengenalan Tulisan Tangan

Tantangan

Teks tulisan tangan sangat bervariasi, sehingga sulit bagi mesin OCR standar untuk menafsirkannya secara akurat.

Mitigasi

  • Gunakan ICR (Intelligent Character Recognition) atau model pengenalan tulisan tangan berbasis AI yang dilatih pada data yang relevan.

  • Dorong tulisan tangan terstruktur melalui templat formulir (misalnya, kotak atau garis).

  • Latih model tulisan tangan khusus jika organisasi sering menangani gaya penulisan tertentu.

Tata Letak dan Pemformatan Kompleks

Tantangan

Dokumen dengan tabel, kolom, gambar, catatan kaki, atau tata letak non-standar dapat membingungkan OCR dan merusak urutan pembacaan teks.

Mitigasi

  • Gunakan mesin OCR dengan kemampuan analisis tata letak.

  • Terapkan OCR berbasis zona atau templat untuk formulir dan dokumen terstruktur.

  • Untuk tata letak dinamis, manfaatkan model AI dokumen yang menggabungkan OCR dengan analisis tata letak dan semantik.

Dokumen Multibahasa

Tantangan

Akurasi OCR dapat menurun ketika berhadapan dengan dokumen yang berisi banyak bahasa atau skrip non-Latin.

Mitigasi

  • Gunakan mesin OCR yang mendukung deteksi otomatis bahasa atau konfigurasikan untuk mengenali bahasa tertentu.

  • Pilih model yang dilatih pada CJK (Cina, Jepang, Korea) atau skrip RTL (Kanan-ke-Kiri) seperti (Arab, Persia, Urdu, Kurdi, Ibrani, Pashto) jika diperlukan.

  • Pisahkan dan pra-proses bagian berdasarkan zona bahasa jika diketahui sebelumnya.

Kontras Rendah atau Noise Latar Belakang

Tantangan

Teks di atas latar belakang berpola, berwarna, atau ber-noise (misalnya, watermark, stempel, atau kertas berwarna) dapat membingungkan OCR.

Mitigasi

  • Teknik pra-pemrosesan seperti ambang adaptif, pengurangan latar belakang, dan normalisasi kontras.

  • Konversi ke skala abu-abu atau biner untuk mengisolasi teks.

  • Gunakan OCR berbasis deep learning, yang sering menangani kasus seperti itu lebih baik daripada mesin tradisional.

Font, Kursif, atau Teks Dekoratif

Tantangan

Font yang tidak umum, karakter yang terdistorsi, atau teks bergaya mungkin tidak ditafsirkan dengan benar.

Mitigasi

  • Latih atau sesuaikan model OCR pada font khusus jika sering digunakan.

  • Gunakan pra-pemrosesan normalisasi font (misalnya, pelurusan kemiringan, penghalusan).

  • Gunakan mesin OCR dengan adaptasi font atau integrasikan dengan model pengenalan teks berbasis AI.

Tabel dan Struktur Grid

Tantangan

OCR dapat mengekstrak konten tabel sebagai teks biasa, menghilangkan struktur baris/kolom.

Mitigasi

  • Gunakan platform OCR yang mendukung pengenalan tabel.

  • Terapkan aturan pasca-pemrosesan untuk merekonstruksi tabel menggunakan data spasial (kotak pembatas, perataan sel).

  • Gunakan model ML yang dilatih untuk memahami struktur tabel (seperti konverter PDF-ke-HTML).

Teks yang Diputar atau Miring

Tantangan

OCR gagal atau menghasilkan hasil yang salah jika teks diputar, terbalik, atau miring.

Mitigasi

  • Terapkan koreksi kemiringan otomatis dan deteksi orientasi dalam pra-pemrosesan.

  • Gunakan alat OCR yang menyertakan deteksi rotasi otomatis.

  • Untuk pemrosesan batch, tandai atau putar secara manual selama persiapan dokumen.

Noise dari Stempel, Segel, dan Tanda Tangan

Tantangan

Segel dan stempel dapat mengganggu wilayah teks, menyebabkan kesalahan pengenalan.

Mitigasi

  • Gunakan deteksi objek untuk mendeteksi dan menutupi elemen non-tekstual sebelum OCR.

  • Pra-latih model untuk mengenali dan mengabaikan atau mengisolasi pola-pola ini.

  • Gabungkan OCR dengan alat segmentasi gambar.

Format Input yang Tidak Konsisten

Tantangan

Solusi OCR kesulitan dengan format dokumen yang bervariasi, templat yang tidak konsisten, atau struktur dokumen yang tidak diketahui.

Mitigasi

  • Gunakan pencocokan templat atau klasifikasi dokumen sebelum OCR untuk memilih strategi ekstraksi yang tepat.

  • Terapkan platform pemrosesan dokumen bertenaga AI yang menangani format semi-terstruktur dan tidak terstruktur secara dinamis.

  • Latih ulang sistem secara berkelanjutan pada jenis dokumen baru.