Sfide OCR
Scarsa Qualità dell'Immagine
Sfida
L'accuratezza dell'OCR diminuisce significativamente quando le immagini sono sfocate, a bassa risoluzione, sottoesposte, distorte o contengono rumore visivo.
Mitigazione
- Tecniche di Pre-elaborazione: Applicare il miglioramento dell'immagine (ad esempio, correzione della distorsione, riduzione del rumore, binarizzazione, regolazione del contrasto).
- Utilizzare scansioni ad alta risoluzione (almeno 300 DPI) per una migliore chiarezza del testo.
- Validazione della qualità dell'immagine: Implementare controlli prima dell'OCR per rifiutare o segnalare input di bassa qualità.
- Motori OCR Moderni: Utilizzare tecniche OCR avanzate che siano più robuste ai problemi di qualità.
Riconoscimento della Scrittura a Mano
Sfida
Il testo scritto a mano è altamente variabile, rendendo difficile per i motori OCR standard interpretarlo accuratamente.
Mitigazione
- Utilizzare ICR (Intelligent Character Recognition) o modelli di riconoscimento della scrittura a mano basati sull'IA addestrati su dati pertinenti.
- Incoraggiare la scrittura a mano strutturata tramite modelli di modulo (ad esempio, caselle o linee).
- Addestrare modelli di scrittura a mano personalizzati se l'organizzazione gestisce frequentemente stili di scrittura specifici.
Layout e Formattazione Complessi
Sfida
I documenti con tabelle, colonne, immagini, note a piè di pagina o layout non standard possono confondere l'OCR e interrompere l'ordine di lettura del testo.
Mitigazione
- Utilizzare motori OCR con capacità di analisi del layout.
- Applicare l'OCR a zone o basato su modelli per moduli e documenti strutturati.
- Per layout dinamici, sfruttare i modelli di IA per documenti che combinano l'OCR con l'analisi del layout e semantica.
Documenti Multilingue
Sfida
L'accuratezza dell'OCR può diminuire quando si tratta di documenti contenenti più lingue o script non latini.
Mitigazione
- Utilizzare motori OCR che supportano il rilevamento automatico della lingua o configurarli per riconoscere lingue specifiche.
- Scegliere modelli addestrati su script CJK (cinese, giapponese, coreano) o RTL (da destra a sinistra) come (arabo, persiano, urdu, curdo, ebraico, pashto) se necessario.
- Separare e pre-elaborare le sezioni in base alle zone linguistiche, se note in anticipo.
Basso Contrasto o Rumore di Fondo
Sfida
Il testo su sfondi a motivi, colorati o rumorosi (ad esempio, filigrane, timbri o carta colorata) può confondere l'OCR.
Mitigazione
- Tecniche di pre-elaborazione come la sogliatura adattiva, la sottrazione dello sfondo e la normalizzazione del contrasto.
- Convertire in scala di grigi o binario per isolare il testo.
- Utilizzare l'OCR basato sull'apprendimento profondo, che spesso gestisce questi casi meglio dei motori tradizionali.
Font, Corsivo o Testo Decorativo
Sfida
Font insoliti, caratteri distorti o testo stilizzato potrebbero non essere interpretati correttamente.
Mitigazione
- Addestrare o ottimizzare i modelli OCR su font personalizzati se sono comunemente usati.
- Utilizzare la pre-elaborazione di normalizzazione dei font (ad esempio, correzione della distorsione, smussatura).
- Utilizzare motori OCR con adattabilità ai font o integrare con modelli di riconoscimento del testo basati sull'IA.
Tabelle e Strutture a Griglia
Sfida
L'OCR può estrarre il contenuto della tabella come testo semplice, perdendo la struttura di righe/colonne.
Mitigazione
- Utilizzare piattaforme OCR che supportano il riconoscimento delle tabelle.
- Applicare regole di post-elaborazione per ricostruire le tabelle utilizzando dati spaziali (riquadri di delimitazione, allineamento delle celle).
- Utilizzare modelli ML addestrati per comprendere la struttura della tabella (come i convertitori da PDF a HTML).
Testo Ruotato o Inclinato
Sfida
L'OCR fallisce o produce risultati errati se il testo è ruotato, capovolto o angolato.
Mitigazione
- Applicare la correzione automatica dell'inclinazione e il rilevamento dell'orientamento nella pre-elaborazione.
- Utilizzare strumenti OCR che includono il rilevamento automatico della rotazione.
- Per l'elaborazione batch, segnalare o ruotare manualmente durante la preparazione del documento.
Rumore da Timbri, Sigilli e Firme
Sfida
Sigilli e timbri possono interferire con le regioni di testo, causando errori di riconoscimento.
Mitigazione
- Utilizzare il rilevamento di oggetti per rilevare e mascherare elementi non testuali prima dell'OCR.
- Pre-addestrare i modelli per riconoscere e ignorare o isolare questi modelli.
- Combinare l'OCR con strumenti di segmentazione delle immagini.
Formati di Input Incoerenti
Sfida
Le soluzioni OCR faticano con formati di documenti variabili, modelli incoerenti o strutture di documenti sconosciute.
Mitigazione
- Utilizzare la corrispondenza dei modelli o la classificazione dei documenti prima dell'OCR per selezionare la giusta strategia di estrazione.
- Applicare piattaforme di elaborazione documenti basate sull'IA che gestiscono dinamicamente formati semi-strutturati e non strutturati.
- Riallenare continuamente il sistema su nuovi tipi di documenti.