OCRの課題
画質不良
課題
画像がぼやけていたり、解像度が低かったり、露出不足だったり、傾いていたり、視覚的なノイズが含まれている場合、OCRの精度は大幅に低下します。
対策
- 前処理技術：画像強調（例：傾き補正、ノイズ除去、二値化、コントラスト調整）を適用します。
- より鮮明なテキストを得るために、高解像度スキャン（少なくとも300 DPI）を使用します。
- 画質検証：OCRの前にチェックを実施して、低品質の入力を拒否またはフラグ付けします。
- 最新のOCRエンジン：品質問題に対してより堅牢な高度なOCR技術を使用します。
手書き文字認識
課題
手書き文字は非常に多様であるため、標準的なOCRエンジンで正確に解釈することは困難です。
対策
- 関連データでトレーニングされたICR（インテリジェント文字認識）またはAIベースの手書き文字認識モデルを使用します。
- フォームテンプレート（例：ボックスまたは線）を使用して、構造化された手書きを推奨します。
- 組織が特定の書き方を頻繁に扱う場合は、カスタムの手書きモデルをトレーニングします。
複雑なレイアウトとフォーマット
課題
表、列、画像、脚注、または非標準のレイアウトを含むドキュメントは、OCRを混乱させ、テキストの読み取り順序を崩す可能性があります。
対策
- レイアウト分析機能を備えたOCRエンジンを使用します。
- フォームおよび構造化されたドキュメントには、ゾーニングまたはテンプレートベースのOCRを適用します。
- 動的なレイアウトの場合は、OCRとレイアウトおよびセマンティック分析を組み合わせたドキュメントAIモデルを活用します。
多言語ドキュメント
課題
複数の言語または非ラテン文字を含むドキュメントを扱う場合、OCRの精度が低下する可能性があります。
対策
- 言語の自動検出をサポートするOCRエンジンを使用するか、特定の言語を認識するように構成します。
- CJK（中国語、日本語、韓国語）またはRTL（右から左）スクリプト（アラビア語、ペルシア語、ウルドゥー語、クルド語、ヘブライ語、パシュトー語など）でトレーニングされたモデルが必要な場合は選択します。
- 事前に言語ゾーンがわかっている場合は、言語ゾーンに基づいてセクションを分離して前処理します。
低いコントラストまたは背景ノイズ
課題
パターン化された背景、色付きの背景、またはノイズの多い背景（例：透かし、スタンプ、または色付きの紙）の上のテキストは、OCRを混乱させる可能性があります。
対策
- 適応型閾値処理、背景除去、コントラスト正規化などの前処理技術。
- テキストを分離するために、グレースケールまたはバイナリに変換します。
- 従来のエンジンよりもこのようなケースをより適切に処理できる、ディープラーニングベースのOCRを使用します。
フォント、筆記体、または装飾的なテキスト
課題
珍しいフォント、歪んだ文字、または様式化されたテキストは、正しく解釈されない場合があります。
対策
- カスタムフォントが一般的に使用されている場合は、カスタムフォントでOCRモデルをトレーニングまたは微調整します。
- フォント正規化の前処理（例：傾き補正、平滑化）を使用します。
- フォント適応性を備えたOCRエンジンを使用するか、AIベースのテキスト認識モデルと統合します。
表とグリッド構造
課題
OCRは、表の内容をプレーンテキストとして抽出し、行/列構造を失う可能性があります。
対策
- 表認識をサポートするOCRプラットフォームを使用します。
- 空間データ（境界ボックス、セル配置）を使用して表を再構築するために、後処理ルールを適用します。
- 表構造を理解するようにトレーニングされたMLモデル（PDF-to-HTMLコンバーターなど）を使用します。
回転または傾斜したテキスト
課題
テキストが回転、上下逆さま、または斜めになっている場合、OCRは失敗するか、誤った結果を生成します。
対策
- 前処理で自動傾き補正と向き検出を適用します。
- 自動回転検出を含むOCRツールを使用します。
- バッチ処理の場合は、ドキュメントの準備中に手動でフラグを立てるか、回転させます。
スタンプ、シール、署名からのノイズ
課題
シールとスタンプはテキスト領域に干渉し、認識エラーを引き起こす可能性があります。
対策
- オブジェクト検出を使用して、OCRの前にテキスト以外の要素を検出してマスクします。
- これらのパターンを認識して無視または分離するようにモデルを事前トレーニングします。
- OCRを画像セグメンテーションツールと組み合わせます。
一貫性のない入力形式
課題
OCRソリューションは、さまざまなドキュメント形式、一貫性のないテンプレート、または不明なドキュメント構造に苦労します。
対策
- OCRの前にテンプレートマッチングまたはドキュメント分類を使用して、適切な抽出戦略を選択します。
- 準構造化および非構造化形式を動的に処理するAI搭載のドキュメント処理プラットフォームを適用します。
- 新しいドキュメントタイプでシステムを継続的に再トレーニングします。