OCR გამოწვევები
გამოსახულების ცუდი ხარისხი
გამოწვევა
OCR-ის სიზუსტე მნიშვნელოვნად ეცემა, როდესაც გამოსახულებები ბუნდოვანია, დაბალი რეზოლუციისაა, არასაკმარისად არის განათებული, დახრილია ან შეიცავს ვიზუალურ ხმაურს.
გადაწყვეტა
- წინასწარი დამუშავების ტექნიკები: გამოიყენეთ გამოსახულების გაუმჯობესება (მაგ., დახრილობის გასწორება, ხმაურის შემცირება, ბინარიზაცია, კონტრასტის რეგულირება).
- გამოიყენეთ მაღალი რეზოლუციის სკანირება (მინიმუმ 300 DPI) ტექსტის უკეთესი სიცხადისთვის.
- გამოსახულების ხარისხის ვალიდაცია: OCR-ის წინ განახორციელეთ შემოწმებები დაბალი ხარისხის შეტანის უარსაყოფად ან აღსანიშნავად.
- თანამედროვე OCR ძრავები: გამოიყენეთ მოწინავე OCR ტექნიკა, რომლებიც უფრო მდგრადია ხარისხის პრობლემების მიმართ.
ხელნაწერის ამოცნობა
გამოწვევა
ხელნაწერი ტექსტი ძალიან ცვალებადია, რაც ართულებს სტანდარტული OCR ძრავებისთვის მისი ზუსტად ინტერპრეტაციას.
გადაწყვეტა
- გამოიყენეთ ICR (ინტელექტუალური სიმბოლოების ამოცნობა) ან ხელნაწერის ამოცნობის AI-ზე დაფუძნებული მოდელები, რომლებიც გაწვრთნილია შესაბამის მონაცემებზე.
- წაახალისეთ სტრუქტურირებული ხელწერა ფორმის შაბლონების საშუალებით (მაგ., უჯრები ან ხაზები).
- გაწვრთნეთ ხელნაწერის მორგებული მოდელები, თუ ორგანიზაცია ხშირად ამუშავებს კონკრეტულ ხელწერის სტილებს.
რთული განლაგება და ფორმატირება
გამოწვევა
დოკუმენტებმა ცხრილებით, სვეტებით, სურათებით, სქოლიოებით ან არასტანდარტული განლაგებით შეიძლება დააბნიოს OCR და დაარღვიოს ტექსტის წაკითხვის თანმიმდევრობა.
გადაწყვეტა
- გამოიყენეთ OCR ძრავები განლაგების ანალიზის შესაძლებლობებით.
- გამოიყენეთ ზონირება ან შაბლონზე დაფუძნებული OCR ფორმებისა და სტრუქტურირებული დოკუმენტებისთვის.
- დინამიური განლაგებისთვის გამოიყენეთ დოკუმენტის AI მოდელები, რომლებიც აერთიანებს OCR-ს განლაგების და სემანტიკურ ანალიზთან.
მრავალენოვანი დოკუმენტები
გამოწვევა
OCR-ის სიზუსტე შეიძლება დაქვეითდეს, როდესაც საქმე ეხება დოკუმენტებს, რომლებიც შეიცავს მრავალ ენას ან არალათინურ დამწერლობას.
გადაწყვეტა
- გამოიყენეთ OCR ძრავები, რომლებიც მხარს უჭერენ ენის ავტომატურ ამოცნობას ან დააკონფიგურირეთ ისინი კონკრეტული ენების ამოსაცნობად.
- აირჩიეთ მოდელები, რომლებიც გაწვრთნილია CJK (ჩინური, იაპონური, კორეული) ან RTL (მარჯვნიდან მარცხნივ) დამწერლობებზე, როგორიცაა (არაბული, სპარსული, ურდუ, ქურთული, ებრაული, პუშტუ), თუ ეს საჭიროა.
- გაყავით და წინასწარ დაამუშავეთ სექციები ენობრივი ზონების მიხედვით, თუ წინასწარ არის ცნობილი.
დაბალი კონტრასტი ან ფონის ხმაური
გამოწვევა
ტექსტმა ნიმუშიან, ფერად ან ხმაურიან ფონზე (მაგ., წყლის ნიშნები, შტამპები ან ფერადი ქაღალდი) შეიძლება დააბნიოს OCR.
გადაწყვეტა
- წინასწარი დამუშავების ტექნიკები, როგორიცაა ადაპტური ზღურბლის დაწესება, ფონის გამოკლება და კონტრასტის ნორმალიზება.
- გადაიყვანეთ ნაცრისფერ ან ორობით ფორმატში ტექსტის იზოლირებისთვის.
- გამოიყენეთ ღრმა სწავლებაზე დაფუძნებული OCR, რომელიც ხშირად უკეთ უმკლავდება ასეთ შემთხვევებს, ვიდრე ტრადიციული ძრავები.
შრიფტები, კურსივი ან დეკორატიული ტექსტი
გამოწვევა
არაჩვეულებრივი შრიფტები, დამახინჯებული სიმბოლოები ან სტილიზებული ტექსტი შეიძლება არ იყოს სწორად ინტერპრეტირებული.
გადაწყვეტა
- გაწვრთნეთ ან დააკონფიგურირეთ OCR მოდელები მორგებულ შრიფტებზე, თუ ისინი ხშირად გამოიყენება.
- გამოიყენეთ შრიფტის ნორმალიზაციის წინასწარი დამუშავება (მაგ., დახრილობის გასწორება, გასწორება).
- გამოიყენეთ OCR ძრავები შრიფტის ადაპტაციით ან ინტეგრირება AI-ზე დაფუძნებულ ტექსტის ამოცნობის მოდელებთან.
ცხრილები და ბადის სტრუქტურები
გამოწვევა
OCR-მა შეიძლება ცხრილის შინაარსი ამოიღოს როგორც უბრალო ტექსტი, დაკარგოს მწკრივის/სვეტის სტრუქტურა.
გადაწყვეტა
- გამოიყენეთ OCR პლატფორმები, რომლებიც მხარს უჭერენ ცხრილების ამოცნობას.
- გამოიყენეთ პოსტ-დამუშავების წესები ცხრილების რეკონსტრუქციისთვის სივრცითი მონაცემების გამოყენებით (შემომფარგლავი ველები, უჯრედების განლაგება).
- გამოიყენეთ ML მოდელები, რომლებიც გაწვრთნილია ცხრილის სტრუქტურის გასაგებად (როგორიცაა PDF-დან HTML-ში გადამყვანები).
მობრუნებული ან დახრილი ტექსტი
გამოწვევა
OCR ვერ ხერხდება ან იძლევა არასწორ შედეგებს, თუ ტექსტი მობრუნებულია, თავდაყირა ან კუთხით არის განლაგებული.
გადაწყვეტა
- გამოიყენეთ ავტომატური დახრილობის კორექტირება და ორიენტაციის ამოცნობა წინასწარ დამუშავებაში.
- გამოიყენეთ OCR ინსტრუმენტები, რომლებიც მოიცავს ავტომატური როტაციის ამოცნობას.
- პაკეტური დამუშავებისთვის, მონიშნეთ ან ხელით მოაბრუნეთ დოკუმენტის მომზადების დროს.
ხმაური შტამპებიდან, ბეჭდებიდან და ხელმოწერებიდან
გამოწვევა
ბეჭდებმა და შტამპებმა შეიძლება ხელი შეუშალოს ტექსტურ რეგიონებს, რაც იწვევს ამოცნობის შეცდომებს.
გადაწყვეტა
- გამოიყენეთ ობიექტების ამოცნობა OCR-ის წინ არატექსტური ელემენტების აღმოსაჩენად და დასამასკად.
- წინასწარ გაწვრთნეთ მოდელები ამ შაბლონების ამოსაცნობად და უგულებელსაყოფად ან იზოლირებისთვის.
- OCR დააკავშირეთ გამოსახულების სეგმენტაციის ინსტრუმენტებთან.
შეუსაბამო შეყვანის ფორმატები
გამოწვევა
OCR გადაწყვეტილებები იბრძვიან დოკუმენტის ცვალებადი ფორმატების, შეუსაბამო შაბლონების ან დოკუმენტის უცნობი სტრუქტურების გამო.
გადაწყვეტა
- გამოიყენეთ შაბლონის შესატყვისობა ან დოკუმენტის კლასიფიკაცია OCR-ის წინ მოპოვების სწორი სტრატეგიის შესარჩევად.
- გამოიყენეთ AI-ზე მომუშავე დოკუმენტების დამუშავების პლატფორმები, რომლებიც დინამიურად ამუშავებენ ნახევრად სტრუქტურირებულ და არასტრუქტურირებულ ფორმატებს.
- უწყვეტად გადაამზადეთ სისტემა დოკუმენტის ახალ ტიპებზე.