Cabaran OCR

Berikut adalah terjemahan teks tersebut ke dalam Bahasa Melayu:

Kualiti Imej yang Lemah

Cabaran

Ketepatan OCR menurun dengan ketara apabila imej kabur, beresolusi rendah, kurang terdedah, senget, atau mengandungi hingar visual.

Pencegahan

  • Teknik Praproses: Gunakan peningkatan imej (contohnya, pembetulan senget, pengurangan hingar, binariasi, pelarasan kontras).

  • Gunakan imbasan beresolusi tinggi (sekurang-kurangnya 300 DPI) untuk kejelasan teks yang lebih baik.

  • Pengesahan kualiti imej: Laksanakan semakan sebelum OCR untuk menolak atau menandakan input berkualiti rendah.

  • Enjin OCR Moden: Gunakan teknik OCR lanjutan yang lebih teguh terhadap isu kualiti.

Pengecaman Tulisan Tangan

Cabaran

Teks tulisan tangan sangat berubah-ubah, menjadikannya sukar untuk enjin OCR standard mentafsir dengan tepat.

Pencegahan

  • Gunakan ICR (Pengecaman Aksara Pintar) atau model pengecaman tulisan tangan berasaskan AI yang dilatih pada data yang berkaitan.

  • Galakkan tulisan tangan berstruktur melalui templat borang (contohnya, kotak atau garisan).

  • Latih model tulisan tangan tersuai jika organisasi kerap mengendalikan gaya penulisan tertentu.

Tata Letak dan Pemformatan Kompleks

Cabaran

Dokumen dengan jadual, lajur, imej, nota kaki, atau tata letak bukan standard boleh mengelirukan OCR dan memecahkan susunan bacaan teks.

Pencegahan

  • Gunakan enjin OCR dengan keupayaan analisis tata letak.

  • Gunakan OCR berasaskan zon atau templat untuk borang dan dokumen berstruktur.

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

Dokumen Berbilang Bahasa

Cabaran

Ketepatan OCR boleh merosot apabila berurusan dengan dokumen yang mengandungi pelbagai bahasa atau skrip bukan Latin.

Pencegahan

  • Gunakan enjin OCR yang menyokong pengesanan automatik bahasa atau konfigurasikan untuk mengecam bahasa tertentu.

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

  • Asingkan dan praproses bahagian berdasarkan zon bahasa jika diketahui terlebih dahulu.

Kontras Rendah atau Hingar Latar Belakang

Cabaran

Teks di atas latar belakang bercorak, berwarna, atau bising (contohnya, tera air, setem, atau kertas berwarna) boleh mengelirukan OCR.

Pencegahan

  • Teknik praproses seperti pengambangan adaptif, penolakan latar belakang, dan penormalan kontras.

  • Tukar kepada skala kelabu atau binari untuk mengasingkan teks.

  • Gunakan OCR berasaskan pembelajaran mendalam, yang sering mengendalikan kes sedemikian dengan lebih baik daripada enjin tradisional.

Fon, Tulisan Sambung, atau Teks Hiasan

Cabaran

Fon yang luar biasa, aksara yang herot, atau teks bergaya mungkin tidak ditafsirkan dengan betul.

Pencegahan

  • Latih atau halusi model OCR pada fon tersuai jika ia biasa digunakan.

  • Gunakan praproses penormalan fon (contohnya, pembetulan senget, pelicinan).

  • Gunakan enjin OCR dengan penyesuaian fon atau integrasikan dengan model pengecaman teks berasaskan AI.

Jadual dan Struktur Grid

Cabaran

OCR mungkin mengekstrak kandungan jadual sebagai teks biasa, kehilangan struktur baris/lajur.

Pencegahan

  • Gunakan platform OCR yang menyokong pengecaman jadual.

  • Gunakan peraturan pasca-pemprosesan untuk membina semula jadual menggunakan data spatial (kotak pembatas, penjajaran sel).

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

Teks yang Diputar atau Disengetkan

Cabaran

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

Pencegahan

  • Gunakan pembetulan senget automatik dan pengesanan orientasi dalam praproses.

  • Gunakan alat OCR yang menyertakan pengesanan putaran automatik.

  • Untuk pemprosesan kelompok, tandakan atau putar secara manual semasa penyediaan dokumen.

Hingar daripada Setem, Meterai, dan Tandatangan

Cabaran

Meterai dan setem boleh mengganggu kawasan teks, menyebabkan ralat pengecaman.

Pencegahan

  • Gunakan pengesanan objek untuk mengesan dan menutup elemen bukan tekstual sebelum OCR.

  • Pra-latih model untuk mengecam dan mengabaikan atau mengasingkan corak ini.

  • Gabungkan OCR dengan alat segmentasi imej.

Format Input yang Tidak Konsisten

Cabaran

Penyelesaian OCR bergelut dengan format dokumen yang berubah-ubah, templat yang tidak konsisten, atau struktur dokumen yang tidak diketahui.

Pencegahan

  • Gunakan padanan templat atau pengelasan dokumen sebelum OCR untuk memilih strategi pengekstrakan yang betul.

  • Gunakan platform pemprosesan dokumen berkuasa AI yang mengendalikan format separa berstruktur dan tidak berstruktur secara dinamik.

  • Latih semula sistem secara berterusan pada jenis dokumen baharu.