Provocări OCR

Calitate Slabă a Imaginii

Provocare

Acuratețea OCR scade semnificativ atunci când imaginile sunt neclare, de rezoluție mică, subexpuse, distorsionate sau conțin zgomot vizual.

Atenuare

  • Tehnici de preprocesare: Aplicați îmbunătățiri ale imaginii (de exemplu, corectarea distorsiunilor, reducerea zgomotului, binarizarea, ajustarea contrastului).

  • Utilizați scanări de înaltă rezoluție (cel puțin 300 DPI) pentru o claritate mai bună a textului.

  • Validarea calității imaginii: Implementați verificări înainte de OCR pentru a respinge sau a semnala intrări de calitate slabă.

  • Motoare OCR moderne: Utilizați tehnici OCR avansate, mai robuste la problemele de calitate.

Recunoaștere Scris de Mână

Provocare

Textul scris de mână este foarte variabil, ceea ce face dificilă interpretarea precisă de către motoarele OCR standard.

Atenuare

  • Utilizați ICR (Intelligent Character Recognition - Recunoaștere Inteligentă a Caracterelor) sau modele de recunoaștere a scrisului de mână bazate pe inteligență artificială, antrenate pe date relevante.

  • Încurajați scrierea de mână structurată prin intermediul șabloanelor de formulare (de exemplu, casete sau linii).

  • Antrenați modele personalizate de scriere de mână dacă organizația manipulează frecvent stiluri de scriere specifice.

Aspecte și Formatare Complexe

Provocare

Documentele cu tabele, coloane, imagini, note de subsol sau aspecte non-standard pot confunda OCR și pot întrerupe ordinea de citire a textului.

Atenuare

  • Utilizați motoare OCR cu capabilități de analiză a aspectului.

  • Aplicați OCR bazat pe zone sau șabloane pentru formulare și documente structurate.

  • Pentru aspecte dinamice, utilizați modele AI pentru documente care combină OCR cu analiza aspectului și semantică.

Documente Multilingve

Provocare

Acuratețea OCR poate scădea atunci când se lucrează cu documente care conțin mai multe limbi sau scripturi non-latine.

Atenuare

  • Utilizați motoare OCR care acceptă detectarea automată a limbii sau configurați-le pentru a recunoaște limbi specifice.

  • Alegeți modele antrenate pe CJK (chineză, japoneză, coreeană) sau scripturi RTL (de la dreapta la stânga) precum (arabă, persană, urdu, kurdă, ebraică, paștună) dacă este necesar.

  • Separați și preprocesați secțiunile pe baza zonelor lingvistice dacă sunt cunoscute în avans.

Contrast Scăzut sau Zgomot de Fundal

Provocare

Textul peste fundaluri cu modele, colorate sau zgomotoase (de exemplu, filigrane, ștampile sau hârtie colorată) poate confunda OCR.

Atenuare

  • Tehnici de preprocesare, cum ar fi pragul adaptiv, scăderea fundalului și normalizarea contrastului.

  • Convertiți în tonuri de gri sau binar pentru a izola textul.

  • Utilizați OCR bazat pe învățare profundă, care adesea gestionează astfel de cazuri mai bine decât motoarele tradiționale.

Fonturi, Cursive sau Text Decorativ

Provocare

Fonturile neobișnuite, caracterele distorsionate sau textul stilizat pot să nu fie interpretate corect.

Atenuare

  • Antrenați sau ajustați fin modelele OCR pe fonturi personalizate dacă sunt utilizate frecvent.

  • Utilizați preprocesarea de normalizare a fonturilor (de exemplu, corectarea distorsiunilor, netezirea).

  • Utilizați motoare OCR cu adaptabilitate la fonturi sau integrați-le cu modele de recunoaștere a textului bazate pe inteligență artificială.

Tabele și Structuri de Grilă

Provocare

OCR poate extrage conținutul tabelului ca text simplu, pierzând structura rândurilor/coloanelor.

Atenuare

  • Utilizați platforme OCR care acceptă recunoașterea tabelelor.

  • Aplicați reguli de post-procesare pentru a reconstrui tabelele folosind date spațiale (casete de delimitare, alinierea celulelor).

  • Utilizați modele ML antrenate pentru a înțelege structura tabelului (cum ar fi convertoarele PDF-to-HTML).

Text Rotit sau Distorsionat

Provocare

OCR eșuează sau produce rezultate incorecte dacă textul este rotit, cu susul în jos sau în unghi.

Atenuare

  • Aplicați corectarea automată a distorsiunilor și detectarea orientării în preprocesare.

  • Utilizați instrumente OCR care includ detectarea automată a rotației.

  • Pentru procesarea în loturi, semnalați sau rotiți manual în timpul pregătirii documentului.

Zgomot din Ștampile, Sigilii și Semnături

Provocare

Sigiliile și ștampilele pot interfera cu regiunile de text, provocând erori de recunoaștere.

Atenuare

  • Utilizați detectarea obiectelor pentru a detecta și a masca elemente non-textuale înainte de OCR.

  • Pre-antrenați modelele pentru a recunoaște și a ignora sau a izola aceste modele.

  • Combinați OCR cu instrumente de segmentare a imaginilor.

Formate de Intrare Inconsistente

Provocare

Soluțiile OCR se luptă cu formatele variabile de documente, șabloanele inconsistente sau structurile necunoscute ale documentelor.

Atenuare

  • Utilizați potrivirea șabloanelor sau clasificarea documentelor înainte de OCR pentru a selecta strategia corectă de extracție.

  • Aplicați platforme de procesare a documentelor bazate pe inteligență artificială care gestionează dinamic formatele semi-structurate și nestructurate.

  • Re-antrenați continuu sistemul pe noi tipuri de documente.