Проблемы OCR

Низкое качество изображения

Проблема

Точность OCR значительно снижается, когда изображения размыты, имеют низкое разрешение, недоэкспонированы, перекошены или содержат визуальный шум.

Решение

• Методы предварительной обработки: Применяйте улучшение изображения (например, устранение перекоса, шумоподавление, бинаризацию, регулировку контрастности).
• Используйте сканы с высоким разрешением (не менее 300 DPI) для лучшей четкости текста.
• Проверка качества изображения: Внедрите проверки перед OCR, чтобы отклонять или отмечать низкокачественные входные данные.
• Современные OCR-движки: Используйте продвинутые методы OCR, которые более устойчивы к проблемам с качеством.

Распознавание рукописного текста

Проблема

Рукописный текст очень изменчив, что затрудняет точную интерпретацию стандартными OCR-движками.

Решение

• Используйте ICR (интеллектуальное распознавание символов) или модели распознавания рукописного текста на основе ИИ, обученные на соответствующих данных.
• Поощряйте структурированное письмо с помощью шаблонов форм (например, ячеек или линий).
• Обучайте пользовательские модели распознавания рукописного текста, если организация часто работает с определенными стилями письма.

Сложные макеты и форматирование

Проблема

Документы с таблицами, столбцами, изображениями, сносками или нестандартными макетами могут сбивать OCR с толку и нарушать порядок чтения текста.

Решение

• Используйте OCR-движки с возможностями анализа макета.
• Применяйте зонирование или OCR на основе шаблонов для форм и структурированных документов.
• Для динамических макетов используйте модели AI для документов, которые сочетают OCR с анализом макета и семантики.

Многоязычные документы

Проблема

Точность OCR может снижаться при работе с документами, содержащими несколько языков или нелатинские шрифты.

Решение

• Используйте OCR-движки, поддерживающие автоматическое определение языка, или настройте их для распознавания определенных языков.
• Выбирайте модели, обученные на CJK (китайский, японский, корейский) или RTL (справа налево) шрифтах, таких как (арабский, персидский, урду, курдский, иврит, пушту), если это необходимо.
• Разделяйте и предварительно обрабатывайте разделы на основе языковых зон, если они известны заранее.

Низкий контраст или фоновый шум

Проблема

Текст на узорчатом, цветном или шумном фоне (например, водяные знаки, штампы или цветная бумага) может сбивать OCR с толку.

Решение

• Методы предварительной обработки, такие как адаптивная пороговая обработка, вычитание фона и нормализация контрастности.
• Преобразуйте в оттенки серого или двоичный формат, чтобы выделить текст.
• Используйте OCR на основе глубокого обучения, который часто справляется с такими случаями лучше, чем традиционные движки.

Шрифты, курсив или декоративный текст

Проблема

Необычные шрифты, искаженные символы или стилизованный текст могут быть неправильно интерпретированы.

Решение

• Обучайте или дообучайте OCR-модели на пользовательских шрифтах, если они обычно используются.
• Используйте предварительную обработку для нормализации шрифтов (например, устранение перекоса, сглаживание).
• Используйте OCR-движки с адаптацией к шрифтам или интегрируйте их с моделями распознавания текста на основе ИИ.

Таблицы и структуры сетки

Проблема

OCR может извлекать содержимое таблицы как обычный текст, теряя структуру строк/столбцов.

Решение

• Используйте OCR-платформы, поддерживающие распознавание таблиц.
• Применяйте правила постобработки для восстановления таблиц с использованием пространственных данных (ограничивающие рамки, выравнивание ячеек).
• Используйте модели машинного обучения, обученные понимать структуру таблиц (например, конвертеры PDF в HTML).

Повернутый или перекошенный текст

Проблема

OCR не работает или выдает неверные результаты, если текст повернут, перевернут или расположен под углом.

Решение

• Применяйте автоматическую коррекцию перекоса и определение ориентации при предварительной обработке.
• Используйте OCR-инструменты, включающие автоматическое определение поворота.
• Для пакетной обработки отмечайте или поворачивайте вручную во время подготовки документа.

Шум от штампов, печатей и подписей

Проблема

Печати и штампы могут мешать текстовым областям, вызывая ошибки распознавания.

Решение

• Используйте обнаружение объектов для обнаружения и маскировки нетекстовых элементов перед OCR.
• Предварительно обучайте модели распознавать и игнорировать или изолировать эти шаблоны.
• Сочетайте OCR с инструментами сегментации изображений.

Несогласованные форматы ввода

Проблема

OCR-решения испытывают трудности с переменными форматами документов, непоследовательными шаблонами или неизвестными структурами документов.

Решение

• Используйте сопоставление шаблонов или классификацию документов перед OCR, чтобы выбрать правильную стратегию извлечения.
• Применяйте платформы обработки документов на основе ИИ, которые динамически обрабатывают полуструктурированные и неструктурированные форматы.
• Постоянно переобучайте систему на новых типах документов.