OCR výzvy

Zlá kvalita obrazu

Problém

Presnosť OCR výrazne klesá, keď sú obrázky rozmazané, s nízkym rozlíšením, podexponované, skosené alebo obsahujú vizuálny šum.

Riešenie

  • Techniky predbežného spracovania: Použite vylepšenie obrazu (napr. odstránenie skosenia, redukcia šumu, binarizácia, úprava kontrastu).

  • Používajte skeny s vysokým rozlíšením (aspoň 300 DPI) pre lepšiu čitateľnosť textu.

  • Validácia kvality obrazu: Implementujte kontroly pred OCR, aby ste odmietli alebo označili vstupy nízkej kvality.

  • Moderné OCR motory: Používajte pokročilé OCR techniky, ktoré sú odolnejšie voči problémom s kvalitou.

Rozpoznávanie rukopisu

Problém

Ručne písaný text je veľmi variabilný, čo sťažuje štandardným OCR motorom presnú interpretáciu.

Riešenie

  • Používajte ICR (Intelligent Character Recognition) alebo modely rozpoznávania rukopisu založené na AI, ktoré sú trénované na relevantných dátach.

  • Podporujte štruktúrované písanie rukou pomocou šablón formulárov (napr. políčka alebo riadky).

  • Trénujte vlastné modely rukopisu, ak organizácia často spracováva špecifické štýly písania.

Komplexné rozloženia a formátovanie

Problém

Dokumenty s tabuľkami, stĺpcami, obrázkami, poznámkami pod čiarou alebo neštandardnými rozloženiami môžu zmiasť OCR a narušiť poradie čítania textu.

Riešenie

  • Používajte OCR motory s možnosťami analýzy rozloženia.

  • Používajte zónové alebo šablónové OCR pre formuláre a štruktúrované dokumenty.

  • Pre dynamické rozloženia využite modely dokumentov AI, ktoré kombinujú OCR s analýzou rozloženia a sémantiky.

Viacjazyčné dokumenty

Problém

Presnosť OCR sa môže znížiť pri spracovaní dokumentov obsahujúcich viacero jazykov alebo ne-latinské písma.

Riešenie

  • Používajte OCR motory, ktoré podporujú automatickú detekciu jazyka, alebo ich nakonfigurujte na rozpoznávanie špecifických jazykov.

  • Vyberte si modely trénované na CJK (čínština, japončina, kórejčina) alebo RTL (sprava doľava) písma, ako sú (arabčina, perzština, urdčina, kurdčina, hebrejčina, paštčina), ak je to potrebné.

  • Oddeľte a predpracujte sekcie na základe jazykových zón, ak sú známe vopred.

Nízky kontrast alebo šum pozadia

Problém

Text na vzorovanom, farebnom alebo šumovom pozadí (napr. vodoznaky, pečiatky alebo farebný papier) môže zmiasť OCR.

Riešenie

  • Techniky predbežného spracovania, ako je adaptívne prahovanie, odčítanie pozadia a normalizácia kontrastu.

  • Preveďte na odtiene sivej alebo binárne, aby ste izolovali text.

  • Používajte OCR založené na hlbokom učení, ktoré často zvláda takéto prípady lepšie ako tradičné motory.

Písma, kurzíva alebo dekoratívny text

Problém

Nezvyčajné písma, skreslené znaky alebo štylizovaný text nemusia byť správne interpretované.

Riešenie

  • Trénujte alebo dolaďujte OCR modely na vlastných písmach, ak sa bežne používajú.

  • Používajte normalizáciu písma (napr. odstránenie skosenia, vyhladzovanie).

  • Používajte OCR motory s adaptabilitou písma alebo ich integrujte s modelmi rozpoznávania textu založenými na AI.

Tabuľky a mriežkové štruktúry

Problém

OCR môže extrahovať obsah tabuľky ako obyčajný text, čím sa stratí štruktúra riadkov/stĺpcov.

Riešenie

  • Používajte OCR platformy, ktoré podporujú rozpoznávanie tabuliek.

  • Použite pravidlá post-processingu na rekonštrukciu tabuliek pomocou priestorových dát (ohraničujúce rámčeky, zarovnanie buniek).

  • Používajte ML modely trénované na pochopenie štruktúry tabuliek (ako sú konvertory PDF do HTML).

Otočený alebo skosený text

Problém

OCR zlyhá alebo produkuje nesprávne výsledky, ak je text otočený, hore nohami alebo naklonený.

Riešenie

  • Použite automatickú korekciu skosenia a detekciu orientácie v predbežnom spracovaní.

  • Používajte OCR nástroje, ktoré obsahujú automatickú detekciu rotácie.

  • Pre dávkové spracovanie označte alebo otočte manuálne počas prípravy dokumentu.

Šum z pečiatok, tesnení a podpisov

Problém

Pečate a pečiatky môžu zasahovať do textových oblastí, čo spôsobuje chyby rozpoznávania.

Riešenie

  • Použite detekciu objektov na detekciu a maskovanie netextových prvkov pred OCR.

  • Predtrénujte modely na rozpoznávanie a ignorovanie alebo izolovanie týchto vzorov.

  • Skombinujte OCR s nástrojmi na segmentáciu obrazu.

Nekonzistentné vstupné formáty

Problém

OCR riešenia majú problémy s premenlivými formátmi dokumentov, nekonzistentnými šablónami alebo neznámymi štruktúrami dokumentov.

Riešenie

  • Použite porovnávanie šablón alebo klasifikáciu dokumentov pred OCR, aby ste vybrali správnu stratégiu extrakcie.

  • Používajte platformy na spracovanie dokumentov založené na AI, ktoré dynamicky spracovávajú pološtruktúrované a neštruktúrované formáty.

  • Neustále pretrénujte systém na nových typoch dokumentov.