OCR Zorlukları
Düşük Görüntü Kalitesi
Zorluk
Görüntüler bulanık, düşük çözünürlüklü, yetersiz pozlanmış, çarpık veya görsel gürültü içerdiğinde OCR doğruluğu önemli ölçüde düşer.
Hafifletme
- Ön İşleme Teknikleri: Görüntü iyileştirme uygulayın (örn. eğrilik giderme, gürültü azaltma, ikilileştirme, kontrast ayarlama).
- Daha iyi metin netliği için yüksek çözünürlüklü taramalar (en az 300 DPI) kullanın.
- Görüntü kalitesi doğrulama: Düşük kaliteli girdileri reddetmek veya işaretlemek için OCR'den önce kontroller uygulayın.
- Modern OCR Motorları: Kalite sorunlarına karşı daha dayanıklı gelişmiş OCR teknikleri kullanın.
El Yazısı Tanıma
Zorluk
El yazısı metin oldukça değişkendir, bu da standart OCR motorlarının doğru bir şekilde yorumlamasını zorlaştırır.
Hafifletme
- İlgili veriler üzerinde eğitilmiş ICR (Akıllı Karakter Tanıma) veya AI tabanlı el yazısı tanıma modelleri kullanın.
- Form şablonları (örn. kutular veya çizgiler) aracılığıyla yapılandırılmış el yazısını teşvik edin.
- Kuruluş sık sık belirli yazı stilleriyle ilgileniyorsa, özel el yazısı modelleri eğitin.
Karmaşık Düzenler ve Biçimlendirme
Zorluk
Tablolar, sütunlar, resimler, dipnotlar veya standart dışı düzenlere sahip belgeler OCR'yi karıştırabilir ve metin okuma sırasını bozabilir.
Hafifletme
- Düzen analizi özelliklerine sahip OCR motorları kullanın.
- Formlar ve yapılandırılmış belgeler için bölgelendirme veya şablon tabanlı OCR uygulayın.
- Dinamik düzenler için, OCR'yi düzen ve semantik analizle birleştiren belge AI modellerinden yararlanın.
Çok Dilli Belgeler
Zorluk
OCR doğruluğu, birden fazla dil veya Latin olmayan komut dosyası içeren belgelerle uğraşırken düşebilir.
Hafifletme
- Dil otomatik algılamayı destekleyen OCR motorları kullanın veya belirli dilleri tanıyacak şekilde yapılandırın.
- Gerekirse CJK (Çince, Japonca, Korece) veya RTL (Sağdan Sola) komut dosyaları (Arapça, Farsça, Urduca, Kürtçe, İbranice, Peştuca gibi) üzerinde eğitilmiş modeller seçin.
- Önceden biliniyorsa, bölümleri dil bölgelerine göre ayırın ve önceden işleyin.
Düşük Kontrast veya Arka Plan Gürültüsü
Zorluk
Desenli, renkli veya gürültülü arka planlar (örn. filigranlar, damgalar veya renkli kağıt) üzerindeki metin OCR'yi karıştırabilir.
Hafifletme
- Uyarlanabilir eşikleme, arka plan çıkarma ve kontrast normalleştirme gibi ön işleme teknikleri.
- Metni izole etmek için gri tonlamaya veya ikiliye dönüştürün.
- Geleneksel motorlardan daha iyi başa çıkan derin öğrenme tabanlı OCR kullanın.
Yazı Tipleri, El Yazısı veya Dekoratif Metin
Zorluk
Alışılmadık yazı tipleri, bozuk karakterler veya stilize metin doğru yorumlanmayabilir.
Hafifletme
- Sık kullanılıyorsa, OCR modellerini özel yazı tiplerinde eğitin veya ince ayar yapın.
- Yazı tipi normalleştirme ön işlemesi kullanın (örn. eğrilik giderme, yumuşatma).
- Yazı tipi uyarlanabilirliğine sahip OCR motorları kullanın veya AI tabanlı metin tanıma modelleriyle entegre edin.
Tablolar ve Izgara Yapıları
Zorluk
OCR, tablo içeriğini düz metin olarak çıkarabilir ve satır/sütun yapısını kaybedebilir.
Hafifletme
- Tablo tanımayı destekleyen OCR platformları kullanın.
- Uzamsal verileri (sınırlayıcı kutular, hücre hizalaması) kullanarak tabloları yeniden oluşturmak için son işlem kuralları uygulayın.
- Tablo yapısını anlamak için eğitilmiş ML modelleri kullanın (PDF'den HTML'ye dönüştürücüler gibi).
Döndürülmüş veya Çarpık Metin
Zorluk
Metin döndürülmüş, baş aşağı veya açılı ise OCR başarısız olur veya yanlış sonuçlar üretir.
Hafifletme
- Ön işlemede otomatik eğrilik düzeltme ve yön algılama uygulayın.
- Otomatik döndürme algılama içeren OCR araçları kullanın.
- Toplu işleme için, belge hazırlama sırasında manuel olarak işaretleyin veya döndürün.
Damgalardan, Mühürlerden ve İmzalarından Kaynaklanan Gürültü
Zorluk
Mühürler ve damgalar, metin bölgelerine müdahale ederek tanıma hatalarına neden olabilir.
Hafifletme
- OCR'den önce metinsel olmayan öğeleri algılamak ve maskelemek için nesne algılama kullanın.
- Bu kalıpları tanımak ve yoksaymak veya izole etmek için modelleri önceden eğitin.
- OCR'yi görüntü bölümleme araçlarıyla birleştirin.
Tutarsız Giriş Biçimleri
Zorluk
OCR çözümleri, değişken belge biçimleriyle, tutarsız şablonlarla veya bilinmeyen belge yapılarıyla mücadele eder.
Hafifletme
- Doğru çıkarma stratejisini seçmek için OCR'den önce şablon eşleştirme veya belge sınıflandırması kullanın.
- Yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış biçimleri dinamik olarak işleyen AI destekli belge işleme platformları uygulayın.
- Sistemi sürekli olarak yeni belge türlerinde yeniden eğitin.