Виклики OCR
Низька якість зображення
Проблема
Точність OCR значно знижується, коли зображення розмиті, мають низьку роздільну здатність, недоекспоновані, перекошені або містять візуальний шум.
Вирішення
- Методи попередньої обробки: Застосовуйте покращення зображення (наприклад, вирівнювання, зменшення шуму, бінаризацію, регулювання контрастності).
- Використовуйте скани з високою роздільною здатністю (принаймні 300 DPI) для кращої чіткості тексту.
- Перевірка якості зображення: Впроваджуйте перевірки перед OCR, щоб відхиляти або позначати низькоякісні вхідні дані.
- Сучасні OCR-двигуни: Використовуйте передові методи OCR, які більш стійкі до проблем з якістю.
Розпізнавання рукописного тексту
Проблема
Рукописний текст дуже різноманітний, що ускладнює його точне розпізнавання стандартними OCR-двигунами.
Вирішення
- Використовуйте ICR (інтелектуальне розпізнавання символів) або моделі розпізнавання рукописного тексту на основі штучного інтелекту, навчені на відповідних даних.
- Заохочуйте структурований рукопис за допомогою шаблонів форм (наприклад, коробки або лінії).
- Навчіть спеціальні моделі розпізнавання рукописного тексту, якщо організація часто обробляє певні стилі письма.
Складні макети та форматування
Проблема
Документи з таблицями, стовпцями, зображеннями, виносками або нестандартними макетами можуть збити з пантелику OCR і порушити порядок читання тексту.
Вирішення
- Використовуйте OCR-двигуни з можливостями аналізу макету.
- Застосовуйте зонування або OCR на основі шаблонів для форм і структурованих документів.
- Для динамічних макетів використовуйте моделі штучного інтелекту для документів, які поєднують OCR з аналізом макету та семантики.
Багатомовні документи
Проблема
Точність OCR може погіршитися при роботі з документами, що містять кілька мов або нелатинські скрипти.
Вирішення
- Використовуйте OCR-двигуни, які підтримують автоматичне визначення мови, або налаштуйте їх на розпізнавання певних мов.
- Вибирайте моделі, навчені на CJK (китайська, японська, корейська) або RTL (справа наліво) скриптах, таких як (арабська, перська, урду, курдська, іврит, пушту), якщо це необхідно.
- Розділяйте та попередньо обробляйте розділи на основі мовних зон, якщо це відомо заздалегідь.
Низький контраст або фоновий шум
Проблема
Текст на візерункових, кольорових або шумних фонах (наприклад, водяні знаки, штампи або кольоровий папір) може збити з пантелику OCR.
Вирішення
- Методи попередньої обробки, такі як адаптивна порогова обробка, видалення фону та нормалізація контрастності.
- Перетворіть на відтінки сірого або бінарний формат, щоб ізолювати текст.
- Використовуйте OCR на основі глибокого навчання, який часто краще справляється з такими випадками, ніж традиційні двигуни.
Шрифти, курсив або декоративний текст
Проблема
Нестандартні шрифти, спотворені символи або стилізований текст можуть бути неправильно розпізнані.
Вирішення
- Навчіть або доналаштуйте OCR-моделі на спеціальних шрифтах, якщо вони часто використовуються.
- Використовуйте попередню обробку нормалізації шрифтів (наприклад, вирівнювання, згладжування).
- Використовуйте OCR-двигуни з адаптивністю до шрифтів або інтегруйте з моделями розпізнавання тексту на основі штучного інтелекту.
Таблиці та сіткові структури
Проблема
OCR може витягувати вміст таблиці як звичайний текст, втрачаючи структуру рядків/стовпців.
Вирішення
- Використовуйте OCR-платформи, які підтримують розпізнавання таблиць.
- Застосовуйте правила постобробки для відновлення таблиць за допомогою просторових даних (обмежувальні рамки, вирівнювання комірок).
- Використовуйте ML-моделі, навчені розуміти структуру таблиць (наприклад, конвертери PDF у HTML).
Повернутий або перекошений текст
Проблема
OCR не працює або видає неправильні результати, якщо текст повернутий, перевернутий або розташований під кутом.
Вирішення
- Застосовуйте автоматичну корекцію перекосу та визначення орієнтації під час попередньої обробки.
- Використовуйте OCR-інструменти, які включають автоматичне визначення повороту.
- Для пакетної обробки позначайте або повертайте вручну під час підготовки документів.
Шум від штампів, печаток і підписів
Проблема
Печатки та штампи можуть заважати текстовим областям, спричиняючи помилки розпізнавання.
Вирішення
- Використовуйте виявлення об'єктів, щоб виявляти та маскувати нетекстові елементи перед OCR.
- Попередньо навчіть моделі розпізнавати та ігнорувати або ізолювати ці шаблони.
- Поєднуйте OCR з інструментами сегментації зображень.
Неузгоджені формати вхідних даних
Проблема
OCR-рішення зазнають труднощів з різними форматами документів, непослідовними шаблонами або невідомими структурами документів.
Вирішення
- Використовуйте зіставлення шаблонів або класифікацію документів перед OCR, щоб вибрати правильну стратегію вилучення.
- Застосовуйте платформи обробки документів на основі штучного інтелекту, які динамічно обробляють напівструктуровані та неструктуровані формати.
- Постійно перенавчайте систему на нових типах документів.