Thách thức OCR
Chất lượng Hình ảnh Kém
Thách thức
Độ chính xác của OCR giảm đáng kể khi hình ảnh bị mờ, độ phân giải thấp, thiếu sáng, bị nghiêng hoặc chứa nhiễu hình ảnh.
Giải pháp
- Kỹ thuật Tiền xử lý: Áp dụng các phương pháp cải thiện hình ảnh (ví dụ: khử nghiêng, giảm nhiễu, nhị phân hóa, điều chỉnh độ tương phản).
- Sử dụng ảnh quét độ phân giải cao (ít nhất 300 DPI) để có độ rõ nét văn bản tốt hơn.
- Xác thực chất lượng hình ảnh: Thực hiện kiểm tra trước khi OCR để loại bỏ hoặc gắn cờ các đầu vào chất lượng thấp.
- Công cụ OCR Hiện đại: Sử dụng kỹ thuật OCR tiên tiến, mạnh mẽ hơn đối với các vấn đề về chất lượng.
Nhận dạng Chữ viết Tay
Thách thức
Chữ viết tay rất đa dạng, gây khó khăn cho các công cụ OCR tiêu chuẩn trong việc diễn giải chính xác.
Giải pháp
- Sử dụng ICR (Nhận dạng Ký tự Thông minh) hoặc các mô hình nhận dạng chữ viết tay dựa trên AI được đào tạo trên dữ liệu liên quan.
- Khuyến khích chữ viết tay có cấu trúc thông qua các mẫu biểu mẫu (ví dụ: ô hoặc dòng).
- Đào tạo các mô hình chữ viết tay tùy chỉnh nếu tổ chức thường xuyên xử lý các kiểu chữ viết cụ thể.
Bố cục và Định dạng Phức tạp
Thách thức
Các tài liệu có bảng, cột, hình ảnh, chú thích hoặc bố cục không chuẩn có thể gây nhầm lẫn cho OCR và phá vỡ thứ tự đọc văn bản.
Giải pháp
- Sử dụng các công cụ OCR có khả năng phân tích bố cục.
- Áp dụng OCR dựa trên vùng hoặc mẫu cho các biểu mẫu và tài liệu có cấu trúc.
- Đối với bố cục động, hãy tận dụng các mô hình AI tài liệu kết hợp OCR với phân tích bố cục và ngữ nghĩa.
Tài liệu Đa ngôn ngữ
Thách thức
Độ chính xác của OCR có thể giảm khi xử lý các tài liệu chứa nhiều ngôn ngữ hoặc các bảng chữ cái không phải Latinh.
Giải pháp
- Sử dụng các công cụ OCR hỗ trợ tự động phát hiện ngôn ngữ hoặc định cấu hình chúng để nhận dạng các ngôn ngữ cụ thể.
- Chọn các mô hình được đào tạo trên CJK (tiếng Trung, tiếng Nhật, tiếng Hàn) hoặc các bảng chữ cái RTL (từ phải sang trái) như (tiếng Ả Rập, tiếng Ba Tư, tiếng Urdu, tiếng Kurd, tiếng Do Thái, tiếng Pashto) nếu cần.
- Tách và tiền xử lý các phần dựa trên vùng ngôn ngữ nếu biết trước.
Độ Tương phản Thấp hoặc Nhiễu Nền
Thách thức
Văn bản trên nền có hoa văn, màu hoặc nhiễu (ví dụ: hình mờ, tem hoặc giấy màu) có thể gây nhầm lẫn cho OCR.
Giải pháp
- Các kỹ thuật tiền xử lý như ngưỡng thích ứng, loại bỏ nền và chuẩn hóa độ tương phản.
- Chuyển đổi thành thang độ xám hoặc nhị phân để cô lập văn bản.
- Sử dụng OCR dựa trên học sâu, thường xử lý các trường hợp như vậy tốt hơn so với các công cụ truyền thống.
Phông chữ, Chữ thảo hoặc Văn bản Trang trí
Thách thức
Các phông chữ không phổ biến, các ký tự bị biến dạng hoặc văn bản cách điệu có thể không được diễn giải chính xác.
Giải pháp
- Đào tạo hoặc tinh chỉnh các mô hình OCR trên các phông chữ tùy chỉnh nếu chúng thường được sử dụng.
- Sử dụng tiền xử lý chuẩn hóa phông chữ (ví dụ: khử nghiêng, làm mịn).
- Sử dụng các công cụ OCR có khả năng thích ứng phông chữ hoặc tích hợp với các mô hình nhận dạng văn bản dựa trên AI.
Bảng và Cấu trúc Lưới
Thách thức
OCR có thể trích xuất nội dung bảng dưới dạng văn bản thuần túy, làm mất cấu trúc hàng/cột.
Giải pháp
- Sử dụng các nền tảng OCR hỗ trợ nhận dạng bảng.
- Áp dụng các quy tắc hậu xử lý để tái tạo bảng bằng cách sử dụng dữ liệu không gian (hộp giới hạn, căn chỉnh ô).
- Sử dụng các mô hình ML được đào tạo để hiểu cấu trúc bảng (như trình chuyển đổi PDF sang HTML).
Văn bản Xoay hoặc Nghiêng
Thách thức
OCR không thành công hoặc tạo ra kết quả không chính xác nếu văn bản bị xoay, lộn ngược hoặc nghiêng.
Giải pháp
- Áp dụng tự động sửa độ nghiêng và phát hiện hướng trong quá trình tiền xử lý.
- Sử dụng các công cụ OCR bao gồm phát hiện tự động xoay.
- Đối với xử lý hàng loạt, hãy gắn cờ hoặc xoay thủ công trong quá trình chuẩn bị tài liệu.
Nhiễu từ Tem, Dấu và Chữ ký
Thách thức
Dấu và tem có thể gây nhiễu cho các vùng văn bản, gây ra lỗi nhận dạng.
Giải pháp
- Sử dụng phát hiện đối tượng để phát hiện và che các thành phần không phải văn bản trước khi OCR.
- Đào tạo trước các mô hình để nhận dạng và bỏ qua hoặc cô lập các mẫu này.
- Kết hợp OCR với các công cụ phân đoạn hình ảnh.
Định dạng Đầu vào Không nhất quán
Thách thức
Các giải pháp OCR gặp khó khăn với các định dạng tài liệu khác nhau, các mẫu không nhất quán hoặc cấu trúc tài liệu không xác định.
Giải pháp
- Sử dụng so khớp mẫu hoặc phân loại tài liệu trước khi OCR để chọn chiến lược trích xuất phù hợp.
- Áp dụng các nền tảng xử lý tài liệu dựa trên AI có thể xử lý các định dạng bán cấu trúc và phi cấu trúc một cách linh hoạt.
- Liên tục đào tạo lại hệ thống trên các loại tài liệu mới.