Deep OCR — это технология оптического распознавания текста, основанная на методах глубинного обучения и нейронных сетях. Она сочетает в себе алгоритмы детекции текстовых областей на изображениях и последующей реконструкции символов и слов с использованием сверточных и рекуррентных архитектур, трансформеров или их гибридов. Развитие подобных систем связано с увеличением вычислительных мощностей и доступностью больших наборов размеченных данных, что позволило существенно повысить точность распознавания в условиях шума, искажений и сложных шрифтов.
Система обычно разделяется на этапы предобработки изображения, детекции текстовых блоков, нормализации перспективы, распознавания последовательности символов и постобработки результатов (коррекция ошибок, сегментация по строкам и словарная проверка). Deep OCR применяется в самых разных областях: оцифровка документов, автоматизация ввода данных, распознавание текстов на фотографиях и видео, чтение дорожных знаков, обработка форм и чеков. Модели поддаются дообучению на пользовательских данных для адаптации к специфическим шрифтам, языкам и условиям съёмки.
- Детекция текста: идентификация областей изображения, содержащих текст, с учётом многострочности, направлений письма и декоративных фоновых элементов.
- Распознавание символов: преобразование отсечённых областей в последовательности символов или слов с использованием нейросетевых декодеров, включая CTC и трансформерные подходы.
- Поддержка нескольких языков и скриптов: возможность работать с латиницей, кириллицей и другими алфавитами при наличии соответствующих наборов данных.
- Нормализация и коррекция: выравнивание текста по перспективе, устранение искажений и фильтрация шумов перед распознаванием.
- Дообучение на пользовательских данных: механизмы fine-tuning для адаптации модели к специфическим шрифтам, метрикам или доменным терминам.
- Постобработка результатов: словарная и контекстная коррекция, объединение фрагментов текста, распознавание структуры документа (поля форм, таблицы).
- Интеграция в рабочие процессы: API и SDK для встраивания в приложения, batch-обработка каталогов изображений и потоковое распознавание видеофреймов.
- Оценка качества: метрики точности распознавания, полноты детекции и устойчивости к шумам для контроля эффективности в реальных сценариях.