Box OCR — программный инструмент и концепция для обнаружения и распознавания текста на изображениях с использованием ограничивающих прямоугольников (bounding boxes). Подобные системы сочетaют в себе методы компьютерного зрения для локализации областей изображения, содержащих текст, и методы оптического распознавания символов (OCR) для преобразования найденных участков в машинно-читаемый текст. Box OCR обычно применяется как в виде автономных библиотек, так и в составе комплексных приложений для обработки документальных изображений, фотографий с уличными вывесками, сканированных форм и других визуальных источников информации.
История и развитие подхода связаны с общими достижениями в области глубокого обучения и детектирования объектов: появление нейронных сетей для детекции областей интереса и последующее интегрирование специализированных модулей распознавания текста позволило повысить точность и устойчивость систем к шуму, искажению и разнообразию шрифтов. Конкретные реализации могут различаться по архитектуре, формату выходных данных и возможностям пред- и постобработки, однако ключевая идея остаётся неизменной: выдавать координаты прямоугольников, содержащих текст, вместе с распознанной строкой и атрибутами качества распознавания.
- Локализация текста: определение областей изображения, где присутствуют текстовые фрагменты, с выдачей координат ограничивающих прямоугольников.
- Распознавание символов: преобразование содержимого каждой выделенной области в текст с поддержкой разных алфавитов и наборов символов.
- Поддержка нескольких языков: возможность конфигурации или обучения моделей для работы с разными языками и письменностями.
- Работа с неструктурированными изображениями: устойчивость к наклону, искажениям, шумам и вариациям освещения в фотографиях.
- Пакетная обработка: массовая обработка наборов изображений с экспортом результатов в структурированные форматы (JSON, CSV и т. п.).
- Качество и верификация: оценка уверенности распознавания, механизмы проверки и коррекции ошибок, включая постобработку словарями и регулярными выражениями.
- Интероперабельность: интеграция с системами документооборота, базами данных и сервисами автоматической обработки текстов.
- Модульность: разделение на этапы предобработки изображения, детекции боксов и OCR-модулей для гибкой настройки под задачи пользователя.
- Оптимизация производительности: поддержка аппаратного ускорения, пакетной инференции и компрессии моделей для работы в ресурсно-ограниченных средах.
- Адаптивное обучение: возможность дообучения или тонкой настройки моделей на специфичных наборах данных для повышения точности в целевой предметной области.