Оптическое распознавание символов (OCR) — это процесс преобразования изображений, содержащих текст (например, отсканированных страниц, квитанций или фотографий), в машиночитаемый текст. То, что начиналось как хрупкие системы, основанные на правилах, превратилось в богатую экосистему нейронных архитектур и моделей, способных считывать сложные, многоязычные и рукописные документы.
Как работает OCR?
Каждая система OCR решает три основные задачи:
1. Обнаружение — поиск текста на изображении. На этом этапе приходится работать с искажёнными макетами, изогнутым текстом и загромождёнными сценами.
2. Распознавание — преобразование обнаруженных областей в символы или слова. Производительность сильно зависит от того, как модель обрабатывает низкое разрешение, разнообразие шрифтов и шум.
3. Пост-обработка — использование словарей или языковых моделей для исправления ошибок распознавания и сохранения структуры, будь то ячейки таблиц, макеты столбцов или поля форм.
Трудности возрастают при работе с почерком, языками за пределами латинского алфавита или высокоструктурированными документами, такими как счета-фактуры и научные работы.
От ручных конвейеров к современным архитектурам
- Ранние системы OCR полагались на бинаризацию, сегментацию и сопоставление шаблонов. Они были эффективны только для чистого печатного текста.
- Глубокое обучение: модели на основе CNN и RNN устранили необходимость в ручной разработке функций, обеспечив сквозное распознавание.
- Трансформеры: такие архитектуры, как TrOCR от Microsoft, расширили возможности OCR для распознавания рукописного ввода и многоязычных настроек с улучшенным обобщением.
- Модели зрения и языка (VLM): крупные мультимодальные модели, такие как Qwen2.5-VL и Llama 3.2 Vision, интегрируют OCR с контекстуальным анализом, обрабатывая не только текст, но и диаграммы, таблицы и смешанный контент.
Сравнение ведущих моделей OCR с открытым исходным кодом
| Модель | Архитектура | Преимущества | Лучшее применение |
| — | — | — | — |
| Tesseract | LSTM-based | Зрелая, поддерживает более 100 языков, широко используется | Массовая оцифровка печатного текста |
| EasyOCR | PyTorch CNN + RNN | Простота использования, поддержка GPU, более 80 языков | Быстрые прототипы, лёгкие задачи |
| PaddleOCR | CNN + Transformer pipelines | Сильная поддержка китайского и английского языков, извлечение таблиц и формул | Структурированные многоязычные документы |
| docTR | Modular (DBNet, CRNN, ViTSTR) | Гибкость, поддержка как PyTorch, так и TensorFlow | Исследования и пользовательские конвейеры |
| TrOCR | Transformer-based | Превосходное распознавание рукописного ввода, сильное обобщение | Ввод с рукописным или смешанным скриптом |
| Qwen2.5-VL | Vision-language model | Контекстуальное понимание, обработка диаграмм и макетов | Сложные документы со смешанными носителями |
| Llama 3.2 Vision | Vision-language model | OCR интегрирован с задачами рассуждения | Вопросы по отсканированным документам, мультимодальные задачи |
Новые тенденции
Исследования в области OCR развиваются в трёх направлениях:
- Единые модели: такие системы, как VISTA-OCR, объединяют обнаружение, распознавание и пространственную локализацию в единую генеративную структуру, уменьшая распространение ошибок.
- Языки с ограниченными ресурсами: такие бенчмарки, как PsOCR, подчёркивают пробелы в производительности для таких языков, как пушту, предлагая мультиязыковую тонкую настройку.
- Оптимизация эффективности: такие модели, как TextHawk2, сокращают количество визуальных токенов в трансформерах, снижая затраты на вывод без потери точности.
Заключение
Экосистема OCR с открытым исходным кодом предлагает варианты, сочетающие точность, скорость и эффективность использования ресурсов. Tesseract остаётся надёжным решением для печатного текста, PaddleOCR отлично справляется со структурированными и многоязычными документами, а TrOCR расширяет границы распознавания рукописного ввода.
Для случаев использования, требующих понимания документов помимо простого текста, перспективными являются модели зрения и языка, такие как Qwen2.5-VL и Llama 3.2 Vision, хотя их развёртывание обходится дорого.
Правильный выбор зависит не столько от точности в рейтингах, сколько от реалий развёртывания: типов документов, скриптов и структурной сложности, с которыми вам приходится работать, и доступного вычислительного бюджета. Тестирование моделей-кандидатов на ваших собственных данных остаётся наиболее надёжным способом принятия решения.
1. Какие основные задачи решает система OCR?
Система OCR решает три основные задачи: обнаружение (поиск текста на изображении), распознавание (преобразование обнаруженных областей в символы или слова) и пост-обработка (использование словарей или языковых моделей для исправления ошибок распознавания и сохранения структуры).
2. Какие архитектуры используются в современных моделях OCR?
В современных моделях OCR используются различные архитектуры, включая CNN (свёрточные нейронные сети), RNN (рекуррентные нейронные сети), трансформеры (например, TrOCR от Microsoft) и модели зрения и языка (VLM), такие как Qwen2.5-VL и Llama 3.2 Vision.
3. Какие модели OCR с открытым исходным кодом поддерживают более 100 языков?
Согласно тексту, модель Tesseract поддерживает более 100 языков.
4. Какие модели OCR подходят для распознавания рукописного ввода?
Для распознавания рукописного ввода подходит модель TrOCR, основанная на трансформерах.
5. Какие новые тенденции наблюдаются в исследованиях в области OCR?
Исследования в области OCR развиваются в трёх направлениях: создание единых моделей, которые объединяют обнаружение, распознавание и пространственную локализацию в единую генеративную структуру; разработка моделей для языков с ограниченными ресурсами; оптимизация эффективности моделей для снижения затрат на вывод без потери точности.