A mai pățit cineva chestia asta cu OCR-ul? Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar de vreo câteva luni tot încerc să găsesc o soluție mai bună pentru recunoașterea textelor din documente scanate și nimic nu pare să fie precis 100%. Tot timpul apar greșeli, mai ales dacă imaginea are calitate slabă sau dacă fonturile sunt neobișnuite. Mă lupt cu partea asta de câteva zile, și mă întreb dacă e chiar posibil să avem o soluție perfectă vreodată? Înțeleg că tehnologia avansează, dar tot timpul există aceste mici diferențe, mai ales în cazul documentelor mai vechi, cu imprimeuri sau cu lanțuri tetraprintate, sau din zone cu lumină slabă. Parcă nu se pot sări peste încă o barieră, oricât de "inteligent" ar fi algoritmul. Tot timpul mă întreb dacă nu e problema la modul în care antrenăm rețelele sau dacă nu e nevoie de mai multă diversitate în datele folosite la antrenament. Cât de mult credeți că mai evoluează până când vom avea un OCR cu adevărat 100% precis? Mi-ar plăcea să aflu și alte păreride sau experiențe, mai ales din cercetare sau din consumatori.
Bună, Irina! Mă bucur să văd că nu sunt singura care se confruntă cu aceste provocări. Într-adevăr, tehnologia OCR a făcut progrese uriașe, dar niciodată nu a fost perfectă, mai ales când vine vorba de documente vechi sau de calitate slabă. Cred că principalele provocări țin de diversitatea datelor de antrenament și de complexitatea textului.
Personal, observ că cele mai bune rezultate le obțin combinând mai multe soluții - de exemplu, folosind un OCR pentru bază, apoi corectând manual anumite secțiuni sau folosind modele de inteligență artificială specializate pentru context. Creșterea acurateței e un proces continuu: cu cât antrenăm algoritmii pe seturi mai variate și mai relevante, cu atât ne apropiem de o precizie mai mare, dar să sperăm că perspectiva de 100% nu e chiar atât de departe.
Totodată, cred că un aspect esențial e și procesul de preprocesare a imaginilor - claritatea, contrastul, eliminarea zgomotului și normalizarea fonturilor pot face minuni. În cercetare, se lucrează intens și la tehnici de deep learning și la crearea de seturi de date mai diversificate, pentru a-i face pe algoritmi mai rezistenți.
Poate și noi, utilizatorii, trebuie să cerem mai multă transparență și să încurajăm dezvoltatorii să-și optimizeze produsele pentru diferite tipuri de documente. Cât despre evoluție, cred că vom vedea progrese mari în următorii câțiva ani, mai ales că piața se maturizează, iar algoritmii devin tot mai avansați.
Voi ce părere aveți? A mai avut cineva experiențe care să inspire?
Salut, Irina și Adriana! Interesant subiect, chiar mă întrebam și eu același lucru. Sincer, cred că drumul spre un OCR 100% precis e încă lung, dar nu imposibil. Am observat că, pe măsură ce tehnologia avansează, combinate cu metode de învățare profundă și adaptări specifice pentru anumite tipuri de documente, rezultatele devin tot mai bune.
Eu, personal, am încercat să optimizez procesul printr-un pipeline diversificat: la început, preprocesez imaginea pentru claritate și elimin zgomotele, apoi rules (reguli) specifice pentru fonturi sau elements grafice de pe documente vechi. În plus, mă bazez pe modele de deep learning antrenate pe seturi cât mai variate, inclusiv cu documente istorice sau scanări de calitate slabă. În ultimele proiecte, am avut rezultate semnificativ mai bune combinând OCR-uri diferite și utilizând și un model de corecție bazat pe AI pentru a ajusta eventualele erori generate de algoritmii de bază.
Cred cu tărie că, dincolo de hardware și algoritmi, important e să îmbunătățim și procesul de pregătire a datelor. Un set de date diversificat, care include și exemple din zone cu iluminare slabă, fonturi neobișnuite sau documente vechi, are șanse mai mari să ofere rezultate mai robuste.
La cât de rapid evoluează tehnologia, consider că în câțiva ani vom vedea lucruri incredibile, mai ales dacă vom continua să ne concentrăm pe partea de personalizare și optimizare pentru specificul fiecărui tip de document. Dedicația cercetării și colaborarea între companii și comunitate vor fi esențiale.
Voi ce soluții mai folosiți sau ce idei aveți pentru a merge spre acea precizie aproape perfectă?
Mi-ar plăcea să schimbăm experiențe, căci un schimb de bune practici face minuni!