OCR (reconhecimento óptico de caracteres)

O OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) é uma tecnologia que converte automaticamente o texto visual em imagens , seja de documentos digitalizados, fotografias ou arquivos digitais, em dados de texto editáveis e pesquisáveis. Em vez de transcrever manualmente informações, o OCR permite a extração automatizada de dados de:

• Faturas e recibos digitalizados
• Fotografias digitais de documentos
• Arquivos PDF que contêm imagens de texto
• Capturas de tela e conteúdo capturado
• Formulários e anotações manuscritas

O fluxo de trabalho do OCR: um processo passo a passo

O pipeline do OCR consiste em cinco estágios essenciais que trabalham juntos para transformar informações visuais em dados de texto.

Os estágios no processo do OCR são:

1. Aquisição e entrada de imagem.
2. Pré-processamento e aprimoramento de imagem.
3. Detecção de região de texto.
4. Reconhecimento e classificação de caracteres.
5. Geração de saída e pós-processamento.

Vamos examinar cada estágio com mais profundidade.

Estágio 1: aquisição e entrada de imagem

O fluxo de processamento começa quando uma imagem que contém texto entra no sistema. Isso pode ser:

• Uma foto tirada com uma câmera de smartphone.
• Um documento digitalizado de um scanner de mesa ou de um scanner de documentos.
• Um quadro extraído de um fluxo de vídeo.
• Uma página PDF renderizada como uma imagem.

Estágio 2: Pré-processamento e aprimoramento de imagem

Antes do início da detecção de texto, as seguintes técnicas são usadas para otimizar a imagem para obter melhor precisão de reconhecimento:

• A redução de ruído remove artefatos visuais, manchas de poeira e imperfeições de digitalização que podem interferir na detecção de texto. As técnicas específicas usadas para executar a redução de ruído incluem:

  • Algoritmos de filtragem e processamento de imagem: filtros gaussianos, filtros medianos e operações morfológicas.
  • Modelos de machine learning: autoencoders de remoção de ruído e redes neurais convolucionais (CNNs) treinadas especificamente para limpeza de imagens de documentos.

• O ajuste de contraste aumenta a diferença entre texto e plano de fundo para tornar os caracteres mais distintos. Novamente, há várias abordagens possíveis:

  • Métodos clássicos: equalização de histograma, limitação adaptável e correção gama.
  • Machine learning: modelos de aprendizado profundo que aprendem os parâmetros de aprimoramento ideais para diferentes tipos de documento.

• Correção de inclinação detecta e corrige a rotação do documento, garantindo que as linhas de texto estejam devidamente alinhadas horizontalmente. As técnicas para correção de distorção incluem:

  • Técnicas matemáticas: transformação de Hough para detecção de linhas, perfis de projeção e análise de componentes conectados.
  • Modelos de rede neural: CNNs de regressão que preveem ângulos de rotação diretamente a partir das características de imagem.

• A otimização de resolução ajusta a resolução de imagem ao nível ideal para algoritmos de reconhecimento de caracteres. Você pode otimizar a resolução de imagem com:

  • Métodos de interpolação: algoritmos de remuestreio bicúbico, bilinear e Lanczos.
  • Modelos de super resolução: GANs (redes adversárias generativas) e redes residuais capazes de aumentar de forma inteligente imagens de texto de baixa resolução.

Estágio 3: Detecção de região de texto

O sistema analisa a imagem pré-processada para identificar áreas que contêm texto usando as seguintes técnicas:

• A análise de layout distingue entre regiões de texto, imagens, elementos gráficos e áreas de espaço em branco. As técnicas de análise de layout incluem:

  • Abordagens tradicionais: análise de componente conectada, codificação de comprimento de execução e segmentação baseada em projeção.
  • Modelos de aprendizado profundo: redes de segmentação semântica, como U-Net, Mask R-CNN e modelos especializados de análise de layout de documentos (por exemplo, modelos treinados por LayoutLM ou PubLayNet).

• A identificação de blocos de texto agrupa caracteres individuais em palavras, linhas e parágrafos com base em relações espaciais. As abordagens comuns incluem:

  • Métodos clássicos: clustering baseado em distância, análise de espaço em branco e operações morfológicas
  • Redes neurais: redes neurais do Graph e modelos de transformador que entendem a estrutura de documentos espaciais

• A determinação da ordem de leitura estabelece a sequência na qual o texto deve ser lido (da esquerda para a direita, de cima para baixo para inglês). A ordem correta pode ser determinada por:

  • Sistemas baseados em regras: algoritmos geométricos usando coordenadas de caixa delimitadora e heurística espacial.
  • Modelos de machine learning: modelos de previsão de sequência e abordagens baseadas em grafo que aprendem a ler padrões com base em dados de treinamento.

• A classificação de região identifica diferentes tipos de regiões de texto (cabeçalhos, texto do corpo, legendas, tabelas).

  • Classificadores baseados em características: Máquinas de vetor de suporte (SVMs) usando características artesanais, como tamanho da fonte, posição e formatação
  • Modelos de aprendizado profundo: redes neurais convolucionais e transformadores de visão treinados em conjuntos de dados de documentos rotulados

Estágio 4: Reconhecimento e classificação de caracteres

Esse é o núcleo do processo OCR em que caracteres individuais são identificados:

• Extração de recursos: analisa a forma, o tamanho e as características distintas de cada caractere ou símbolo.

  • Métodos tradicionais: recursos estatísticos como momentos, descritores Fourier e recursos estruturais (ciclos, pontos de extremidade, interseções)
  • Abordagens de aprendizado profundo: redes neurais convolucionais que aprendem automaticamente recursos discriminativos com base em dados de pixel brutos

• Correspondência de padrões: compara os recursos extraídos com modelos treinados que reconhecem diferentes fontes, tamanhos e estilos de escrita.

  • Correspondência de modelos: comparação direta com modelos de caractere armazenados usando técnicas de correlação
  • Classificadores estatísticos: Modelos Ocultos de Markov (HMMs), Máquinas de Vetores de Suporte e k-vizinhos mais próximos usando vetores de recursos
  • Redes neurais: perceptrons de várias camadas, CNNs e arquiteturas especializadas como LeNet para reconhecimento de dígitos
  • Aprendizado profundo avançado: redes residuais (ResNet), arquiteturas DenseNet e EfficientNet para classificação robusta de caracteres

• Análise de contexto: usa caracteres e palavras ao redor para melhorar a precisão do reconhecimento por meio de pesquisas de dicionário e modelos de linguagem.

  • Modelos de N-grama: modelos de linguagem estatística que preveem sequências de caracteres com base em distribuições de probabilidade.
  • Correção baseada em dicionário: consulta de léxico com algoritmos de distância de edição (como a Distância de Levenshtein) para correção ortográfica.
  • Modelos de linguagem neural: LSTM e modelos baseados em transformador (como variantes BERT) que entendem as relações contextuais.
  • Mecanismos de atenção: modelos Transformer que se concentram em partes relevantes da entrada ao fazer previsões de caracteres.

• Pontuação de confiança: atribui pontuações de probabilidade a cada caractere reconhecido com base na certeza do sistema sobre sua identificação.

  • Abordagens bayesianas: modelos probabilísticos que quantificam a incerteza nas previsões de caracteres.
  • Saídas softmax: ativações da camada final da rede neural convertidas em distribuições de probabilidade.
  • Métodos de conjunto: combinando previsões de vários modelos para melhorar as estimativas de confiança.

Estágio 5: Geração de saída e pós-processamento

O estágio final converte os resultados do reconhecimento em dados de texto utilizáveis:

• Compilação de texto: reúne reconhecimentos de caracteres individuais em palavras e frases completas.

  • Montagem baseada em regras: Algoritmos determinísticos que combinam previsões de caracteres usando níveis de confiança e proximidade espacial.
  • Modelos de sequência: redes RNNs (redes neurais recorrentes) e redes LSTM (Memória Short-Term Longa) que modelam o texto como dados sequenciais.
  • Modelos baseados em atenção: arquiteturas de transformador que podem lidar com sequências de comprimento variável e layouts de texto complexos.

• Preservação de formato: mantém a estrutura do documento, incluindo parágrafos, quebras de linha e espaçamento.

  • Algoritmos geométricos: sistemas baseados em regras usando coordenadas de caixa delimitadora e análise de espaço em branco.
  • Modelos de compreensão de layout: redes neurais gráficas e modelos de IA para documentos que aprendem as relações estruturais.
  • Transformadores multi modais: modelos como LayoutLM que combinam informações de texto e layout para preservação da estrutura.

• Mapeamento de coordenadas: registra a posição exata de cada elemento de texto dentro da imagem original.

  • Transformação de coordenadas: mapeamento matemático entre pixels de imagem e coordenadas de documento.
  • Indexação espacial: estruturas de dados como R-trees e quad-trees para consultas espaciais eficientes.
  • Modelos de regressão: redes neurais treinadas para prever coordenadas precisas de posicionamento de texto.

• Validação de qualidade: aplica verificações ortográficas e gramaticais para identificar possíveis erros de reconhecimento.

  • Validação baseada em dicionário: pesquisa em listas de palavras abrangentes e vocabulários de domínio especializados.
  • Modelos de linguagem estatística: modelos de N-gram e analisadores probabilísticos para validação de gramática e contexto.
  • Modelos de linguagem neural: modelos pré-treinados, como GPT ou BERT, ajustados para detecção e correção de erros de OCR.
  • Validação do conjunto: combinando várias abordagens de validação para melhorar a precisão da detecção de erros.