OCR，即光學(xué)字符識(shí)別，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是利用光學(xué)設(shè)備去捕獲圖像并識(shí)別文字，最終將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯和可搜索的文本。在數(shù)字化時(shí)代，OCR（光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)作為處理圖像中文字信息的關(guān)鍵手段，其標(biāo)注環(huán)節(jié)的效率與準(zhǔn)確性直接影響著后續(xù)信息處理的質(zhì)量。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像中的文字信息處理需求日益增長(zhǎng)，例如財(cái)稅票據(jù)識(shí)別、身份證件識(shí)別、文檔文字識(shí)別等，有效幫助企業(yè)和個(gè)人用戶減少手動(dòng)輸入的繁瑣，提升工作效率。

傳統(tǒng)的OCR標(biāo)注主要依賴人工，整個(gè)過(guò)程需要經(jīng)過(guò)較多步驟的手動(dòng)標(biāo)注和校驗(yàn)，才能夠?qū)崿F(xiàn)文本檢測(cè)和識(shí)別。特別是實(shí)際應(yīng)用中，OCR圖片存在數(shù)據(jù)種類繁多、字體內(nèi)容生僻、拍攝角度多樣、圖片干擾信息繁多、內(nèi)容冗長(zhǎng)等問(wèn)題，傳統(tǒng)的人工手動(dòng)標(biāo)注容易受人為主觀因素影響，出現(xiàn)標(biāo)注錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確。

當(dāng)前，大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)的出現(xiàn)，為解決這些問(wèn)題提供了新的思路和方法。

大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注在OCR標(biāo)注場(chǎng)景的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

（一）提高標(biāo)注效率

大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)可以快速對(duì)大量圖像進(jìn)行初步標(biāo)注，提高標(biāo)注效率。例如，在物流行業(yè)的單據(jù)自動(dòng)化處理中，傳統(tǒng)的人工標(biāo)注方式可能需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天才能完成一份單據(jù)的標(biāo)注，而采用大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)，可以在幾分鐘內(nèi)完成初步標(biāo)注，人工只需對(duì)少量錯(cuò)誤進(jìn)行修正即可。

（二）降低標(biāo)注成本

自動(dòng)化標(biāo)注減少了對(duì)人工標(biāo)注人員的依賴，降低了人力成本。同時(shí)，大模型預(yù)標(biāo)注可以提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性，減少人工校對(duì)的工作量，進(jìn)一步降低了整體標(biāo)注成本。

（三）提高標(biāo)注質(zhì)量

大模型通過(guò)海量數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，具備了強(qiáng)大的特征表示能力和語(yǔ)義理解能力，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別圖像中的文字，減少誤識(shí)別和漏識(shí)別的情況。

大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注在OCR標(biāo)注場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)方式

（一）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在進(jìn)行大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注之前，需要準(zhǔn)備大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，包括圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。這些數(shù)據(jù)應(yīng)涵蓋不同的字體、字號(hào)、背景以及手寫(xiě)體等，以提高模型的泛化能力。同時(shí)，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、二值化、傾斜校正等，以提高圖像質(zhì)量。

（二）模型選擇與訓(xùn)練

根據(jù)OCR標(biāo)注場(chǎng)景的需求，選擇合適的大模型和自動(dòng)化標(biāo)注模型進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于大模型預(yù)標(biāo)注，可以選擇基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT、GPT等，并對(duì)其進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)OCR標(biāo)注任務(wù)。對(duì)于自動(dòng)化標(biāo)注，可以選擇基于CNN、RNN等深度學(xué)習(xí)模型的OCR識(shí)別模型，并通過(guò)大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

（三）預(yù)標(biāo)注與自動(dòng)化標(biāo)注

利用訓(xùn)練好的大模型對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)標(biāo)注，生成初步的標(biāo)注結(jié)果。然后，采用自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)對(duì)預(yù)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理，如字符分割、識(shí)別結(jié)果優(yōu)化等，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性。

（四）人工校對(duì)與修正

雖然大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)可以提高標(biāo)注效率和質(zhì)量，但仍然可能存在一些錯(cuò)誤。因此，需要對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行人工校對(duì)和修正，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性。

大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注在OCR標(biāo)注場(chǎng)景的應(yīng)用案例

標(biāo)貝科技2D圖像標(biāo)注平臺(tái)基于大模型自動(dòng)化標(biāo)注能力，可以支持對(duì)類型OCR圖片自動(dòng)進(jìn)行預(yù)處理，自動(dòng)識(shí)別圖像中的文字區(qū)域和內(nèi)容，人工只需要在預(yù)識(shí)別的基礎(chǔ)上，進(jìn)行少量微調(diào)，就可以完成高質(zhì)量的OCR圖片標(biāo)注，極大的提升標(biāo)注效率和準(zhǔn)確性，降低人工成本。

例如，在具體的OCR小票標(biāo)注場(chǎng)景下，遇到小票票面有模糊、污漬、折痕等，或者由于拍攝角度和光照條件等因素，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。手工標(biāo)注不僅需要大量時(shí)間和人力，而且對(duì)于標(biāo)注人員的觀察力和判斷力要求較高。

標(biāo)貝科技將此項(xiàng)目進(jìn)行步驟拆解：

01數(shù)據(jù)預(yù)處理：標(biāo)貝科技采用圖片清洗算法對(duì)小票圖片進(jìn)行自動(dòng)預(yù)處理，包括自動(dòng)糾正拍攝角度、去噪、二值化、分割等操作，消除小票上的干擾因素，并提取出文字區(qū)域。

02特征提取：其次再通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取文字區(qū)域的特征，識(shí)別出不同的文字和符號(hào)，減少手動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化的工作量。

03自動(dòng)分類和識(shí)別：最后利用OCR+定位模型算法對(duì)小票進(jìn)行標(biāo)注和轉(zhuǎn)寫(xiě)，將識(shí)別出的文字內(nèi)容，進(jìn)行大模型數(shù)據(jù)理解，進(jìn)行自動(dòng)分類，標(biāo)注出文字屬于的類別是商品、價(jià)格、還是編號(hào)等。

總之，通過(guò)標(biāo)貝科技大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注，可以大大減少手動(dòng)標(biāo)注OCR圖片的工作量，同時(shí)自動(dòng)化標(biāo)注還可以減少人為因素導(dǎo)致的標(biāo)注錯(cuò)誤，顯著提高OCR技術(shù)的精度，為OCR識(shí)別在各個(gè)場(chǎng)景應(yīng)用提供更加便捷高效的文字識(shí)別解決方案。

目前，標(biāo)貝科技大模型預(yù)標(biāo)注能力可以支持手寫(xiě)體、印刷體、多語(yǔ)言的OCR圖片標(biāo)注，并應(yīng)用于多樣性和復(fù)雜性的場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練等全流程的自動(dòng)化。通過(guò)對(duì)大量OCR圖片數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析和標(biāo)注，訓(xùn)練出一個(gè)更加精確的OCR模型。

未來(lái)，OCR技術(shù)將不僅限于文字識(shí)別，還將結(jié)合圖像、語(yǔ)音等多種模態(tài)，實(shí)現(xiàn)更全面的信息處理。大模型預(yù)標(biāo)注和自動(dòng)化標(biāo)注技術(shù)也將與多模態(tài)技術(shù)融合，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性和智能化水平。

審核編輯 黃宇