PDF OCR
Распознавать текст с помощью OCR и создавать файлы PDF с возможностью поиска
Информация
Как распознавать текст
Выберите файлы, к которым вы хотите применить OCR или перетащите файлы в активное поле. Измените настройки и запустите OCR. Через несколько секунд вы можете скачать ваши новые файлы PDF с возможностью поиска.
Настройки OCR
Вы можете изменить несколько параметров для управления процессом OCR. Вы можете сохранить в формате PDF/A, удалить артефакты и помехи, просмотреть страницы, установить мета информацию и присоединить к одному финальному файлу.
Просто в использовании
Мы максимально упрощаем распознавание текста через OCR. Вам не нужно устанавливать и беспокоиться о каком-либо программном обеспечении, вам просто нужно выбрать файлы, для которых вы хотите применить OCR.
Поддерживает вашу систему
Вам не нужна специальная система для распознавания текста через OCR. Этот инструмент OCR работает в вашем браузере и, следовательно, функционирует во всех операционных системах. Просто перетащите свои файлы и запустите OCR.
Установка не требуется
Вам не нужно загружать или устанавливать какое-либо программное обеспечение. Текст распознается на наших серверах в облаке и, следовательно, не будет потреблять какие-либо ресурсы вашего компьютера.
Безопасность важна для нас
Это приложение OCR не хранит ваши файлы на нашем сервере дольше, чем это необходимо. Ваши файлы и результаты будут удалены с нашего сервера через короткий промежуток времени. Передача файлов защищена SSL.
Что говорят другие
Этот инструмент позволяет мне очень легко применять OCR к моим отсканированным документам и счетам-фактурам. Я получаю PDF/A с возможностью поиска и архивирования.
Я использую это приложение для конвертации изображений и фотографий, сделанных с помощью моего смартфона в файлы PDF с возможностью поиска, чтобы я мог выполнять поиск и копировать текст.
Вопросы и ответы
Как распознать текст в файлах с помощью OCR?
Безопасно ли использовать инструменты PDF24?
PDF24 серьезно относится к защите файлов и данных. Мы хотим, чтобы пользователи могли доверять нам. Поэтому мы постоянно работаем над проблемами безопасности.
Могу ли я использовать PDF24 на Mac, Linux или смартфоне?
Да, вы можете использовать PDF24 Tools в любой системе, в которой у вас есть доступ в Интернет. Откройте PDF24 Tools в веб-браузере, таком как Chrome, и используйте инструменты прямо в веб-браузере. Никакого другого программного обеспечения устанавливать не нужно.
Вы также можете установить PDF24 в качестве приложения на свой смартфон. Для этого откройте инструменты PDF24 в Chrome на своем смартфоне. Затем щелкните значок «Установить» в правом верхнем углу адресной строки или добавьте PDF24 на начальный экран через меню Chrome.
Могу ли я использовать PDF24 в офлайн без подключения к Интернету?
Да, пользователи Windows также могут использовать PDF24 в офлайн, то есть без подключения к Интернету. Просто скачайте бесплатный PDF24 Creator и установите программное обеспечение. PDF24 Creator переносит все инструменты PDF24 на ваш компьютер в виде настольного приложения. Пользователи других операционных систем должны продолжать использовать PDF24 Tools.
Что такое OCR
Представьте, вам надо оцифровать журнальную статью или распечатанный договор. Конечно, вы можете провести несколько часов, перепечатывая документ и исправляя опечатки. Либо вы можете перевести все требуемые материалы в редактируемый формат за несколько минут, используя сканер (или цифровую камеру) и программу для оптического распознавания символов (OCR).
ЧТО ПОДРАЗУМЕВАЮТ ПОД ТЕХНОЛОГИЕЙ ОПТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СИМВОЛОВ
Оптическое распознавание символов (англ. Optical Character Recognition – OCR) – это технология, которая позволяет преобразовывать различные типы документов, такие как отсканированные документы, PDF-файлы или фото с цифровой камеры, в редактируемые форматы с возможностью поиска.
Предположим, у вас есть бумажный документ, например, статья в журнале, брошюра или договор в формате PDF, присланный вам партнером по электронной почте. Очевидно, для того чтобы получить возможность редактировать документ, его недостаточно просто отсканировать. Единственное, что может сделать сканер, – это создать изображение документа, представляющее собой всего лишь совокупность черно-белых или цветных точек, то есть растровое изображение.
Для того чтобы копировать, извлекать и редактировать данные, вам понадобится программа для распознавания символов, которая сможет выделить в изображении буквы, составить их в слова, а затем объединить слова в предложения, что в дальнейшем позволит работать с содержимым исходного документа.
КАКИЕ ПРИНЦИПЫ ЛЕЖАТ В ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ FINEREADER OCR?
Наиболее совершенные системы распознавания символов, такие как ABBYY FineReader OCR, делают акцент на использовании механизмов, созданных природой. В основе этих механизмов лежат три фундаментальных принципа: целостность, целенаправленность и адаптивность (принципы IPA).
Изображение, согласно принципу целостности, будет интерпретировано как некий объект, только если на нем присутствуют все структурные части этого объекта и эти части находятся в соответствующих отношениях. Иначе говоря, ABBYY FineReader не пытается принимать решение, перебирая тысячи эталонов в поисках наиболее подходящего. Вместо этого выдвигается ряд гипотез относительно того, на что похоже обнаруженное изображение. Затем каждая гипотеза целенаправленно проверяется. И, допуская, что найденный объект может быть буквой А, FineReader будет искать именно те особенности, которые должны быть у изображения этой буквы. Как и следует поступать, исходя из принципа целенаправленности. Принцип адаптивности означает, что программа должна быть способна к самообучению, поэтому проверять, верна ли выдвинутая гипотеза, система будет, опираясь на накопленные ранее сведения о возможных начертаниях символа в данном конкретном документе.
КАКАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ЛЕЖИТ В ОСНОВЕ OCR?
Компания ABBYY, опираясь на результаты многолетних исследований, реализовала принципы IPA в компьютерной программе. Система оптического распознавания символов ABBYY FineReader – единственная в мире система OCR, действующая в соответствии с вышеописанными принципами на всех этапах обработки документа. Эти принципы делают программу максимально гибкой и интеллектуальной, предельно приближая ее работу к тому, как распознает символы человек. На первом этапе распознавания система постранично анализирует изображения, из которых состоит документ, определяет структуру страниц, выделяет текстовые блоки, таблицы. Кроме того, современные документы часто содержат всевозможные элементы дизайна: иллюстрации, колонтитулы, цветной фон или фоновые изображения. Поэтому недостаточно просто найти и распознать обнаруженный текст, важно с самого начала определить, как устроен рассматриваемый документ: есть ли в нем разделы и подразделы, ссылки и сноски, таблицы и графики, оглавление, проставлены ли номера страниц и т. д. Затем в текстовых блоках выделяются строки, отдельные строки делятся на слова, слова на символы.
Важно отметить, что выделение символов и их распознавание также реализовано в виде составных частей единой процедуры. Это позволяет в полной мере использовать преимущества принципов IPA. Выделенные изображения символов поступают на рассмотрение механизмов распознавания букв, называемых классификаторами.
В системе ABBYY FineReader применяются классификаторы следующих типов: растровый, признаковый, контурный, структурный, признаково-дифференциальный и структурно-дифференциальный. Растровый и признаковый классификаторы анализируют изображение и выдвигают несколько гипотез о том, какой символ на нем представлен. В ходе анализа каждой гипотезе присваивается определенная оценка (так называемый вес). По итогам проверки мы получаем список гипотез, проранжированный по весу (то есть по степени уверенности в том, что перед нами именно такой символ). Можно сказать, что в данный момент система уже «догадывается», на что похож рассматриваемый символ.
После этого в соответствии с принципами IPA ABBYY FineReader проводит проверку выдвинутых гипотез. Это делается с помощью дифференциального признакового классификатора.
Кроме того, следует отметить, что ABBYY FineReader поддерживает 192 языка распознавания. Интеграция системы распознавания со словарями помогает программе при анализе документов: распознавание происходит более точно и упрощает дальнейшую проверку результата с учетом данных об основном языке документа и словарной проверки отдельных предположений. После подробной обработки огромного числа гипотез программа принимает решение и предоставляет пользователю распознанный текст.
РАСПОЗНАВАНИЕ ЦИФРОВЫХ ФОТОГРАФИЙ
Изображения, полученные при помощи цифровой камеры, отличаются от отсканированных документов или PDF, представляющих собой изображение.
У них зачастую могут быть определенные дефекты, например искажения перспективы, засветки от фотовспышки, изгибы строк. При работе с большинством приложений такие дефекты могут существенно усложнить процесс распознавания. В связи с этим последние версии ABBYY FineReader содержат технологии предварительной обработки изображения, которые успешно выполняют задачи по подготовке изображений к распознаванию.
КАК ПОЛЬЗОВАТЬСЯ OCR-ПРОГРАММАМИ
Технология ABBYY FineReader OCR проста в использовании – процесс распознавания в целом состоит из трех этапов: открытие (или сканирование) документа, распознавание и сохранение в наиболее подходящем формате (DOC, RTF, XLS, PDF, HTML, TXT и т. д.) либо перенос данных напрямую в офисные программы, такие как Microsoft® Word®, Excel® или приложения для просмотра PDF.
Кроме того, последняя версия ABBYY FineReader позволяет автоматизировать задачи по распознаванию и конвертации документов с помощью приложения ABBYY Hot Folder. С помощью него можно настраивать однотипные или повторяющиеся задачи по обработке документов и увеличить производительность работы.
КАКИЕ ПРЕИМУЩЕСТВА ВЫ ПОЛУЧАЕТЕ ОТ РАБОТЫ С OCR-ПРОГРАММАМИ
Высокое качество технологий распознавания текста ABBYY OCR обеспечивает точную конвертацию бумажных документов (сканов, фотографий) и PDF-документов любого типа в редактируемые форматы. Применение современных OCR-технологий позволяет сэкономить много сил и времени при работе с любыми документами. С ABBYY FineReader OCR вы можете сканировать бумажные документы и редактировать их. Вы можете извлекать цитаты из книг и журналов и использовать их без перепечатывания. С помощью цифровой фотокамеры и ABBYY FineReader OCR вы можете моментально сделать снимок увиденного постера, баннера, а также документа или книги, когда под рукой нет сканера, и распознать полученное изображение. Кроме того, ABBYY FineReader OCR можно использовать для создания архива PDF-документов с возможностью поиска.
Весь процесс преобразования из бумажного документа, снимка или PDF занимает меньше минуты, а сам распознанный документ выглядит в точности как оригинал!
Update
Медиа о технологиях в бизнесе
Что такое OCR и как оно помогает ускорить бизнес-процессы
Технология оптического распознавания символов (OCR) умеет преобразовывать бумажные документы в доступный для чтения и редактирования формат. Также OCR упрощает рутину бухгалтеров, юристов и HR-сотрудников: может распознать документы и перенести информацию в учетные системы.
Как компьютер распознает текст
OCR (англ. optical character recognition) — технология автоматического анализа текста и превращения его в данные, которые может обработать компьютер. Человек распознает символы с помощью глаз и мозга. Компьютер использует камеру сканера, которая создает графическое изображение текстовой страницы. Для компьютера нет разницы между сканом текстового документа и фотографией: и то, и другое — набор пикселей.
Человек легко поймет, что на картинке изображен текст. Для компьютера есть два способа: распознавать символы целостно, то есть распознавать паттерн, или выделять отдельные черты, из которых состоит символ — выявлять признаки.
Метод распознавания паттерна
В 1968 году компания American Type Founders, которая с конца 19 века занималась созданием печатных шрифтов, придумала шрифт OCR-A с буквами одинаковой ширины. В основном шрифт использовали в банковских чеках, а для его чтения компьютером было создано специальное программное обеспечение.
Поскольку шрифт был стандартизирован, его распознавание стало относительно простой задачей. Программы «знали» OCR-A и могли переводить информацию с чеков в машиночитаемую форму. Однако в случае ошибки живой человек мог вмешаться в процесс и также прочитать банковский чек. Следующим шагом стало обучение программ OCR распознавать символы еще в нескольких самых распространенных шрифтах.
Выявление признаков
Этот способ еще называют интеллектуальным распознаванием символов — ICR. Программа, работающая с выявлением паттернов, не сможет определить символы, если шрифты ей неизвестны. Вместо распознавания паттерна ICR выделяет характерные индивидуальные черты, из которых состоит символ.
Большинство современных OCR-программ работают по этому принципу. Чаще всего в них используются классификаторы на основе машинного обучения, но в последнее время некоторые OCR-системы перешли на нейронные сети.
Что делать с рукописным вводом
Задачу с рукописным текстом для компьютера иногда упрощают. Например, просят писать почтовый индекс в специальном месте на конверте особым шрифтом. Формы для дальнейшей обработки компьютером имеют отдельные поля, которые просят заполнять печатными буквами.
Планшеты и смартфоны, которые поддерживают рукописный ввод, часто используют принцип выявления признаков. При написании определенной буквы экран устройства распознает, что сначала человек написал одну линию, потом вторую. Компьютеру помогает то, что все признаки появляются последовательно, в отличие от варианта, когда весь текст уже написан от руки на бумаге.
Шаги распознавания текста
Чем лучше качество исходного текста на бумаге, тем лучше качество распознавания. Первый этап — создание черно-белой или серой копии. Если все прошло без ошибок, то все черное — это символы, а все белое — фон. Хорошие OCR-программы автоматически отмечают трудные элементы: колонки, таблицы или картинки. Все OCR-программы распознают текст последовательно, символ за символом, словом за словом и строчка за строчкой.
Сначала OCR-программа объединяет пиксели в буквы, а буквы — в вероятные комбинации, затем система сопоставляет их со словарем. Если комбинация букв находится, то она отмечается как распознанное слово. Если нет — программа подставляет наиболее вероятный вариант.
Чему еще можно обучить OCR-систему
В крупных компаниях за подготовку актов, счетов и судебных исков отвечают сотрудники, но развитие машинного обучения и нейронных сетей позволили автоматизировать деятельность бухгалтеров и юристов. Современные OCR-системы ушли гораздо дальше, чем распознавание символов, и стали основой для целой индустрии Legal Tech — цифровых продуктов, ориентированных на бизнес с большим количеством типовых юридических и бухгалтерских процессов. Вряд ли машина сможет в скором времени заменить бэк-офис, но современные решения значительно оптимизируют его работу.
Например, сервис «Цифровой бэк-офис» от МегаФона может собирать типовую документацию с помощью конструктора, выделять нужную информацию из первичной документации и генерировать ответы на запросы госорганов. Процесс идентичен тому, что происходит в обычном офисе юриста, только вместо живого человека — чат-бот, который собирает информацию и выдает готовый документ. Главные преимущества — отсутствие ошибок «человеческого фактора» и скорость подготовки документов: время сокращается с привычных 30 до 5 минут.
Также функция по распознаванию первичной документации может быстро перенести нужную информацию из актов и счетов-фактур в учетные системы. OCR-система получает типовой документ на входе и генерирует ответ в нужной форме. Например, «Судебная платформа» в «Цифровом бэк-офисе» МегаФона может работать в таком режиме с запросами от госорганов, претензиями и судебными исками. На подготовку отзыва системе понадобится всего около 20 секунд.
Помогите прочитать, что здесь написано? (OCR)
Тонны архивных бумаг, чеков и счетов проходят сканирование и оцифровку во многих отраслях: в розничной торговле, логистике, банковских услугах и т.п. Компании получают конкурентное преимущество, если быстро оцифровывают и находят нужную информацию.
В 2020 году нам тоже пришлось решать проблему качественной оцифровки документов, и над этим проектом мы с коллегами работали совместно с компанией Verigram. Вот как мы проводили оцифровку документов на примере заказа клиентом SIM-карты прямо из дома.
Оцифровка позволила нам автоматически заполнять юридические документы и заявки на услуги, а также открыла доступ к аналитике фискальных чеков, отслеживанию динамики цен и суммарных трат.
Для преобразования различных типов документов (отсканированные документы, PDF-файлы или фото с цифровой камеры) в редактируемые форматы с возможностью поиска мы используем технологию оптического распознавания символов – Optical Character Recognition (OCR).
Работа со стандартными документами: постановка задачи
Заказ SIM-карты для пользователя выглядит так:
пользователь решает заказать SIM-карту;
фотографирует удостоверение личности для автоматического заполнения анкеты;
курьер доставляет SIM-карту.
Важно: пользователь фотографирует удостоверение личности своим смартфоном со специфическим разрешением камеры, качеством, архитектурой и другими особенностями. А на выходе мы получаем текстовое представление информации загруженного изображения.
Цель проекта OCR: построить быструю и точную кросc-платформенную модель, занимающую небольшой объем памяти на устройстве.
Верхнеуровневая последовательность обработки изображения стандартного документа выглядит так:
Выделяются границы документа, исключая не интересующий нас фон и исправляя перспективу изображения документа.
Выделяются интересующие нас поля: имя, фамилия, год рождения и т.п. На их основе можно построить модель предсказания соответствующего текстового представления для каждого поля.
Post-processing: модель вычищает предсказанный текст.
Локализация границ документа
Загруженное с камеры устройства изображение документа сравнивается с набором заранее подготовленных масок стандартных документов: фронтальная или задняя часть удостоверения, документ нового или старого образца, страницы паспорта или водительские права.
Предварительно делаем pre-processing обработку изображения и в результате ряда морфологических операций получаем соответствующее бинарное (черно-белое) представление.
Техника работает так: в каждом типе документа есть фиксированные поля, не меняющиеся по ширине и высоте. Например, название документа в правом верхнем углу как на картинке ниже. Они служат опорными полями, от которых рассчитывается расстояние до других полей документа. Если количество обнаруженных полей от опорного выше определенного порога для проверочной маски, мы останавливаемся на ней. Так подбирается подходящая маска.
Так выглядит подбор подходящей маски
исправляется перспектива изображения;
определяется тип документа;
изображение обрезается по найденной маске c удалением фона.
В нашем примере мы выявили, что загруженное фото — это фронтальная часть удостоверения личности Республики Казахстан образца позднее 2014 года. Зная координаты полей, соответствующие этой маске, мы их локализуем и вырезаем для дальнейшей обработки.
Следующий этап — распознавание текста. Но перед этим расскажу, как происходит сбор данных для обучения модели.
Распознавание текста
Данные для обучения
Мы подготавливаем данные для обучения одним из следующих способов.
Первый способ используется, если достаточно реальных данных. Тогда мы выделяем и маркируем поля с помощью аннотационного инструмента CVAT. На выходе получаем XML-файл с названием полей и их атрибутами. Если вернуться к примеру, для обучения модели по распознаванию текста, на вход подаются всевозможные локализованные поля и их соответствующие текстовые представления, считающиеся истинными.
Но чаще всего реальных данных недостаточно или полученный набор не содержит весь словарь символов (например, в реальных данных могут не употребляться некоторые буквы вроде «ъ» или «ь»). Чтобы получить большой набор бесплатных данных и избежать ошибок аннотаторов при заполнении, можно создать синтетические данные с аугментацией.
Сначала генерируем рандомный текст на основе интересующего нас словаря (кириллица, латиница и т.п.) на белом фоне, накладываем на каждый текст 2D-трансформации (повороты, сдвиги, масштабирование и их комбинации), а затем склеиваем их в слово или текст. Другими словами, синтезируем текст на картинке.
Примеры 2D-трансформаций
Показательный пример 2D-трансформации представлен в библиотеке для Python Text-Image-Augmentation-python. На вход подается произвольное изображение (слева), к которому могут применяться разные виды искажений.
Применяем разные виды искажений Дисторсия, перспектива и растяжение изображения с помощью библиотеки Text-Image-Augmentation-python
После 2D-трансформации на изображение текста добавляются композитные эффекты аугментации: блики, размытия, шумы в виде линий и точек, фон и прочее.
Пример изображений в сформированной нами обучающей выборке на основе применения аугментации
Так можно создать обучающую выборку.
Обучающая выборка
Распознавание текста
Следующий этап — распознавание текста стандартного документа. Мы уже подобрали маску и вырезали поля с текстовой информацией. Дальше можно действовать одним из двух способов: сегментировать символы и распознавать каждый по отдельности или предсказывать текст целиком.
Посимвольное распознавание текста
В этом методе строится две модели. Первая сегментирует буквы: находит начало и конец каждого символа на изображении. Вторая модель распознает каждый символ по отдельности, а затем склеивает все символы.
Предсказывание локального текста без сегментации (end-2-end-решение)
Мы использовали второй вариант — распознавание текста без сегментирования на буквы, потому что этот метод оказался для нас менее трудозатратным и более производительным.
В теории, создается нейросетевая модель, которая выдает копию текста, изображение которого подается на вход. Так как текст на изображении может быть написан от руки, искажен, растянут или сжат, символы на выходе модели могут дублироваться.
Отличие результатов распознавания реальной и идеальной модели
Чтобы обойти проблему дублирования символов, добавим спецсимвол, например «-», в словарь. На этапе обучения каждое текстовое представление кодируется по следующим правилам декодировки:
два и более повторяющихся символа, встретившиеся до следующего спецсимвола, удаляются, остается только один;
повторение спецсимвола удаляется.
Так во время тренировочного процесса на вход подается изображение, которое проходит конволюционный и рекуррентный слои, после чего создается матрица вероятностей встречаемости символов на каждом шаге.
Истинное значение получает различные представления с соответствующей вероятностью за счет СТС-кодировки. Задача обучения — максимизировать сумму всех представлений истинного значения. После распознавания текста и выбора его представления проводится декодировка, описанная выше.
Архитектура модели по распознаванию текста
Мы попробовали обучить модель на разных архитектурах нейросетей с использованием и без использования рекуррентных слоев по схеме, описанной выше. В итоге остановились на варианте без использования рекуррентных слоев. Также для придания ускорения inference части, мы использовали идеи сетей MobileNet разных версий. Граф нашей модели выглядел так:
Схема итоговой модели
Методы декодирования
Хочу выделить два наиболее распространенных метода декодирования: CTC_Greedy_Decoder и Beam_Search.
CTC_Greedy_Decoder-метод на каждом шаге берет индекс, с наибольшей вероятностью соответствующий определенному символу. После чего удаляются дублирующиеся символы и спецсимвол, заданный при тренировке.
Метод «Beam_Search» — лучевой алгоритм, в основании которого лежит принцип: следующий предсказанный символ зависит от предыдущего предсказанного символа. Условные вероятности совстречаемости символов максимизируются и выводится итоговый текст.
Post-processing
Есть вероятность, что в продакшене при скоринге на новых данных модель может ошибаться. Нужно исключить такие моменты или заранее предупредить пользователя о том, что распознавание не получилось, и попросить переснять документ. В этом нам помогает простая процедура постобработки, которая может проверять на предсказание только ограниченного словаря для конкретного поля. Например, для числовых полей выдавать только число.
Другим примером постобработки являются поля с ограниченным набором значений, которые подбираются по словарю на основе редакторского расстояния. Проверка на допустимость значений: в поле даты рождения не могут быть даты 18 века.
Оптимизация модели
Техники оптимизации
На предыдущем этапе мы получили модель размером 600 килобайт, из-за чего распознавание были слишком медленным. Нужно было оптимизировать модель с фокусом на увеличение скорости распознавания текста и уменьшение размера.
В этом нам помогли следующие техники:
Квантование модели, при котором вычисления вещественных чисел переводятся в более быстрые целочисленные вычисления.
«Стрижка» (pruning) ненужных связей. Некоторые веса имеют маленькую магнитуду и оказывают малый эффект на предсказание, их можно обрезать.
Для увеличения скорости распознавания текста используются мобильные версии архитектур нейросеток, например, MobileNetV1 или MobileNetV2.
Так, в результате оптимизации мы получили снижение качества всего на 0,5 %, при этом скорость работы увеличилась в 6 раз, а размер модели снизился до 60 килобайт.
Вывод модели в продуктив
Процесс вывода модели в продуктив выглядит так:
Мы создаем 32-битную TensorFlow модель, замораживаем ее и сохраняем с дополнительными оптимизациями типа weight или unit pruning. Проводим дополнительное 8-битное квантование. После чего компилируем модель в Android- или iOS-библиотеку и деплоим ее в основной проект.
Рекомендации
На этапе развертывания задавайте статическое выделение тензоров в графе модели. Например, в нашем случае скорость увеличилась в два раза после указания фиксированного размера пакета (Batch size).
Не используйте LSTМ- и GRU-сети для обучения на синтетических данных, так как они проверяют совстречаемость символов. В случайно сгенерированных синтетических данных последовательность символов не соответствует реальной ситуации. Помимо этого они вызывают эффект уменьшения скорости, что важно для мобильных устройств, особенно для старых версий.
Аккуратно подбирайте шрифты для обучающей выборки. Подготовьте для вашего словаря набор шрифтов, допустимых для отрисовки интересующих символов. Например, шрифт OCR B Regular не подходит для кириллического словаря.
Пробуйте тренировать собственные модели, поскольку не все opensource-библиотеки могут подойти. Перед тем как тренировать собственные модели, мы пробовали Tesseract и ряд других решений. Так как мы планировали развертывать библиотеку на Android и iOS, их размер был слишком большим. Кроме того, качество распознавания этих библиотек было недостаточным.
