OCR，即光學字符識別，簡單來說就是利用光學設備去捕獲圖像并識別文字，最終將圖片中的文字轉換為可編輯和可搜索的文本。在數(shù)字化時代，OCR（光學字符識別）技術作為處理圖像中文字信息的關鍵手段，其標注環(huán)節(jié)的效率與準確性直接影響著后續(xù)信息處理的質量。

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

傳統(tǒng)的OCR標注主要依賴人工，整個過程需要經(jīng)過較多步驟的手動標注和校驗，才能夠實現(xiàn)文本檢測和識別。特別是實際應用中，OCR圖片存在數(shù)據(jù)種類繁多、字體內容生僻、拍攝角度多樣、圖片干擾信息繁多、內容冗長等問題，傳統(tǒng)的人工手動標注容易受人為主觀因素影響，出現(xiàn)標注錯誤或不準確。

當前，大模型預標注和自動化標注技術的出現(xiàn)，為解決這些問題提供了新的思路和方法。

大模型預標注和自動化標注在OCR標注場景的應用優(yōu)勢

（一）提高標注效率

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

（二）降低標注成本

自動化標注減少了對人工標注人員的依賴，降低了人力成本。同時，大模型預標注可以提高標注的準確性，減少人工校對的工作量，進一步降低了整體標注成本。

（三）提高標注質量

大模型通過海量數(shù)據(jù)的預訓練，具備了強大的特征表示能力和語義理解能力，能夠更準確地識別圖像中的文字，減少誤識別和漏識別的情況。

大模型預標注和自動化標注在OCR標注場景的實現(xiàn)方式

（一）數(shù)據(jù)準備

在進行大模型預標注和自動化標注之前，需要準備大量的標注數(shù)據(jù)，包括圖像和對應的標簽。這些數(shù)據(jù)應涵蓋不同的字體、字號、背景以及手寫體等，以提高模型的泛化能力。同時，還需要對數(shù)據(jù)進行預處理，如去噪、二值化、傾斜校正等，以提高圖像質量。

（二）模型選擇與訓練

根據(jù)OCR標注場景的需求，選擇合適的大模型和自動化標注模型進行訓練。對于大模型預標注，可以選擇基于Transformer架構的預訓練模型，如BERT、GPT等，并對其進行微調以適應OCR標注任務。對于自動化標注，可以選擇基于CNN、RNN等深度學習模型的OCR識別模型，并通過大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練。

（三）預標注與自動化標注

利用訓練好的大模型對圖像進行預標注，生成初步的標注結果。然后，采用自動化標注技術對預標注結果進行進一步處理，如字符分割、識別結果優(yōu)化等，提高標注的準確性。

（四）人工校對與修正

雖然大模型預標注和自動化標注技術可以提高標注效率和質量，但仍然可能存在一些錯誤。因此，需要對標注結果進行人工校對和修正，確保標注的準確性。

大模型預標注和自動化標注在OCR標注場景的應用案例

標貝科技2D圖像標注平臺基于大模型自動化標注能力，可以支持對類型OCR圖片自動進行預處理，自動識別圖像中的文字區(qū)域和內容，人工只需要在預識別的基礎上，進行少量微調，就可以完成高質量的OCR圖片標注，極大的提升標注效率和準確性，降低人工成本。

例如，在具體的OCR小票標注場景下，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，導致圖像質量下降。手工標注不僅需要大量時間和人力，而且對于標注人員的觀察力和判斷力要求較高。

標貝科技將此項目進行步驟拆解：

01數(shù)據(jù)預處理：標貝科技采用圖片清洗算法對小票圖片進行自動預處理，包括自動糾正拍攝角度、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?。浩浯卧偻ㄟ^深度學習技術，自動學習和提取文字區(qū)域的特征，識別出不同的文字和符號，減少手動調整和優(yōu)化的工作量。

03自動分類和識別：最后利用OCR+定位模型算法對小票進行標注和轉寫，將識別出的文字內容，進行大模型數(shù)據(jù)理解，進行自動分類，標注出文字屬于的類別是商品、價格、還是編號等。

總之，通過標貝科技大模型預標注和自動化標注，可以大大減少手動標注OCR圖片的工作量，同時自動化標注還可以減少人為因素導致的標注錯誤，顯著提高OCR技術的精度，為OCR識別在各個場景應用提供更加便捷高效的文字識別解決方案。

目前，標貝科技大模型預標注能力可以支持手寫體、印刷體、多語言的OCR圖片標注，并應用于多樣性和復雜性的場景，實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)標注、模型訓練等全流程的自動化。通過對大量OCR圖片數(shù)據(jù)的自動分析和標注，訓練出一個更加精確的OCR模型。

未來，OCR技術將不僅限于文字識別，還將結合圖像、語音等多種模態(tài)，實現(xiàn)更全面的信息處理。大模型預標注和自動化標注技術也將與多模態(tài)技術融合，提高標注的準確性和智能化水平。

審核編輯 黃宇