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，其標注環節的效率與準確性直接影響著后續信息處理的質量。

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

傳統的OCR標注主要依賴人工，整個過程需要經過較多步驟的手動標注和校驗，才能夠實現文本檢測和識別。特別是實際應用中，OCR圖片存在數據種類繁多、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，傳統的人工手動標注容易受人為主觀因素影響，出現標注錯誤或不準確。

當前，大模型預標注和自動化標注技術的出現，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，在物流行業的單據自動化處理中，傳統的人工標注方式可能需要數小時甚至數天才能完成一份單據的標注，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

大模型通過海量數據的預訓練，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標注場景的實現方式

（一）數據準備

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據，包括圖像和對應的標簽。這些數據應涵蓋不同的字體、字號、背景以及手寫體等，以提高模型的泛化能力。同時，還需要對數據進行預處理，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據進行訓練。

（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數據預處理：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，并提取出文字區域。

02特征提取：其次再通過深度學習技術，自動學習和提取文字區域的特征，識別出不同的文字和符號，減少手動調整和優化的工作量。

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，進行大模型數據理解，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，實現數據預處理、數據標注、模型訓練等全流程的自動化。通過對大量OCR圖片數據的自動分析和標注，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，實現更全面的信息處理。大模型預標注和自動化標注技術也將與多模態技術融合，提高標注的準確性和智能化水平。

審核編輯 黃宇