Nghiên Cứu và Ứng Dụng Công Nghệ Nhận Diện Ký Tự Quang Học

Công nghệ OCR (Optical Character Recognition) là quá trình chuyển đổi hình ảnh chứa văn bản thành dữ liệu văn bản mà máy tính có thể hiểu được. Theo tài liệu gốc, một mô hình OCR pipeline bao gồm các bước tiền xử lý ảnh, phát hiện và phân đoạn ký tự, nhận dạng ký tự và xử lý hậu kỳ. Quá trình này đòi hỏi sự kết hợp của nhiều thuật toán OCR khác nhau, từ các phương pháp truyền thống đến các mô hình Deep Learning OCR hiện đại. Mỗi phương pháp có những ưu và nhược điểm riêng, ảnh hưởng đến độ chính xác OCR và tốc độ OCR.

Từ những phương pháp OCR sơ khai dựa trên so khớp mẫu đến các hệ thống Machine Learning OCR phức tạp, lịch sử phát triển của công nghệ nhận diện ký tự quang học đã trải qua nhiều giai đoạn. Các phương pháp tiếp cận hiện đại, đặc biệt là Deep Learning OCR, sử dụng mạng nơ-ron sâu để học các đặc trưng phức tạp của ký tự, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác OCR trong các điều kiện khác nhau. Các phương pháp truyền thống so khớp mẫu, đặc trưng thống kê.

Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến độ chính xác OCR của hệ thống OCR tiếng Việt. Theo kinh nghiệm từ các nghiên cứu, chất lượng ảnh đầu vào (độ phân giải, độ tương phản, nhiễu), font chữ đa dạng, dấu thanh và dấu phụ, bố cục phức tạp của văn bản, và ngôn ngữ đặc thù là những yếu tố chính cần xem xét. Các yếu tố trên đòi hỏi các thuật toán OCR phải có khả năng xử lý ảnh nâng cao và mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ.

Các phương pháp OCR truyền thống, như so khớp mẫu và trích xuất đặc trưng thủ công, thường gặp khó khăn trong việc xử lý sự đa dạng của font chữ và dấu thanh trong tiếng Việt. Các phương pháp này thiếu khả năng khái quát hóa và dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu và biến dạng ảnh. Do đó, các mô hình Deep Learning OCR đang ngày càng trở nên phổ biến hơn trong việc giải quyết các vấn đề này. Thuật toán Object Detection bao gồm 2 nhóm chính: • Two-stage: bao gồm họ các mô hình R-CNN [6] (Region-Based Convolutional Neural Networks), Mask R-CNN… Gọi là two-stage vì model sẽ thực hiện 2 phần gồm trích chọn (extract) các vùng trên ảnh có khả năng chứa đối tƣợng dựa vào các anchor box, sau đó sẽ thực hiện tiếp phân loại đối tƣợng và xác định vị trí nhờ vào việc chia làm 2 nhánh tại phần cuối của mô hình (Object Classification và Bounding Box Regression).

Để cải thiện độ chính xác OCR cho tiếng Việt, có thể áp dụng nhiều giải pháp tiên tiến. Các mô hình Deep Learning OCR, như CNN, RNN, và Transformer, đã chứng minh khả năng vượt trội trong việc học các đặc trưng phức tạp của ký tự và xử lý văn bản biến dạng. Ngoài ra, kỹ thuật tăng cường dữ liệu, mô hình ngôn ngữ thống kê, và các phương pháp tiền xử lý ảnh nâng cao cũng có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống.

CNN (Convolutional Neural Network) là một lựa chọn phổ biến cho bài toán nhận dạng ký tự. Các lớp tích chập trong CNN có khả năng trích xuất các đặc trưng cục bộ quan trọng từ hình ảnh ký tự, trong khi các lớp gộp giúp giảm kích thước và tăng tính bất biến đối với vị trí. Theo tài liệu, một mô hình CNN điển hình cho OCR có thể bao gồm các lớp tích chập, lớp gộp, và lớp kết nối đầy đủ để phân loại ký tự.

RNN (Recurrent Neural Network) đặc biệt hiệu quả cho nhận dạng văn bản dài hoặc chuỗi ký tự, vì chúng có khả năng ghi nhớ thông tin từ các ký tự trước đó. Kết hợp RNN với thuật toán CTC (Connectionist Temporal Classification) cho phép hệ thống OCR xử lý các chuỗi ký tự có độ dài thay đổi và không cần phân đoạn ký tự rõ ràng. Công cụ Tesseract OCR đƣợc đánh giá khá tốt. Mỗi mô hình đều có những ƣu và nhƣợc điểm riêng.

Để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình Deep Learning OCR, có thể áp dụng nhiều kỹ thuật. Các kỹ thuật này bao gồm tăng cường dữ liệu, điều chỉnh siêu tham số, sử dụng hàm mất mát phù hợp, và áp dụng các phương pháp regularization để tránh overfitting. Việc lựa chọn kiến trúc mạng phù hợp và sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa tiên tiến cũng có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ OCR.

Số hóa tài liệu và tự động hóa nhập liệu là hai trong số những ứng dụng phổ biến nhất của OCR. Bằng cách chuyển đổi ảnh thành văn bản, OCR cho phép các tổ chức chuyển đổi các tài liệu giấy thành định dạng kỹ thuật số, dễ dàng tìm kiếm, lưu trữ, và chia sẻ. Nhập liệu tự động giúp giảm thiểu lỗi và tiết kiệm thời gian so với nhập liệu thủ công. Đối với bài toán phát hiện biển số xe, tức là nhận diện bức ảnh hoặc đoạn video có hay không và đâu là biển số xe. Có nhiều thuật toán để phát hiện đối tƣợng, từ cổ điển đến hiện đại, loại một bƣớc xử lý hoặc hai bƣớc xử lý nhƣ R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN.

Nhận dạng biển số xe là một ứng dụng quan trọng của OCR trong lĩnh vực giao thông thông minh. Hệ thống OCR có thể tự động đọc biển số xe từ hình ảnh hoặc video, cho phép các cơ quan quản lý giao thông giám sát lưu lượng, phát hiện vi phạm, và quản lý đỗ xe hiệu quả hơn. Hệ thống nhận diện biển số xe. Đó là một hệ thống có khả năng ―đọc‖ và ―hiểu‖ các biển số xe một cách tự động. Trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, tôi sẽ sử dụng mô hình mạng RetinaNet, YOLO và kết hợp bài toán nhận diện ký tự quang học OCR để xây dựng mô hình nhận diện biển số xe, bao gồm biển số xe máy và xe ô tô.

Các nghiên cứu gần đây đã chứng minh tiềm năng to lớn của Deep Learning OCR trong việc cải thiện độ chính xác và tốc độ nhận dạng văn bản. Các mô hình dựa trên CNN, RNN, và Transformer đã đạt được kết quả ấn tượng trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau. Công cụ Tesseract OCR đƣợc đánh giá khá tốt. Mỗi mô hình đều có những ƣu và nhƣợc điểm riêng.

OCR đa ngôn ngữ và OCR trên thiết bị di động là hai xu hướng phát triển quan trọng của công nghệ OCR. Với sự gia tăng của toàn cầu hóa và sự phổ biến của thiết bị di động, nhu cầu nhận dạng văn bản từ nhiều ngôn ngữ khác nhau và trên các thiết bị di động ngày càng tăng. Tuy nhiên, việc xử lý các ngôn ngữ phức tạp như tiếng Việt, tiếng Trung, tiếng Nhật, hoặc tiếng Ả Rập đòi hỏi những kỹ thuật đặc biệt.