一、痛點分析
1.1 泰語文字特性帶來的挑戰
- 復雜字符集：泰語有44個輔音字母、15個元音符號、4個聲調符號和10個數字，組合形式多樣
- 上下疊加結構：泰文字符常在垂直方向疊加組合，增加分割難度
- 無詞間空格：泰語單詞間無明確分隔符，影響詞語切分
- 多音調符號：聲調符號位于字符上方，影響行定位和字符識別
1.2 實際應用中的問題
- 現有OCR系統對泰語識別準確率普遍偏低（約80-85%）
- 手寫體泰文識別技術不成熟
- 古籍、印刷質量差的文檔識別困難
- 混合中英泰多語言文檔處理能力不足
二、技術實現方案
2.1 系統架構
2.2 關鍵技術模塊
2.2.1 圖像預處理
- 自適應二值化：結合局部閾值處理光照不均問題
- 噪聲去除：使用非局部均值去噪算法
- 傾斜校正：基于文本行方向的Hough變換校正
- 分辨率增強：基于超分辨率網絡(SRCNN)提升低質量圖像
2.2.2 文本檢測
- CTPN(Connectionist Text Proposal Network)：檢測任意方向文本行
- DBNet：基于分割的文本檢測，適應泰文密集排版特性
- 泰語特定優化：調整anchor比例適應泰文高寬比
2.2.3 字符分割
- 垂直投影分析：處理上下疊加字符
- 連通域分析：結合泰文字符結構特性調整參數
- CRNN輔助分割：利用識別反饋優化分割邊界
2.2.4 泰語識別核心
- CRNN(CNN+BiLSTM+CTC)?基礎架構
- 改進方向：
- 加入注意力機制(SAN)
- 泰語專用字符集設計(包含所有組合形式)
- 多尺度特征融合
- 聲調符號特殊處理模塊
2.2.5 后處理
- 語言模型校正：基于n-gram和LSTM的泰語語言模型
- 規則校正：泰語拼寫規則校驗
- 混合文本處理：中英泰多語言自動分類與校正
2.3 訓練數據與模型優化
- 數據增強：字體變形、背景合成、噪聲添加等
- 遷移學習：先在合成數據預訓練，再微調真實數據
- 主動學習：針對難樣本重點優化
- 泰語專用數據集：構建包含100萬+泰語文本行數據集
三、應用場景
3.1 政府與企業文檔數字化
- 泰國政府檔案電子化
- 企業合同、發票自動處理
- 銀行表單識別
3.2 教育領域
- 泰語學習APP中的文字提取
- 試卷自動批改
- 古籍數字化保護
3.3 零售與物流
- 商品標簽識別
- 快遞面單自動錄入
- 泰語商品評論分析
四、場景技術實現
4.1 混合文檔處理
- 多語言檢測：基于字符頻率分布的語言分類
- 版面分析：表格、圖文混合排版處理
- 泰英中識別切換：動態加載不同語言模型
4.2 手寫泰文識別
- 數據收集：構建10萬+手寫樣本庫
- 風格適應：使用GAN生成不同書寫風格樣本
- 時序建模：強化BiLSTM對連筆字的處理
4.3 低質量文檔增強
- 文檔修復網絡：聯合去噪、去模糊和超分辨率
- 多幀融合：針對手機拍攝的多幀圖像融合
- 對抗樣本訓練：提升模型魯棒性
六、未來優化方向
- 結合泰語語法規則的深度語義校正
- 小樣本學習提升稀有字體識別
- 3D曲面文本的泰語識別
- 與語音識別結合的泰語多模態輸入
