文档识别怎么搭建

搭建文档识别系统是一个涉及多个技术领域的复杂过程，主要包括以下步骤：

1. 数据准备：
   • 收集大量扫描文档图像，并为每张图像标注文本，作为训练数据。

• 图像预处理：
  • 对扫描图像进行处理，包括去噪、二值化、灰度化、旋转校正等操作，以增强文字区域的特征并减少背景干扰。这一步骤对于提高后续识别的准确性至关重要。
• 选择模型：
  • 可以选择使用开源的OCR引擎如Tesseract OCR，或者使用深度学习框架如飞桨（PaddlePaddle）和PaddleOCR提供的预训练模型。
• 模型训练：
  • 使用飞桨（PaddlePaddle）等深度学习平台，加载预训练模型并进行微调，以适应特定的识别任务。
• 模型评估与调优：
  • 在验证集上评估模型性能，根据评估结果调整模型结构或训练参数，进行多轮迭代调优。
• 部署模型：
  • 将训练好的模型部署到服务器或移动端设备上，使用户可以通过扫描文档图像获得文档中的文本信息。

通过以上步骤，可以搭建一个基本的文档识别系统。对于更专业的应用，可能还需要考虑更多的优化和定制化工作。