人気のオープンソースOCRモデルとその仕組み

多くのビジネスやデジタルシステムは、スキャンした請求書や身分証明書、手書きのフォームなど、文書からの情報に依存している。しかし、その情報が画像として保存されている場合、コンピューターがその情報を検索したり、抽出したり、さまざまなタスクに利用したりすることは難しい。 

しかし、機械が視覚情報を解釈し理解することを可能にするAIの一分野であるコンピュータ・ビジョンのようなツールを使えば、画像をテキストに変換することは非常に簡単になってきている。特に光学式文字認識（OCR）は、テキストを検出して抽出するために使用できるコンピューター・ビジョン技術である。 

OCRモデルは、さまざまな形式のテキストを認識し、編集可能で検索可能なデータに変換するように訓練されています。文書の自動化、本人確認、リアルタイム・スキャニング・システムなどで広く使用されています。

この記事では、OCRモデルがどのように機能するのか、人気のあるオープンソースのモデル、それらが使用される場所、一般的なアプリケーション、および実際の使用における重要な考慮事項について説明します。

OCRとは何か？

OCRモデルは、私たちが印刷物や手書きのテキストを読むのと同じように、機械が視覚的なソースからテキストを読み取るのを助けるように設計されている。これらのモデルは、スキャンされた文書、画像、手書きのメモの写真などの入力を取り込み、検索、編集、ソフトウェアシステムでの使用が可能なデジタルテキストに変換する。

以前のOCRシステムは厳格なテンプレートに従っていたが、最新のOCRモデルはテキストを認識するためにディープラーニングを使用している。低品質の画像を扱いながら、さまざまな種類のテキストフォントや言語、乱雑な手書き文字さえも簡単に認識することができる。このような進歩により、OCRのモデルは、金融、医療、物流、政府サービスなど、テキストを多用する業界における自動化の重要な一部となっている。

OCRモデルは、テキストが明確で構造化されている画像には最適ですが、テキストが複雑なビジュアルと一緒に表示されたり、動的なシーンに表示されたりすると、問題に直面することがあります。このような場合、OCRモデルは、Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルと一緒に使用することができます。 

YOLO11は、標識、文書、ラベルなど、画像内の特定のオブジェクトを検出することができ、OCRを使用して実際のコンテンツを抽出する前に、テキスト領域を特定するのに役立ちます。

例えば、自律走行車では、YOLO11が一時停止標識を検出し、OCRがテキストを読み取ることで、システムは物体とその意味の両方を正確に解釈することができる。

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OCRモデルの仕組みの概要

OCRとは何かを説明したところで、OCRモデルが実際にどのように機能するのかを詳しく見てみよう。

OCRモデルを使用して画像からテキストを読み取り抽出する前に、画像は通常、前処理とオブジェクト検出という2つの重要なステップを経ます。

まず、画像は前処理によってクリーニングされ、強調される。シャープネス処理、ノイズ除去、明るさやコントラストの調整といった基本的な画像処理技術を適用して、画像全体の品質を向上させ、テキストを検出しやすくする。

次に、物体検出のようなコンピュータ・ビジョン・タスクが使用される。このステップでは、ナンバープレート、道路標識、フォーム、IDカードなど、テキストを含む特定のオブジェクトを特定する。これらのオブジェクトを識別することで、システムは意味のあるテキストが配置されている領域を分離し、認識の準備をする。

これらのステップを経て初めて、OCRモデルは作業を開始する。まず、検出された領域を小さな部分に分解し、個々の文字、単語、またはテキストの行を識別します。 

ディープラーニング技術を使って、モデルは文字の形、パターン、間隔を分析し、トレーニング中に学習したものと比較し、最も可能性の高い文字を予測する。そして、認識された文字をさらなる処理のために首尾一貫したテキストに再構成する。

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人気のオープンソースOCRモデル 

テキスト抽出を伴うコンピュータ・ビジョン・アプリケーションを構築する場合、適切なOCRモデルを選ぶには、精度、言語サポート、実世界のシステムへの適合性といった要素が重要になります。 

今日では、多くのオープンソースモデルが、開発者が必要とする柔軟性、強力なコミュニティサポート、信頼できるパフォーマンスを提供しています。ここでは、最も人気のあるオプションのいくつかと、それらの特徴を説明しよう。

テッセラクトOCR

Tesseractは、現在最も広く使われているオープンソースOCRモデルのひとつである。当初は1985年から1994年にかけて、イギリスのブリストルとコロラド州のグリーリーにあるヒューレット・パッカード研究所で開発された。2005年、HPはTesseractをオープンソースソフトウェアとしてリリースし、2006年以降はオープンソースコミュニティからの継続的な貢献により、Googleによってメンテナンスされている。

Tesseractの主な特徴の一つは、100以上の言語を扱えることであり、多言語プロジェクトにおいて信頼できる選択肢となっている。継続的な改良により、特にフォームやレポートのような構造化された文書において、印刷されたテキストを読み取る際の信頼性が向上しています。

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Tesseractは、請求書のスキャンや書類のアーカイブ、標準的なレイアウトの文書からテキストを抽出するようなプロジェクトでよく使われています。ドキュメントの品質が良く、レイアウトが大きく変化しない場合に最高のパフォーマンスを発揮します。

イージーオーシーアール

同様に、EasyOCRはJaided AIによって開発されたPythonベースのオープンソースOCRライブラリである。ラテン語、中国語、アラビア語、キリル文字を含む80以上の言語をサポートしており、多言語テキスト認識のための汎用性の高いツールとなっている。

印刷されたテキストと手書きのテキストの両方を処理するように設計されたEasyOCRは、レイアウト、フォント、または構造が異なるドキュメントでもうまく動作します。この柔軟性により、領収書、道路標識、言語が混在した入力フォームのような多様なソースからテキストを抽出するための素晴らしい選択肢となります。

PyTorch上に構築されたEasyOCRは、正確なテキスト検出と認識のためのディープラーニング技術を活用しています。CPUとGPUの両方で効率的に動作するため、少数の画像をローカルで処理する場合でも、より強力なシステムで大量のファイルを処理する場合でも、タスクに応じて拡張することができます。

オープンソースツールとして、EasyOCRは、定期的なアップデートとコミュニティ主導の改良から恩恵を受け、最新の状態を維持し、実世界の幅広いOCRニーズに適応することができます。

パドルOCR

PaddleOCRは百度によって開発された高性能なOCRツールキットで、テキスト検出と認識を1つの合理化されたパイプラインに統合している。80の言語をサポートし、領収書、表、フォームなどの複雑なドキュメントを扱うことができる。

PaddleOCRが他と違うのは、PaddlePaddleディープラーニングフレームワーク上に構築されていることだ。PaddlePaddleフレームワークは、簡単で信頼性が高く、スケーラブルなAIモデルの開発と展開のために設計されました。また、PaddleOCRは低品質な画像や乱雑な画像でも高い精度を実現するため、精度と信頼性が重要な実世界のOCRタスクに適しています。

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その上、PaddleOCRは高度にモジュール化されており、開発者は特定の検出、認識、分類コンポーネントを選んでパイプラインをカスタマイズすることができます。十分に文書化されたPython APIと強力なコミュニティサポートにより、PaddleOCRは幅広いOCRアプリケーションのための柔軟で生産可能なソリューションです。

その他の一般的なオープンソースOCRモデル

以下は、一般的に使用されている他のオープンソースOCRモデルです：

• MMOCR: より複雑なプロジェクト用に設計されたMMOCRは、テキストを検出し、ページ上の配置を理解することができます。表や複数カラムのレイアウトなど、視覚的に複雑な文書を扱うのに最適です。
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• TrOCR：テキストのシーケンスを理解することに特に優れたディープラーニングモデルの一種であるトランスフォーマーをベースに構築されたTrOCRは、長い文章や乱雑で構造化されていないレイアウトの処理に優れています。コンテンツが孤立したラベルではなく、連続した言語のように読める場合に信頼できる選択肢です。

OCRモデルの一般的な用途

OCR技術が進歩するにつれ、その役割は基本的なデジタル化をはるかに超えて拡大している。実際、OCRモデルは現在、テキスト情報に依存するさまざまな業界で採用されています。ここでは、OCRが今日の実世界のシステムでどのように適用されているかをご紹介します：

• 法律業界 およびeディスカバリー： 法律事務所は、何千ページもの法律文書をスキャンするためにOCRを適用し、契約書、裁判所提出書類、証拠を検索可能にすることで、迅速な証拠開示と分析を実現しています。
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• ヘルスケア 病院はOCRモデルを使用して、患者記録のデジタル化、手書きの処方箋の解釈、検査報告書の効率的な管理を行っています。これにより、管理業務が合理化され、医療ワークフロー全体の精度が向上します。
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• 歴史的保存： 博物館、図書館、公文書館は、OCRを利用して古い書籍、原稿、新聞をデジタル化し、貴重な文化遺産を保存し、研究者が検索できるようにしている。
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• IDおよびパスポートの検証：多くのデジタル・オンボーディング・システムやトラベル・システムは、政府発行の文書から重要なデータを抽出するためにOCRに依存しています。より迅速な本人確認と手入力エラーの減少により、スムーズなユーザー体験と高いセキュリティが実現します。

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OCRモデルの長所と短所

OCRモデルは、1950年代に考案されて以来、長い道のりを歩んできた。現在では、よりアクセスしやすく、正確で、さまざまなコンテンツやプラットフォームに適応できるようになっています。以下は、今日のOCRモデルがもたらす主な強みです：

• アクセシビリティの向上： OCRは、印刷物を視覚障害者のためのスクリーンリーダーで読み取り可能な形式に変換することで、コンテンツをよりアクセシブルにするのに役立ちます。
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• 強化 機械学習 パイプラインを強化する： 非構造化ビジュアルデータを構造化テキストに変換するブリッジとして機能し、下流の機械学習モデルで使用できるようにする。
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• テンプレート不要の抽出： 高度なOCRは、もはや厳格なテンプレートを必要としません。文書によってレイアウトが異なる場合でも、インテリジェントに情報を抽出することができます。

その利点にもかかわらず、OCRモデルには、特に入力が完璧でない場合に、まだいくつかの課題があります。ここでは、留意すべき一般的な制限をいくつか紹介します：

• 画像品質に敏感：OCRは鮮明な画像で最もよく機能します。不鮮明な写真や暗い写真は結果に影響する可能性があります。
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• 特定の手書き文字やフォントが苦手：
  ↪Cf_200D ‍派手な字や乱雑な字は、最高のモデルでさえも混乱させることがある。
• 後処理はまだ必要： 精度が高くても、OCR出力は、特に重要な文書については、人によるレビューやクリーンアップが必要になることが多い。

要点

OCRは、コンピュータが画像からテキストを読み取ることを可能にし、その情報をデジタルシステムで使用することを可能にする。文書、標識、手書きメモの処理に重要な役割を果たし、スピードと正確さが重要な分野で威力を発揮する。

OCRモデルはまた、画像内のオブジェクトを検出できるUltralytics YOLO11のようなモデルとともに動作することも多い。これらを組み合わせることで、システムは何が書かれているのか、どこに書かれているのかを理解することができる。これらの技術が向上し続けるにつれて、OCRは機械が世界を解釈し、相互作用する方法の中核となりつつある。

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