Các model OCR nguồn mở phổ biến và cách chúng hoạt động

Để hình dung trực quan các khái niệm được đề cập trong bài viết này, hãy xem video bên dưới.

Nhiều doanh nghiệp và hệ thống số phụ thuộc vào thông tin từ tài liệu, chẳng hạn như hóa đơn được quét, thẻ căn cước hoặc biểu mẫu viết tay. Tuy nhiên, khi thông tin đó được lưu dưới dạng hình ảnh, máy tính sẽ khó tìm kiếm, trích xuất hoặc sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau.

Tuy nhiên, với các công cụ như thị giác máy tính, một lĩnh vực AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan, việc chuyển hình ảnh thành văn bản đang trở nên dễ dàng hơn nhiều. Đặc biệt, Nhận dạng ký tự quang học (OCR) là một công nghệ thị giác máy tính có thể được sử dụng để phát hiện và trích xuất văn bản.

Các model OCR được huấn luyện để nhận dạng văn bản ở nhiều định dạng khác nhau và chuyển đổi văn bản đó thành dữ liệu có thể chỉnh sửa, tìm kiếm. Chúng được sử dụng rộng rãi trong tự động hóa tài liệu, xác minh danh tính và các hệ thống quét theo thời gian thực.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các model OCR hoạt động, các model mã nguồn mở phổ biến, nơi chúng được sử dụng, các ứng dụng thường gặp và những yếu tố quan trọng cần cân nhắc khi triển khai trong thực tế.

OCR là gì?#

Các model OCR được thiết kế để giúp máy móc đọc văn bản từ các nguồn trực quan, tương tự cách chúng ta đọc văn bản in hoặc viết tay. Những model này nhận đầu vào như tài liệu được quét, hình ảnh hoặc ảnh chụp ghi chú viết tay, rồi chuyển chúng thành văn bản số có thể tìm kiếm, chỉnh sửa hoặc sử dụng trong các hệ thống phần mềm.

Trong khi các hệ thống OCR trước đây tuân theo các template nghiêm ngặt, các model OCR hiện đại sử dụng deep learning để nhận dạng văn bản. Chúng có thể dễ dàng nhận dạng nhiều kiểu font chữ, ngôn ngữ khác nhau và cả chữ viết tay khó đọc, đồng thời xử lý hình ảnh chất lượng thấp. Những tiến bộ này đã biến các model OCR thành một phần quan trọng của tự động hóa trong các ngành nhiều văn bản như tài chính, chăm sóc sức khỏe, logistics và dịch vụ chính phủ.

Mặc dù các model OCR hoạt động hiệu quả với những hình ảnh có văn bản rõ ràng và có cấu trúc, chúng có thể gặp khó khăn khi văn bản xuất hiện cùng các thành phần trực quan phức tạp hoặc trong những cảnh động. Trong các trường hợp này, model OCR có thể được sử dụng cùng với các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11.

Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện các đối tượng cụ thể trong hình ảnh, chẳng hạn như biển báo, tài liệu hoặc nhãn, giúp xác định vị trí các vùng văn bản trước khi OCR được sử dụng để trích xuất nội dung thực tế.

Ví dụ, trong phương tiện tự hành, Ultralytics YOLO11 có thể phát hiện biển báo dừng, sau đó OCR đọc văn bản trên đó, cho phép hệ thống diễn giải chính xác cả đối tượng lẫn ý nghĩa của nó.

Hình 1. Ví dụ sử dụng OCR (nguồn).

Tổng quan về cách các model OCR hoạt động#

Sau khi đã tìm hiểu OCR là gì, hãy cùng xem xét kỹ hơn cách các model OCR thực sự hoạt động.

Trước khi một model OCR được sử dụng để đọc và trích xuất văn bản từ hình ảnh, hình ảnh đó thường trải qua hai bước quan trọng: tiền xử lý và phát hiện đối tượng.

Đầu tiên, hình ảnh được làm sạch và tăng cường thông qua bước tiền xử lý. Các kỹ thuật xử lý hình ảnh cơ bản, chẳng hạn như làm sắc nét, giảm nhiễu và điều chỉnh độ sáng hoặc độ tương phản, được áp dụng để cải thiện chất lượng tổng thể của hình ảnh và giúp phát hiện văn bản dễ dàng hơn.

Tiếp theo, các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng được sử dụng. Ở bước này, các đối tượng cụ thể chứa văn bản được xác định vị trí, chẳng hạn như biển số xe, biển báo đường phố, biểu mẫu hoặc thẻ căn cước. Bằng cách nhận diện các đối tượng này, hệ thống cô lập những khu vực chứa văn bản có ý nghĩa và chuẩn bị chúng cho quá trình nhận dạng.

Chỉ sau các bước này, model OCR mới bắt đầu hoạt động. Đầu tiên, model lấy các vùng đã phát hiện và chia chúng thành những phần nhỏ hơn, xác định từng ký tự, từ hoặc dòng văn bản.

Sử dụng các kỹ thuật deep learning, model phân tích hình dạng, mẫu và khoảng cách giữa các chữ cái, so sánh chúng với những gì đã học trong quá trình huấn luyện, rồi dự đoán các ký tự có khả năng xuất hiện cao nhất. Sau đó, model tái tạo các ký tự đã nhận dạng thành văn bản mạch lạc để tiếp tục xử lý.

Hình 2. Tìm hiểu cách OCR hoạt động. Hình ảnh do tác giả thực hiện.

Các model OCR mã nguồn mở phổ biến#

Khi xây dựng một ứng dụng thị giác máy tính có chức năng trích xuất văn bản, việc lựa chọn model OCR phù hợp phụ thuộc vào các yếu tố như độ chính xác, khả năng hỗ trợ ngôn ngữ và mức độ dễ dàng tích hợp vào các hệ thống thực tế.

Ngày nay, nhiều model mã nguồn mở cung cấp tính linh hoạt, sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng và hiệu năng đáng tin cậy mà các developer cần. Hãy cùng điểm qua một số lựa chọn phổ biến nhất và những điểm khiến chúng nổi bật.

Tesseract OCR#

Tesseract là một trong những model OCR mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Model này ban đầu được phát triển tại các phòng thí nghiệm Hewlett-Packard ở Bristol, Anh và Greeley, Colorado, trong giai đoạn từ năm 1985 đến năm 1994. Năm 2005, HP phát hành Tesseract dưới dạng phần mềm mã nguồn mở; từ năm 2006, model này được Google duy trì với sự đóng góp liên tục từ cộng đồng mã nguồn mở.

Một trong những tính năng chính của Tesseract là khả năng xử lý hơn 100 ngôn ngữ, khiến đây trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho các dự án đa ngôn ngữ. Những cải tiến liên tục đã nâng cao độ tin cậy khi đọc văn bản in, đặc biệt trong các tài liệu có cấu trúc như biểu mẫu và báo cáo.

Hình 3. Nhận dạng văn bản bằng Tesseract OCR (nguồn).

Tesseract thường được sử dụng trong các dự án liên quan đến quét hóa đơn, lưu trữ hồ sơ giấy hoặc trích xuất văn bản từ các tài liệu có bố cục tiêu chuẩn. Tesseract hoạt động tốt nhất khi chất lượng tài liệu tốt và bố cục không thay đổi đáng kể.

EasyOCR#

Tương tự, EasyOCR là thư viện OCR mã nguồn mở dựa trên Python do Jaided AI phát triển. Thư viện hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ, bao gồm các hệ chữ Latin, Trung Quốc, Ả Rập và Cyrillic, khiến đây trở thành công cụ linh hoạt để nhận dạng văn bản đa ngôn ngữ.

Được thiết kế để xử lý cả văn bản in và viết tay, EasyOCR hoạt động hiệu quả với các tài liệu có bố cục, font chữ hoặc cấu trúc khác nhau. Tính linh hoạt này khiến EasyOCR trở thành lựa chọn phù hợp để trích xuất văn bản từ nhiều nguồn đa dạng như biên lai, biển báo đường phố và biểu mẫu có nội dung đa ngôn ngữ.

Được xây dựng trên PyTorch, EasyOCR tận dụng các kỹ thuật deep learning để phát hiện và nhận dạng văn bản chính xác. Thư viện chạy hiệu quả trên cả CPU và GPU, cho phép mở rộng tùy theo tác vụ, dù là xử lý một vài hình ảnh cục bộ hay xử lý các batch file lớn trên những hệ thống mạnh hơn.

Là một công cụ mã nguồn mở, EasyOCR được hưởng lợi từ các bản cập nhật thường xuyên và những cải tiến do cộng đồng đóng góp, giúp thư viện luôn cập nhật và thích ứng với nhiều nhu cầu OCR trong thực tế.

PaddleOCR#

PaddleOCR là bộ công cụ OCR hiệu năng cao do Baidu phát triển, kết hợp phát hiện và nhận dạng văn bản trong một pipeline tinh gọn. Với khả năng hỗ trợ 80 ngôn ngữ, bộ công cụ có thể xử lý các tài liệu phức tạp như biên lai, bảng và biểu mẫu.

Điểm khác biệt của PaddleOCR là bộ công cụ được xây dựng trên framework deep learning PaddlePaddle. Framework PaddlePaddle được thiết kế để phát triển và triển khai model AI dễ dàng, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng. Ngoài ra, PaddleOCR vẫn mang lại độ chính xác cao ngay cả trên hình ảnh chất lượng thấp hoặc nhiều thành phần gây nhiễu, khiến đây trở thành lựa chọn phù hợp cho các tác vụ OCR thực tế, trong đó độ chính xác và độ tin cậy là yếu tố then chốt.

Hình 4. Workflow của PaddleOCR (nguồn).

Hơn nữa, PaddleOCR có tính module hóa cao, cho phép developer tùy chỉnh pipeline bằng cách lựa chọn các component phát hiện, nhận dạng và phân loại cụ thể. Với các API Python được tài liệu hóa đầy đủ và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng, đây là một giải pháp linh hoạt, sẵn sàng cho môi trường production và phù hợp với nhiều ứng dụng OCR.

Các model OCR mã nguồn mở phổ biến khác#

Dưới đây là một số model OCR mã nguồn mở khác thường được sử dụng:

• MMOCR: Được thiết kế cho các dự án phức tạp hơn, MMOCR có thể phát hiện văn bản và hiểu cách văn bản được sắp xếp trên một trang. MMOCR lý tưởng để xử lý bảng, bố cục nhiều cột và các tài liệu phức tạp về mặt trực quan khác.
• TrOCR: Được xây dựng trên Transformer, một loại model deep learning đặc biệt hiệu quả trong việc hiểu các chuỗi văn bản, TrOCR nổi bật khi xử lý các đoạn văn dài và bố cục lộn xộn, không có cấu trúc. Đây là lựa chọn đáng tin cậy khi nội dung có dạng ngôn ngữ liên tục thay vì các nhãn riêng lẻ.

Các ứng dụng phổ biến của model OCR#

Khi công nghệ OCR trở nên tiên tiến hơn, vai trò của nó đã mở rộng vượt xa việc số hóa cơ bản. Trên thực tế, các model OCR hiện được ứng dụng trong nhiều ngành phụ thuộc vào thông tin dạng văn bản. Dưới đây là một số cách OCR đang được áp dụng trong các hệ thống thực tế hiện nay:

• Ngành pháp lý và khám phá dữ liệu điện tử: Các công ty luật sử dụng OCR để quét hàng nghìn trang tài liệu pháp lý, giúp tìm kiếm hợp đồng, hồ sơ tòa án và bằng chứng nhanh hơn nhằm phục vụ việc khám phá và phân tích.
• Chăm sóc sức khỏe: Các bệnh viện sử dụng model OCR để số hóa hồ sơ bệnh nhân, diễn giải đơn thuốc viết tay và quản lý báo cáo xét nghiệm hiệu quả. Điều này tinh gọn các tác vụ hành chính và cải thiện độ chính xác trong các workflow y tế.
• Bảo tồn lịch sử: Các bảo tàng, thư viện và kho lưu trữ sử dụng OCR để số hóa sách cũ, bản thảo và báo chí, bảo tồn di sản văn hóa có giá trị và giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng tìm kiếm.
• Xác minh giấy tờ tùy thân và hộ chiếu: Nhiều hệ thống onboarding số và hệ thống du lịch dựa vào OCR để trích xuất dữ liệu quan trọng từ các giấy tờ do cơ quan chính phủ cấp. Việc kiểm tra danh tính nhanh hơn và giảm lỗi nhập liệu thủ công mang lại trải nghiệm người dùng thuận tiện hơn cùng mức độ bảo mật cao hơn.

Hình 5. Máy quét dựa trên OCR để xác minh danh tính qua hộ chiếu. (nguồn).

Ưu và nhược điểm của các model OCR#

Các model OCR đã có những bước tiến dài kể từ khi lần đầu được hình thành vào những năm 1950. Hiện nay, chúng dễ tiếp cận hơn, chính xác hơn và thích ứng tốt hơn với nhiều loại nội dung và nền tảng. Dưới đây là những thế mạnh chính mà các model OCR hiện đại mang lại:

• Cải thiện khả năng tiếp cận: OCR giúp nội dung dễ tiếp cận hơn bằng cách chuyển tài liệu in thành các định dạng mà trình đọc màn hình có thể đọc được, hỗ trợ người dùng khiếm thị.
• Tăng cường pipeline machine learning: OCR đóng vai trò cầu nối, chuyển dữ liệu trực quan không có cấu trúc thành văn bản có cấu trúc để các model machine learning ở các bước sau có thể sử dụng.
• Trích xuất không cần template: OCR tiên tiến không còn yêu cầu các template cứng nhắc — nó có thể trích xuất thông tin một cách thông minh ngay cả khi bố cục giữa các tài liệu khác nhau.

Mặc dù có nhiều ưu điểm, các model OCR vẫn gặp một số thách thức, đặc biệt khi đầu vào không hoàn hảo. Dưới đây là những hạn chế phổ biến cần lưu ý:

• Nhạy cảm với chất lượng hình ảnh: OCR hoạt động tốt nhất với hình ảnh rõ nét; ảnh bị mờ hoặc tối có thể ảnh hưởng đến kết quả.
• Gặp khó khăn với một số kiểu chữ viết tay hoặc font chữ: Chữ viết cầu kỳ hoặc lộn xộn vẫn có thể khiến ngay cả những model tốt nhất bị nhầm lẫn.
• Vẫn cần hậu xử lý: Ngay cả khi có độ chính xác cao, đầu ra OCR thường vẫn cần con người rà soát hoặc làm sạch, đặc biệt đối với các tài liệu quan trọng.

Những điểm chính#

OCR cho phép máy tính đọc văn bản từ hình ảnh, nhờ đó thông tin này có thể được sử dụng trong các hệ thống số. OCR đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý tài liệu, biển báo và ghi chú viết tay, đồng thời mang lại tác động lớn trong những lĩnh vực đòi hỏi tốc độ và độ chính xác cao.

Các model OCR cũng thường hoạt động cùng với những model như Ultralytics YOLO11, vốn có thể phát hiện các đối tượng trong hình ảnh. Kết hợp với nhau, chúng cho phép hệ thống hiểu nội dung được viết là gì và xuất hiện ở đâu. Khi các công nghệ này tiếp tục được cải thiện, OCR đang trở thành một phần cốt lõi trong cách máy móc diễn giải và tương tác với thế giới.

Bạn tò mò về vision AI? Hãy truy cập repository GitHub của chúng tôi và kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tiếp tục khám phá. Tìm hiểu về những đổi mới như AI trong xe tự lái và vision AI trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép và bắt đầu một dự án thị giác máy tính!