OCR技术的新突破：传统算法与多模态大模型的较量

大家好！今天咱们来聊聊OCR技术的最新进展。OCR，就是把图片里的文字转换成电子文本的技术。这可是个实用的东西，尤其是当你需要把纸质文档变成可编辑的文本时。

先说说传统的OCR算法。它们通常分两步走：先识别文字和位置，然后对文字进行后处理。百度的PaddleOCR在这方面做得不错，尤其是对中文的识别，准确率很高。但处理完后，我们还得想办法提取出有用的信息，这就需要规则匹配和命名实体识别（NER）了。

规则匹配，就是用特定的规则来提取信息，比如电话号码、身份证号这些有固定格式的信息。这种方法又快又准，但遇到没有固定格式的信息就不太行了。

命名实体识别，则是NLP的一部分，能识别出文本中的实体，比如人名、地名。这个过程包括分词、词性标注、实体识别和分类。虽然可以训练自己的模型，但很多时候，直接用别人训练好的模型更省事。比如RexUniNLU模型，效果就不错。

但如果你想要更精准的结果，那就得试试多模态大模型了。这些模型能同时处理文本和图像，理解它们之间的关系。它们的特点就是能处理多种数据，需要大量的计算资源，而且通常需要预训练和微调。

多模态大模型的应用很广泛，比如图像标注、视觉问答、多模态翻译等。它们能从文本描述生成图像，或者从图像中回答问题。

举个例子，快瞳科技的医疗票据识别模型，即使原始素材存在盖章重叠、字迹模糊、折叠、光线不均等缺陷，它也能准确从图片中识别出人物、公司、地址等信息。而且，它的响应速度很快，效果也非常好。感兴趣的朋友，可以去→ 测试下

不过，这些大模型也有缺点，比如需要的显存大，处理速度可能没有传统算法快。但它们的泛化能力强，能识别更多的关键信息。

总结一下，如果你需要快速、准确地提取格式化信息，传统算法可能更适合。但如果你需要更全面的识别能力，多模态大模型可能是更好的选择。当然，选择哪种方案，还得看你的具体需求和资源。不管怎样，OCR技术的发展，让我们处理信息的方式更加智能和高效了。