OCRQualität

OCRQualität beschreibt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von optischer Zeichenerkennung erzeugten Textausgabe. Sie umfasst die Erkennung einzelner Zeichen und Wörter sowie die korrekte Zuordnung von Layoutinformationen wie Spalten, Tabellen und Absätzen. Die Qualität ergibt sich aus dem Quellmaterial, dem Erkennungsmodell und dem Nachbearbeitungsprozess.

Zu den zentralen Qualitätskennzahlen gehören der Zeichenfehlerquote (CER) und die Wortfehlerquote (WER). Oft werden auch die reine Erkennungsgenauigkeit, Konfidenzwerte der Erkennung sowie die Korrekturquote durch Rechtschreib- oder Wörterbuchmodelle berichtet. Für Dokumente mit komplexem Layout spielt die Qualität der Layoutanalyse eine wichtige Rolle. Benchmarking erfolgt häufig mit ICDAR-, IAM- oder anderen standardisierten Datensätzen.

Wichtige Einflussfaktoren sind Bildauflösung und Qualität (DPI, Rauschen, Kontrast), Ausrichtung (Skew, Verzerrung), Schriftart und -größe, Druckqualität, sowie Sprache und Schriftzeichenkomplexität. Handschrift, historische Schriftarten oder Mehrsprachigkeit stellen besondere Herausforderungen.

Verbesserungen ergeben sich durch Vorverarbeitung (Rauschreduzierung, Dynamik, Deskew), Nachbearbeitung (Korrektur, Lexikon- oder Kontextmodelle) und domänenspezifisches Training. Der Einsatz mehrerer Erkennungsmodelle, Hybridsysteme sowie die Anpassung an Domäne erhöhen die Qualität. Die Wahl der Engine und der Sprachenpakete beeinflusst das Ergebnis maßgeblich.

Für ein robustes Qualitätsmanagement empfiehlt sich die Erstellung einer repräsentativen Ground-Truth-Grundlage, regelmäßiges Benchmarking, die Analyse von Konfidenzwerten und eine klare Nachbearbeitungsstrategie. OCRQualität bleibt stark domänenabhängig und erfordert laufende Optimierung.