泰国文字OCR识别：突破复杂字形，赋能多场景应用！

技术实现

（1）预处理

• 图像增强：去噪、二值化、倾斜校正（如霍夫变换）。
• 文本检测：使用CNN（如YOLO、EAST）或Transformer（如DBNet）定位文本区域。

（2）字符识别

• 传统方法：基于特征提取（HOG、SIFT）+ SVM/随机森林，但对泰文效果有限。
• 深度学习主流方案：
  • CRNN（CNN+RNN+CTC）：适合印刷体泰文。
  • Transformer模型（如TrOCR）：对复杂排版鲁棒性更强。
  • 端到端模型（如PP-OCRv3）：联合检测与识别，提升效率。

（3）后处理

• 语言模型纠错：结合N-gram或BERT优化分词和语义纠错（如解决无空格问题）。
• 规则引擎：校验泰文拼写规则（如辅音-元音组合合法性）
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技术亮点：
复杂字形处理：泰文44辅音+32元音+4声调，OCR如何应对叠加、环绕结构？
无空格分词：基于BERT+规则引擎，解决词间无空格的识别难题！
轻量化部署：PP-OCRv3、TrOCR模型优化，手机也能实时翻译菜单/路牌！

应用场景：
古籍佛经数字化 |  银行票据识别 | 教育试卷批改 | 旅游菜单翻译

挑战与未来：
小样本数据？多字体适配？低资源优化？——AI正在攻克！