В чем заключаются основные сложности при разработке систем машинного обучения для распознавания текстов?

Некоторые сложности, с которыми сталкиваются при разработке систем машинного обучения для распознавания текстов:

• Нехватка данных. habr.com Ограниченные обучающие наборы снижают точность и устойчивость моделей при работе с различными форматами документов, нестандартными шрифтами и изображениями низкого качества. habr.com
• Распознавание текстов, сгенерированных искусственным интеллектом. elar.urfu.ru Современные модели ИИ создают тексты, которые сложно отличить от написанных людьми. elar.urfu.ru Системы распознавания должны улавливать тонкие нюансы и паттерны, которые помогают классифицировать тексты на искусственные и естественные. elar.urfu.ru
• Адаптация к новым моделям. elar.urfu.ru Технологии ИИ развиваются быстрее, чем методы их распознавания. elar.urfu.ru Каждое поколение генеративных моделей становится более усовершенствованным, создавая тексты, которые всё труднее отличить от настоящих. elar.urfu.ru
• Расположение текста. labelme.ru Не всегда текст занимает всё изображение, он может находиться в случайном месте, быть повёрнут и искажён. labelme.ru
• Шум. labelme.ru Блики, отдалённость текста и прочие артефакты добавляют сложности и при обнаружении текста, и при его распознавании. labelme.ru
• Шрифты. labelme.ru Печатный текст распознать намного проще, чем рукописный, так как в нём соблюдается более чёткая структура символов (в сравнении с почерком, который может различаться даже у одного человека). labelme.ru
• Блочность текста. labelme.ru На странице книги весь текст организован в блоки из линий, чего нельзя сказать о тексте на случайном фото с улицы. labelme.ru
• Алфавит. labelme.ru Модель, обученная распознавать английский язык, не справится с каким-либо другим алфавитом. labelme.ru