生僻字AI识别

生僻字AI识别模型是结合OCR技术、深度学习算法与语言模型构建的专用解决方案，通过多阶段处理实现罕见汉字的精准识别与语义解析。

生僻字识别现状分析

生僻字出现频率极低，难以获取充足的标注样本。

生僻字结构常包含嵌套部首或非常规笔画组合。

印刷体与手写体字形差异显著，不同载体。

生僻字总数超８万，需持续扩展并动态更新模型。

去噪优化：灰度化、二值化处理图像，消除背景干扰（如手写模糊、纸质纹理）。
文字定位：边缘检测与连通域分析分离文字区域，解决生僻字因结构复杂导致的粘连问题。

字符分离：针对生僻字的非常规结构（如嵌套部首），采用自适应分割算法（如DBnet）提升单字切分精度。

扫描的表格具有固定的结构。拟采用语义分割的方法先提取表格的横线和纵线。对表格图片应用深度学习进行图像分割，分割的目的是对表格线部分进行标注。

PP-OCRv5在手写中文、古籍场景的F1值达0.8以上，较v4版提升13%。
大模型OCR（如Gemini 2.5 Pro）通过预训练语言模型增强上下文理解能力。

结合文字识别等工具，对各类证件信息进行识别，并转化为数字档案，包括身份证、户口簿、房产证、独生子女证、集体土地证、等证件。