論文の概要: PreP-OCR: A Complete Pipeline for Document Image Restoration and Enhanced OCR Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20429v1
• Date: Mon, 26 May 2025 18:25:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.242732
• Title: PreP-OCR: A Complete Pipeline for Document Image Restoration and Enhanced OCR Accuracy
• Title（参考訳）: PreP-OCR: ドキュメントイメージ復元と拡張OCR精度のための完全なパイプライン
• Authors: Shuhao Guan, Moule Lin, Cheng Xu, Xinyi Liu, Jinman Zhao, Jiexin Fan, Qi Xu, Derek Greene,
• Abstract要約: PreP-OCRは、文書イメージの復元と意味認識後OCR修正を組み合わせた2段階のパイプラインである。 私たちの重要なイノベーションは、画像の明瞭さと言語的一貫性を共同で最適化することにあります。 我々のパイプラインは,過去のアーカイブをデジタル化するために,画像復元と言語的誤り訂正を統合する可能性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.50674472785442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces PreP-OCR, a two-stage pipeline that combines document image restoration with semantic-aware post-OCR correction to improve text extraction from degraded historical documents. Our key innovation lies in jointly optimizing image clarity and linguistic consistency. First, we generate synthetic image pairs with randomized text fonts, layouts, and degradations. An image restoration model is trained on this synthetic data, using multi-directional patch extraction and fusion to process large images. Second, a ByT5 post-corrector, fine-tuned on synthetic historical text training pairs, addresses any remaining OCR errors. Detailed experiments on 13,831 pages of real historical documents in English, French, and Spanish show that PreP-OCR pipeline reduces character error rates by 63.9-70.3\% compared to OCR on raw images. Our pipeline demonstrates the potential of integrating image restoration with linguistic error correction for digitizing historical archives.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文書画像復元とセマンティック・アウェア・ポスト・OCR補正を組み合わせた2段階パイプラインであるPreP-OCRを紹介し,劣化した歴史文書からのテキスト抽出を改善する。 私たちの重要なイノベーションは、画像の明瞭さと言語的一貫性を共同で最適化することにあります。 まず、ランダム化されたテキストフォント、レイアウト、劣化を伴う合成画像ペアを生成する。 画像復元モデルは、多方向パッチ抽出と融合を用いて、この合成データに基づいて訓練される。 第二に、BYT5ポストコレクタは、合成履歴テキストトレーニングペアに微調整され、残りのOCRエラーに対処する。 英語、フランス語、スペイン語の13,831ページの詳細な実験によると、PreP-OCRパイプラインは原画像上のOCRと比較して文字エラー率を63.9-70.3%削減している。 我々のパイプラインは,過去のアーカイブをデジタル化するために,画像復元と言語的誤り訂正を統合する可能性を実証している。

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