一、痛点分析

1.1 泰语文字特性带来的挑战

• 复杂字符集：泰语有44个辅音字母、15个元音符号、4个声调符号和10个数字，组合形式多样
• 上下叠加结构：泰文字符常在垂直方向叠加组合，增加分割难度
• 无词间空格：泰语单词间无明确分隔符，影响词语切分
• 多音调符号：声调符号位于字符上方，影响行定位和字符识别

1.2 实际应用中的问题

• 现有OCR系统对泰语识别准确率普遍偏低（约80-85%）
• 手写体泰文识别技术不成熟
• 古籍、印刷质量差的文档识别困难
• 混合中英泰多语言文档处理能力不足

二、技术实现方案

2.1 系统架构

2.2 关键技术模块

2.2.1 图像预处理

• 自适应二值化：结合局部阈值处理光照不均问题
• 噪声去除：使用非局部均值去噪算法
• 倾斜校正：基于文本行方向的Hough变换校正
• 分辨率增强：基于超分辨率网络(SRCNN)提升低质量图像

2.2.2 文本检测

• CTPN(Connectionist Text Proposal Network)：检测任意方向文本行
• DBNet：基于分割的文本检测，适应泰文密集排版特性
• 泰语特定优化：调整anchor比例适应泰文高宽比

2.2.3 字符分割

• 垂直投影分析：处理上下叠加字符
• 连通域分析：结合泰文字符结构特性调整参数
• CRNN辅助分割：利用识别反馈优化分割边界

2.2.4 泰语识别核心

• CRNN(CNN+BiLSTM+CTC) 基础架构
• 改进方向：
  • 加入注意力机制(SAN)
  • 泰语专用字符集设计(包含所有组合形式)
  • 多尺度特征融合
  • 声调符号特殊处理模块

2.2.5 后处理

• 语言模型校正：基于n-gram和LSTM的泰语语言模型
• 规则校正：泰语拼写规则校验
• 混合文本处理：中英泰多语言自动分类与校正

2.3 训练数据与模型优化

• 数据增强：字体变形、背景合成、噪声添加等
• 迁移学习：先在合成数据预训练，再微调真实数据
• 主动学习：针对难样本重点优化
• 泰语专用数据集：构建包含100万+泰语文本行数据集

三、应用场景

3.1 政府与企业文档数字化

• 泰国政府档案电子化
• 企业合同、发票自动处理
• 银行表单识别

3.2 教育领域

• 泰语学习APP中的文字提取
• 试卷自动批改
• 古籍数字化保护

3.3 零售与物流

• 商品标签识别
• 快递面单自动录入
• 泰语商品评论分析

四、场景技术实现

4.1 混合文档处理

• 多语言检测：基于字符频率分布的语言分类
• 版面分析：表格、图文混合排版处理
• 泰英中识别切换：动态加载不同语言模型

4.2 手写泰文识别

• 数据收集：构建10万+手写样本库
• 风格适应：使用GAN生成不同书写风格样本
• 时序建模：强化BiLSTM对连笔字的处理

4.3 低质量文档增强

• 文档修复网络：联合去噪、去模糊和超分辨率
• 多帧融合：针对手机拍摄的多帧图像融合
• 对抗样本训练：提升模型鲁棒性

六、未来优化方向

1. 结合泰语语法规则的深度语义校正
2. 小样本学习提升稀有字体识别
3. 3D曲面文本的泰语识别
4. 与语音识别结合的泰语多模态输入