Modele AI podnoszą skuteczność OCR i rekonstrukcji, ale jednocześnie rosną możliwości ochrony. Poniżej znajdziesz przegląd ryzyk, technik obrony oraz sposoby mierzenia skuteczności.
Dlaczego AI jest lepsza w OCR niż kiedyś?
Współczesne systemy wykorzystują sieci CNN i transformatory do rozpoznawania znaków i layoutu, a modele językowe korygują błędy. Efekt: większa tolerancja na szum i lepsza rekonstrukcja.
- Rekonstrukcja: radzenie sobie z niższą rozdzielczością i szumem.
- Layout: segmentacja kolumn, tabel, nagłówków.
- Post‑processing: korekta literówek modelami językowymi.
Strategie utrudniania OCR/NLP
1) Symulacja print–scan
Subtelny szum, winietowanie, mikro‑rotacja/warp osłabiają ostrość krawędzi glifów.
2) Halftone / dither
Raster na krawędziach tworzy „dziurki”, które mylą filtry wygładzające.
3) Strukturalny szum
Miękkie siatki w jasnych obszarach (z maską na znaki) – prawie niewidoczne dla człowieka, trudne dla OCR.
4) Spójne, umiarkowane DPI
150–220 DPI zwykle wystarcza do czytelności i ogranicza skuteczność super‑resolution po stronie atakującego.
Pipeline auto‑dostrajania
- Test: 2–3 strony (nagłówek, tabela, drobny druk) → OCR.
- Kryterium: zbyt wysoka trafność → zwiększ print‑scan/halftone lub pomniejsz o 5–10%.
- Walidacja: czytelność 125–150% zoom, rozmiar ≤ cel.
# Szybki test (Linux/macOS)
ls -lh "oryginal.pdf" "po_przetworzeniu.pdf"
tesseract sample_page.png - -l pol+eng 2>/dev/null | head -n 20
Metryki skuteczności
| Metryka | Cel | Uwagi |
|---|---|---|
| Czytelność | Bez bólu wzroku przy 125–150% zoom | Priorytet UX |
| Rozmiar pliku | ≤ 100% (High), 70–85% (Mid/Low) | Efektywny transfer |
| OCR recall | Niski na próbce | Utrudnia automatyzację |
Case study: raport 30 stron
Wejście: 30 stron, PDF 22 MB, wykresy + tekst. Konfiguracja: 220 DPI, JPEG Q=82, lekki print‑scan. Wynik: 17 MB (≈77%), dobra czytelność, niski recall OCR.
Następne kroki
Połączenie rasteryzacji, kompresji i szyfrowania to baza. Dodaj lekki „print‑scan” i kontrolę dystrybucji (linki czasowe, watermarki), a skuteczność weryfikuj krótkim testem OCR i przeglądem czytelności.