trOCR：Transformerによる文字認識の革新

trOCR APIとは？

trOCR（Transformerベース光学文字認識）は、Transformerアーキテクチャの力を活用したMicrosoftの画期的なOCRモデルです。従来のCNNベースOCRシステムとは異なり、vision transformers（ViT）とシーケンス間モデリングを統合し、手書きメモや低解像度スキャン、複雑なスクリプトなど困難な入力でも文脈と空間関係を理解できます。

主な特長:

• 人間並みの認識精度: 筆記体や歪んだテキストの読み取りに優れる
• 多言語対応: 英語、フランス語、ドイツ語などに対応
• 統合処理: テキスト検出と認識を一元化
• 容易な統合: Hugging Face Transformersライブラリ基盤

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trOCRの利点

• CNNモデルより15-20%高精度
• 手書き文字で90%超の精度
• 最小限の前処理: フォント・向き・ノイズに頑健
• 効率的な処理: GPU最適化

インストール方法

trOCRにはPyTorch/TensorFlowとHugging Face Transformersが必要:

pip install transformers torch torchvision
pip install datasets  # ファインチューニング用（オプション）

注意: microsoft/trocr-baseモデルはバリアント（印刷/手書き）ごとに約1.5GB必要。バッチ処理には8GB以上RAMを推奨。

コード例

手書き文字認識

from transformers import TrOCRProcessor, VisionEncoderDecoderModel
from PIL import Image

processor = TrOCRProcessor.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")
model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained("microsoft/trocr-base-handwritten")

image = Image.open("handwritten_note.jpg").convert("RGB")
pixel_values = processor(image, return_tensors="pt").pixel_values

generated_ids = model.generate(pixel_values)
text = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(f"抽出テキスト: {text}")

印刷文書処理

from transformers import pipeline
from PIL import Image

ocr = pipeline("image-to-text", model="microsoft/trocr-base-printed")
image = Image.open("document.png").convert("RGB")
results = ocr(image)

for item in results:
    print(item['generated_text'])

高度な活用方法

• OpenCVで画像前処理を改善
• 特定用途向けにモデルをカスタマイズ

応用事例

• 歴史的文書のデジタル化
• 請求書・契約書の自動処理
• アクセシビリティ技術

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