PaddleOCR中文字识别置信度过滤问题分析与解决方案

问题背景

在使用PaddleOCR进行中文文字识别时，用户反馈系统无法正确识别"撮"字。经过深入分析，发现这并非模型本身的识别能力问题，而是由于系统默认的置信度过滤机制导致的。

技术原理

PaddleOCR作为一款优秀的OCR工具，其识别流程包含多个关键环节：

1. 文本检测：定位图像中的文本区域
2. 文本识别：对检测到的文本区域进行字符识别
3. 后处理：对识别结果进行过滤和优化

其中，置信度过滤是后处理阶段的重要步骤，系统会默认过滤掉置信度低于0.5的识别结果，以提高整体识别准确率。

问题分析

通过用户提供的测试案例和日志分析，我们发现：

1. "撮"字在识别阶段的置信度为0.824，虽然模型能够识别，但低于默认的0.5过滤阈值
2. 这种现象在批量处理时尤为明显，约17%的图片存在类似问题
3. 多线程环境下偶尔能识别出来，可能与资源竞争导致的阈值计算波动有关

解决方案

针对这一问题，我们推荐以下几种解决方案：

1. 调整置信度阈值

通过修改--drop_score参数降低过滤阈值：

python tools/infer/predict_system.py --drop_score 0.4 ...

2. 使用最新模型

确保使用PP-OCRv4模型，该模型在识别准确率上有显著提升：

--det_model_dir pretrain/ch_PP-OCRv4_det_server_infer 
--rec_model_dir pretrain/ch_PP-OCRv4_rec_infer/

3. 优化图像预处理

对于识别困难的字符，可以尝试：

• 提高输入图像分辨率
• 增强图像对比度
• 去除背景干扰

实践建议

1. 对于通用场景，建议保持默认0.5的过滤阈值
2. 对识别率要求高的专业场景，可适当降低至0.3-0.4
3. 批量处理时，建议先小规模测试确定最佳阈值
4. 关注识别日志中的置信度信息，针对性优化问题字符

总结

PaddleOCR的置信度过滤机制是为了平衡识别率和准确率而设计的。理解这一机制后，用户可以通过调整参数获得更好的识别效果。在实际应用中，应根据具体需求和数据特点，找到准确率与召回率的最佳平衡点。