Tesseract.js中识别连续点符号时产生乱码问题的分析与解决

在使用Tesseract.js进行OCR文字识别时，当遇到包含大量连续点符号（...）的文本时，识别结果可能会出现意外的乱码字符组合。这种现象主要与Tesseract底层识别模型的工作机制有关。

问题现象

典型的识别异常表现为：

1. 连续点符号被替换为无意义的字母组合（如"eeenenoeneneenenene"）
2. 在点符号后附加随机生成的垃圾文本
3. 识别结果与原始图像内容严重不符

根本原因分析

这个问题源于Tesseract的LSTM神经网络模型（oem=1）的特性。LSTM模型在处理非标准文本模式时容易产生"幻觉"，特别是面对以下情况：

• 连续重复的简单图形（如多个点）
• 低对比度的文本区域
• 非常规的排版格式

LSTM模型基于上下文预测的特性，会尝试将视觉特征"合理化"为已知的词汇模式，导致生成实际上不存在的文本内容。

解决方案比较

方案一：改用传统识别模式（oem=0）

• 优点：传统模式基于形状匹配，不易产生文本幻觉
• 缺点：
  • 对斜体文本识别率较低
  • 整体准确率不如LSTM模型
  • 对复杂排版适应性差

方案二：预处理优化

1. 图像二值化调整：优化阈值使点符号更清晰
2. 区域分割：将点符号区域与其他文本隔离处理
3. 分辨率提升：确保每个点符号有足够像素表现

方案三：后处理过滤

1. 建立点符号替换规则：将特定模式的无意义组合替换为"..."
2. 置信度过滤：结合Tesseract提供的字符置信度剔除低分结果
3. 正则表达式清洗：移除不符合预期格式的识别内容

最佳实践建议

对于包含大量点符号的文档识别，推荐采用组合策略：

1. 首先尝试LSTM模型获取基础识别结果
2. 对疑似点符号区域进行传统模式二次识别
3. 应用基于规则的后处理修正
4. 对关键区域实施人工校验

开发者应当根据具体应用场景，在识别准确率和处理效率之间寻找平衡点。对于专业文档处理系统，建议建立针对点符号的特例处理模块，通过多模型协作的方式提升整体识别质量。