日本語対応オープンソースOCRの比較 その３
> Source: Zenn_Python
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// Problem
多様なOCRモデルが次々と登場する中で、用途に応じた最適なモデルの選定が課題となっている。特に日本語の認識精度、処理速度、および古典籍のような特殊な書体への対応力を正確に把握する必要がある。
// Approach
TesseractやPaddleOCRを含む計10種類のモデルに対し、CPUおよびGPU環境での処理時間、認識精度、出力テキストの正確性を、標準文、ランダム文字列、古典籍の3パターンで測定・比較した。
// Result
ChromeScreenAIが精度・速度ともに最高性能を示した。古典籍ではNDLOCR-Liteが圧倒的な強みを見せ、GLM-OCRは高精度ながら処理速度に大きな課題があることが明らかになった。
Senior Engineer Insight
> 汎用的な精度だけでなく、古典籍等の特定ドメインへの適応性や、推論コスト（CPU/GPU時間）を考慮したモデル選定が実運用における鍵となる。