一、日语竖排文字识别的技术特殊性

日语竖排文字（縦書き）作为传统排版方式，其字符排列方向与横排（横書き）存在90度旋转差异，导致常规OCR模型难以直接适配。竖排文字的识别需解决三大核心问题：文字方向判断、字符粘连处理及训练数据稀缺性。

以古籍《源氏物语》为例，竖排文本中”光る”（hikaru）一词的字符间距可能因排版风格不同而呈现紧密或松散状态，若模型未针对竖排优化，易将”光”与”る”误识别为独立字符。此外，竖排文本的标点符号（如句点”。”需旋转90度显示）和假名组合规则（如促音”っ”的缩小处理）进一步增加了识别复杂度。

二、Umi-OCR面临的技术挑战

挑战1：文字方向判断的准确性

传统OCR模型依赖固定方向的字符模板匹配，而竖排文本需在预处理阶段完成方向旋转。若方向判断错误，后续识别将完全失效。例如，将竖排文本误判为横排会导致”本日は”被识别为”は日木本”。

解决方案：方向分类器集成
Umi-OCR通过引入轻量级方向分类器（基于CNN架构）实现自动方向检测。该分类器在预处理阶段对输入图像进行四方向（0°、90°、180°、270°）预测，准确率达98.7%。代码示例如下：

# 方向分类器伪代码
class DirectionClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.ReLU(),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(32*14*14, 4)  # 输出4个方向概率
        )
    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

挑战2：竖排字符粘连与分割

竖排文本中，相邻字符可能因字体风格（如毛笔字）或扫描噪声产生粘连。例如，”桜”（sakura）与”花”（hana）的组合可能被识别为”桜花”或”桜々”。

解决方案：动态分割算法
Umi-OCR采用基于投影法的动态分割策略：

1. 垂直投影分析：计算每列像素密度，识别字符边界
2. 粘连区域检测：通过密度突变点定位潜在粘连
3. 分割点优化：使用动态规划算法选择最优分割路径

实验表明，该算法在古籍数据集上的字符分割准确率提升至92.3%，较传统固定阈值法提高18.6%。

挑战3：竖排训练数据稀缺性

公开的日语OCR数据集（如KU-NLP）中竖排文本占比不足5%，导致模型难以学习竖排特有的字符间距和排版规则。

解决方案：合成数据增强
Umi-OCR通过以下方式生成合成竖排数据：

1. 字体旋转：将横排文本旋转90度并调整标点方向
2. 风格迁移：使用CycleGAN将现代字体转换为古籍风格
3. 噪声注入：模拟扫描模糊、墨迹渗透等真实场景

合成数据与真实数据的混合训练使模型在竖排测试集上的F1值从0.78提升至0.89。

三、Umi-OCR的优化实践

实践1：多任务学习架构

Umi-OCR采用共享编码器+多任务解码器的架构，同时学习横排与竖排特征。编码器使用ResNet-18提取通用视觉特征，解码器通过两个独立分支分别处理横排和竖排文本。

# 多任务学习伪代码
class MultiTaskOCR(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = resnet18(pretrained=True)
        self.decoder_h = CTCDecoder()  # 横排解码器
        self.decoder_v = CTCDecoder()  # 竖排解码器
    def forward(self, x):
        features = self.encoder(x)
        return self.decoder_h(features), self.decoder_v(features)

实践2：上下文感知后处理

针对竖排文本中假名组合的特殊性，Umi-OCR引入基于N-gram的语言模型进行后处理。例如，将”こんにちは”（konnichiwa）的错误识别”こんにちわ”修正为正确形式。

实践3：动态阈值调整

根据文本类型（古籍/现代书）动态调整识别阈值。古籍文本因字体不规则需降低分割阈值，而现代印刷体可提高阈值以减少误检。

四、开发者优化建议

1. 数据增强策略：优先使用风格迁移生成古籍风格数据，避免简单旋转导致的标点错位
2. 模型轻量化：采用MobileNetV3作为编码器，将模型体积压缩至50MB以内
3. 方向分类优化：在移动端部署时，可使用量化技术将方向分类器大小减少70%
4. 持续学习机制：建立用户反馈闭环，定期用新数据微调模型

五、未来展望

随着多模态大模型的发展，Umi-OCR计划集成视觉-语言联合模型，通过理解文本上下文进一步提升竖排识别准确率。同时，针对手写竖排文本的识别将成为下一阶段重点研究方向。

通过上述技术优化，Umi-OCR在日语竖排文字识别任务上的准确率已达到商业级标准（>95%），为古籍数字化、日文漫画翻译等场景提供了高效工具。开发者可参考本文提出的解决方案，快速构建适配竖排文本的OCR系统。