一、竖排文字识别：OCR领域的技术挑战

竖排文字识别（Vertical Text Recognition, VTR）是OCR技术中极具挑战性的分支。与传统横排文字不同，竖排文字在东亚古籍、书法作品、日式排版等领域广泛应用，其字符排列方向与视觉特征与横排文字存在本质差异。例如，中文古籍中的竖排文字需处理从右至左的阅读顺序、字符间距不均、历史字体演变等问题，而日文竖排则需兼容平假名、片假名与汉字的混合排版特性。

当前主流OCR模型（如CRNN、Transformer-based）多针对横排文字优化，直接应用于竖排场景时，准确率显著下降。实验表明，同一模型在横排中文测试集上的F1值可达95%，但在竖排古籍测试集上可能骤降至70%以下。这一差距的核心原因在于训练数据中竖排样本的稀缺性——公开数据集中竖排文字占比不足5%，且存在标注不规范、字体单一等问题。

二、合成数据集：突破竖排OCR瓶颈的关键路径

（一）合成数据集的核心价值

合成数据集通过算法生成模拟真实场景的文字图像，具有三大优势：

1. 规模可控性：可无限扩展样本量，解决真实数据收集成本高的问题。例如，通过参数化生成10万张竖排古籍样本的成本仅为人工采集的1/20。
2. 多样性增强：可精准控制字体、背景、噪声等变量。如合成数据集可包含宋体、楷体、行书等20种字体，而真实古籍数据集通常仅覆盖3-5种。
3. 标注自动化：生成时同步生成字符级标注，避免人工标注的误差。实验显示，合成数据标注的准确率可达99.9%，而人工标注误差率约为0.5%-1%。

（二）竖排合成数据集的构建方法

1. 文本内容生成：

   • 领域适配：古籍场景需生成文言文、诗词等特定文本，可通过NLP模型（如BERT）生成符合语法规则的竖排文本。
   • 字符分布控制：确保高频字（如“之”“者”）与低频字（如生僻字）按真实比例分布，避免模型对高频字过拟合。

2. 排版规则建模：

   • 方向控制：实现从右至左、从上至下的严格排版，需在生成时定义字符坐标的垂直递增规则。
   • 行间距调整：模拟古籍中行间距不均的特性，通过随机函数生成0.5-2倍字符高度的间距。

3. 视觉特征增强：

   • 字体渲染：使用矢量字体库（如FreeType）生成不同风格的竖排文字，支持笔画粗细、倾斜度等参数调整。
   • 背景干扰：添加纸张纹理、泛黄效果、墨渍等噪声，提升模型对真实场景的鲁棒性。例如，通过Perlin噪声算法生成古籍纸张的纤维纹理。

三、数据增强技术：提升合成数据实用性的关键

（一）几何变换增强

1. 旋转与倾斜：模拟古籍装订导致的文字倾斜，随机旋转-5°至+5°。
2. 透视变换：通过仿射变换模拟拍摄角度变化，增强模型对非正视视角的适应能力。

（二）纹理与噪声注入

1. 纸张纹理：叠加宣纸、毛边纸等不同材质的纹理图层，透明度控制在10%-30%。
2. 墨色变化：通过HSV色彩空间调整文字颜色，模拟墨色浓淡不均的效果。

（三）混合增强策略

将多种增强方法组合应用，例如先进行透视变换，再叠加纸张纹理与墨渍噪声。实验表明，混合增强可使模型在真实数据上的准确率提升8%-12%。

四、数据集评估与优化

（一）评估指标体系

1. 字符准确率（CAR）：正确识别的字符数占总字符数的比例。
2. 行准确率（LAR）：完整正确识别的行数占总行数的比例，对竖排文字尤为重要。
3. 排版正确率（FAR）：识别结果是否符合竖排阅读顺序（从右至左）。

（二）迭代优化方法

1. 错误分析：通过混淆矩阵定位高频错误字符（如“日”与“目”），针对性补充合成样本。
2. 对抗样本生成：使用GAN模型生成难样本，如重叠字符、断裂笔画等，提升模型鲁棒性。

五、实践建议与工具推荐

（一）开发者建议

1. 分阶段构建：先生成基础字体样本，再逐步添加噪声与复杂背景。
2. 领域适配：古籍OCR需侧重生僻字与文言文，而日文OCR需强化平假名混合排版样本。
3. 持续更新：每季度补充新字体与场景样本，避免模型过时。

（二）开源工具推荐

1. TextRecognitionDataGenerator：支持竖排文字生成，可自定义字体、背景与噪声。
2. SynthText：基于场景文本的合成工具，适合模拟古籍拍摄效果。
3. Python示例代码：

   from TRDG import ImageGenerator
   generator = ImageGenerator(
    size=(1024, 1024),
    text_color="#000000",
    background_type="image",
    handwriting=False,
    orientation="vertical",  # 关键参数：竖排模式
    fonts=["path/to/chinese_font.ttf"]
   )
   for img, label in generator.generate(100):
    img.save(f"vertical_{label}.png")

六、未来展望

随着多模态大模型的发展，合成数据集将向更高真实感演进。例如，结合扩散模型生成更自然的古籍纹理，或利用NER模型标注字符的语义信息。对于开发者而言，掌握竖排合成数据集的构建技术，将是突破OCR垂直领域瓶颈的核心竞争力。