【UiPath】Extended Languages OCR の読み取り結果を WebAPI のレスポンスベースで比較・分析する

# はじめに

- 本記事では、Extended Languages OCR の読み取り結果を従来のOCR（CJK-OCR）と比較・分析した内容を扱います。
- 記事の内容は、個人の見解または確認結果であり、UiPath の公式見解ではありません。
- 製品仕様や参考画像は 2024年8月22日時点のもので構成しています。

## 前提補足

本検証では Studio のアクティビティではなく、Document Understanding のデジタル化用の WebAPI をもちいて従来のOCRとの読み取り結果の違いを確認していきます。

外部アプリケーションの登録やSwaggerの使い方などは Jun様（UiPath Friends のMVPの方）の次の記事が参考になります。

https://qiita.com/Jun96427231/items/1de735e52452717cfeae

# 比較結果（CJK-OCR vs Extended Languages OCR）

## 比較検証にもちいた画像データ

![ropia_receipt.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/49ea054e-9c58-ba3a-052e-667edfd8b1e4.jpeg)

（レスポンスの参考イメージ）
![レスポンスの参考イメージ.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/39faad48-146d-de67-6f57-fff4a40b7fc1.jpeg)

## 差分参考
### 文字

***左：CJK-OCR***　　　　　　　***右：EL-OCR***
![差分1.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/37a00fb0-7e31-0c04-f81f-30a31b4aab63.jpeg)
![差分2.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/39a76d42-fc5c-578c-e60d-adb50404fc0c.jpeg)
![差分3.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/a9716798-6d3c-5221-e639-4755f111b7e5.jpeg)
![差分4.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/9df0e5c3-480a-3a79-fd25-19a365d91f8b.jpeg)
![差分5.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/d1bce650-88db-e75c-eb79-3d72ebf91876.jpeg)

外税の「外」と税率の数字で、「外8」または「外10」という文字列がレシートの明細行の一番左に並ぶのですが、この『外』という字を従来のOCRでは「タ」or「ト」or「91」と認識してしまう様です。
Extended Languages OCR は目視確認した限りではほとんど正確に読み取っていました！（最後の「E5」だけ何を読んだのか不明。CJK-OCRだと「FŐ-+」と読んでいる。。。）

「(」左括弧もCJK-OCRでは認識できていない箇所が複数あるのに対して、ELOはすべて認識できています！

### OCR信頼度

![差分6.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/9399a870-b995-11fc-9bad-67a2723e31b2.jpeg)

抽出文字の数は10個しか差はないものの、OCR信頼度の合計では***20***の差がある＝EL-OCRの方が全体的に識字精度が高いと考えられます。（文字1つの信頼度の最高点が1のため、CJK-OCRの信頼度が1に近いものばかりだった場合は10点しか差は開かない）

### 座標

『食』
EL-OCR の "polygon": [423,107,440,107,441,136,423,136]
![EL_aftertrim_ropia_receipt.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/f03c61b0-e80a-cd8e-e594-677797545e61.jpeg)

CJK-OCR の "polygon": [420,106,442,106,441,138,419,137]
![CJK_aftertrim_ropia_receipt.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/988c7c0a-c930-a264-d15a-e3d856e10664.jpeg)

→　若干 CJK-OCR の方が広く認識している

『活』
EL-OCR の "polygon": [485,107,508,107,506,137,484,138]
![EL_aftertrim_ropia_receipt2.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/408ab267-5e08-7792-36ad-50626d36c210.jpeg)

CJK-OCR の "polygon": [489,107,507,107,507,137,490,137]
![CJK_aftertrim_ropia_receipt2.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/923ce84c-ee3d-24d9-99b2-9f5264c2175b.jpeg)

→　「活」で認識できているものの、CJK-OCRの方はもう少しで完全に”さんずい”が切れてしまう位置で領域を認識している。

『外』　※CJKでは「タ」「ト」で認識した箇所
EL-OCR の "polygon": [679,529,700,529,700,564,679,564]
![EL_aftertrim_ropia_receipt3.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/bfde855a-95ab-7bb0-97d4-7d67bb1fc565.jpeg)

CJK-OCR の "polygon": [674,529,691,530,688,565,672,565]
![CJK_aftertrim_ropia_receipt3.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3301444/922e743e-4f25-7ca5-3a8a-e9fb01263b70.jpeg)

→　CJK-OCRの方がEL-OCRより左側に領域認識している結果、「タ」「ト」に分かれてしまった？可能性あり

# さいごに

いかがでしたでしょうか。
CJK-OCRでも結構精度は高いとおもっていましたが、
Extended Languages OCR はさらによいですねｂ
これから DU で自動化する人は迷わず Extended Languages OCR をお使いください！！
最後までお読みいただきありがとうございます(・ω・)ノ