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LLM/VLM进行票据识别工作

news 来源：原创 2025/9/15 16:27:20

票据识别任务的需求是给定不同类型的票据图像，提取出指定的字段值，以json格式给出结构化信息。

目前的范式包括OCR，OCR+LLM, OCR+VLM，VLM四种方法。

一、OCR

利用OCR技术进行图像文字识别。
例如：https://github.com/AUGUSTRUSH8/ImageProcess
https://cloud.baidu.com/doc/OCR/s/yke30j1hq

流程

在这里插入图片描述
图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/7783443583

1.预处理：图像去噪、旋转、校正纠偏、图像去模糊处理。

2.文字检测：定位文本区域。

3.文字识别：进入具体区域提取文字。

4.后处理：规则引擎驱动。

优点

推理速度快；精度较高。

缺点

板式固定，泛化能力弱。

二、OCR+LLM

在2023年大模型流行后，发现可以利用大模型的语义理解和信息抽取能力，对OCR识别出的非结构化文本进行组织，同时结合上下文校正文字。
例如：https://zhuanlan.zhihu.com/p/655601678
https://www.cnblogs.com/little-horse/p/18316823

流程

1.利用OCR提取出一串文字
2.撰写提示词，提示大模型从这下文字里提取出结构化信息。
在这里插入图片描述
图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/655601678

优势

自动提取结构化信息；保留了OCR的精度。

缺点

依赖OCR的识别结果。

三、OCR+VLM

VLM比LLM能够处理更多的模态，最主流的就是图像。二者结合，使得不再完全依赖OCR的识别结果，VLM自身就能处理图像。
例如：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzOTU0NTQ0MA==&mid=2247543352&idx=1&sn=4999c5ab327bf40bc487397e11f1ef46&
https://zhuanlan.zhihu.com/p/7783443583

相比于OCR，VLM的引入带来的最大收益就是泛化性得到了巨大提升。
但同时，VLM由于图文模态的未能完全对齐，以及语言模型的幻觉问题，在识别精度上有所欠缺，甚至会杜撰字段的值。

二者结合在一定程度上会中和两种方法的优势，从而弥补两者的缺点。

方法1

类似与RAG，将OCR的识别结果放在提示词模版里，让VLM参考该识别结果，有针对性的提取票据字段。
在这里插入图片描述
图片来源：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzOTU0NTQ0MA==&mid=2247543352&idx=1&sn=4999c5ab327bf40bc487397e11f1ef46&

方法2

使用OCR的识别结果，作为Token判别器，干预token生成过程。从而确保VLM的输出是严格与OCR识别结果对齐的。
在这里插入图片描述
图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/7783443583

优点

结合了两种识别方法，在票据图像高质量的情况下能够提高识别精度。

缺点

仍然依赖OCR识别结果，在票据图像质量差的情况下反而会因为OCR识别结果错误导致整体识别错误，不如VLM。

四、VLM

VLM在预训练和监督微调阶段本身就有OCR数据集做训练，具有强大的OCR能力。
直接使用VLM的效果已经超越了绝大部分OCR和上述的方法。
例如：https://blog.csdn.net/xiyang_1990/article/details/144825329

实际测试发现，对于高质量的票据图像，OCR能够识别出大部分文字，VLM基本能够提取出所指定的字段。
对于低质量的票据图像，OCR不能识别出大部分文字，还有大量错字。VLM能够提取出所指定的字段，但部分值会错误。

现在使用DIFY等流程编排工具，已经能很快开发出一套票据识别系统了。

五、未来研究方向

正如RAG是大模型长文本能力不足的代餐，OCR也是VLM识别精度不足的代餐。

纯VLM的端到端票据识别是未来的研究重点。
优化方向：
1.针对垂域场景的微调：挑选低质量的票据，人工生成标注数据集，进行微调。

2.推理增强：人工设计推理过程，进行R1类的强化学习。

3.大规模继续预训练：在不同票据上进行继续预训练。

4.置信度计算：票据识别的重点在于哪些字段是准确的，哪些是不准确的。如果置信度能够正确反映这个情况，那VLM的应用将会如虎添翼。然而目前实测，置信度只是模型的token概率估计，遇到低质量的票据，模型会很自信地将自己的错误回答的token概率提升至最大。导致无法百分百根据置信度判断是否准确。

一、OCR

流程

优点

缺点

二、OCR+LLM

流程

优势

缺点

三、OCR+VLM

方法1

方法2

优点

缺点

四、VLM

五、未来研究方向

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