一、算法用途和处理链
App 可使用 iOS Vision、Android ML Kit 或用户主动启用的服务端 PaddleOCR 读取图片文字，再通过规则提取名称、日期、期限、金额、渠道和自动续费信息。
日期推理会区分生产日期、到期日、购买日期、账单日期等语义，并在证据充分时根据“生产日期 + 保质期”、“购买日期 + 保修期”等关系计算候选到期日。最多两张图片可联合提供喷码日期与包装期限证据。
二、用户确认和重要边界
算法输出只作为候选。结果页应展示证据、置信度、冲突和推理规则；用户未勾选确认前不得保存或创建提醒。低置信度、冲突或无法判断时，应提示核对或补拍，不静默猜测。
该算法不作对个人权益有重大影响的自动化决定，不用于广告推荐、信用评价、价格歧视或用户画像。
三、已知局限
- 喷墨、反光、弯曲包装、模糊、遮挡、低对比度或特殊字体会降低 OCR 准确性。
- 同一图片出现多个日期、只有年月、缺少“生产/有效期”关键词或期限单位不清时，可能误判日期性质。
- 开封后期限、储存条件、厂商政策、会员页面变化等信息可能无法从图片完整获得。
- 云端与本地模型版本和设备能力不同，结果可能存在差异。
四、改进、训练与反馈
训练贡献当前关闭。普通云端识别图片和用户更正不会自动进入训练集。未来模型训练必须基于独立授权、去标识化、数据血缘、评测门禁、模型卡和人工批准。
匿名质量反馈只记录随机请求标识、是否采纳及被更正字段数量，不记录图片、OCR 全文或具体修改值。
五、更正和申诉
你可在确认页修改或拒绝候选，删除已保存结果，并拨打 18267400651 反馈算法问题。反馈时可提供非敏感的错误类型和随机请求标识，但不要发送含个人敏感信息的原图。