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ocr识别技术哪家好;什么是 OCR 技 术，有哪些好用的 OCR 软 件推荐?( 二 )


预处理完毕后，就到了文字识别的阶段 。这个阶段会涉及一些人工智能方面的知识，比较抽象，没法用图片表达，我尽量讲得简单易懂一些 。
特征是用来识别文字的关键信息，每个不同的文字都能通过特征来和其他文字进行区分 。对于数字和英文字母来说，这个特征提取是比较容易的，总共就 10 + 26 x 2 = 52 个字符，而且都是小字符集 。对于汉字来说，特征提取的难度就比较大了，因为首先汉字是大字符集；其次国标中光是最常用的第一级汉字就有3755个；最后汉字结构复杂，形近字多，特征维度就比较大 。
在确定了使用何种特征后，还有可能要进行特征降维，这种情况下，如果特征的维数太高，分类器的效率会受到很大的影响，为了提高识别速率，往往就要进行降维，这个过程也很重要，既要降低特征维数，又得使得减少维数后的特征向量还保留了足够的信息量（以区分不同的文字） 。
对一个文字图像，提取出特征，丢给分类器，分类器就对其进行分类，告诉你这个特征该识别成哪个文字 。分类器的设计就是我们的任务 。分类器的设计方法一般有：模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等，这里不展开叙述 。在进行实际识别前，往往还要对分类器进行训练，这是一个监督学习的过程 。成熟的分类器也有很多，有 SVM，CNN 等 。
其实就是对于分类器的分类结果进行优化，这一般就要涉及自然语言理解的范畴了 。
首先是形近字的处理：举个栗子，“分”和“兮”形近，但是如果遇到“分数”这个词语，就不应该识别为“兮数”，因为“分数”才是一个正常词语 。这需要通过语言模型来进行纠正 。
其次是对于文字排版的处理：比如一些书籍是分左右两栏的，同一行的左右两栏不属于同一句话，不存在任何语法上的联系 。如果按照行切割，就会把左行的末尾和右行的开头连在一起，这是我们不希望看到的，这样的情况需要进行特殊处理 。
OCR 的大致原理就是这样 。整体上来看，OCR 的步骤繁多，涉及的算法复杂，针对每一个步骤，每一个算法都有许多单独的研究论文，本文无法进行深入探讨 。如果从零开始做 OCR，这将是一个浩大的工程 。笔者才疏学浅，对于模式识别、机器学习也属于入门阶段，如果有错漏的地方，还请各位斧正 。
Q2：OCR技术是什么？OCR是光学字符识别的缩写，OCR技术简单来说就是将文字信息转换为图像信息，然后再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的输入技术 。
OCR的功能：
1、OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、 识别和还原各种通用型印刷体表格，还在表格理解上做出了令人满意的实用结果 。
2、OCR能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本 。
3、OCR还可以支持表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出 。提高了表格录入效率，可节省大量人力 。
扩展资料：
欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机 。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率 。
影像预处理：影像预处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块 。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来 。
参考资料来源：百度百科-OCR技术
Q3：OCR是什么？如果应用？OCR 是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法 。它通过 扫描 和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种 模式 识别算法分析文字形态特征 可以将票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术 。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域 。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储 。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据；而相对于表格及票据， 通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实用标准，随着人工智能的兴起，人们在追求让工作更简单化，ocr识别技术可以让从事文字工作的人更加轻松，


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