OCR技术发展现状

OCR传统方法在应对复杂图文场景的文字识别显得力不从心，越来越多人把精力都放在研究如何把文字在复杂场景读出来，并且读得准确作为研究课题，用学界术语来说，就是场景文本识别（文字检测+文字识别）。

OCR识别的关键技术

（1）数字化：数字化是OCR的第一步，我们采用摄像机或扫描仪将包含手写或机打文本的纸质文件转换成数字图像；

（2）预处理：预处理一般包括二值化、文字定位和倾斜校正等步骤。二值化将三原色构成的多色图像转换成单色图像，这就是预处理的第一步，其目的是减少冗余信息量，加快速度。倾斜校正的对倾斜的文本完成校正；

（3）文字分隔：文字分隔是多行字符序列切割为单行字符序列，再分割成单个字符，它是OCR中的一个重要步骤，其效果直接影响OCR的最终结果；

（4）特征提取：特征提取是从单个字符中提取与其他字符相匹配的单个字符特征，是OCR中最重要的步骤。传统的特征提取方法，如模板匹配和结构分析等，面对汉子时并不是非常有效，而且会耗费大量时间。深度学习可以轻易完成这项任务，并且只要拥有足够量的数据集，就能提供更精确的识别。

OCR识别技术的功能

OCR技术中的语音识别技术可使机器通过识别及理解来听懂人类语言，是OCR技术中的一项重要技术，并且该技术在语音识别功能领域等方面逐渐得到广泛应用。通过语音识别可实现对用户语音的检测，在这个过程中，以信号处理的方式来达到效果，经过识别来满足对语言智能化分析及处理的要求。其中有前端及后端语音处理，前端语音处理过程中，能够实现端点检测及智能打断。前端指的是将接收到的音频展开分析，确保用户从开始到结束的语音处理进程。在后端处理中，需要对说话人语音进行识别，最终得到适合的结果。其中包括了识别及置信度输出，前端在系统中能够识别出多种词汇，达到对语音识别处理的较高要求，并且在用户不同的年龄、地域、环境等因素下有着良好的适应性，局限性比较小。后端指的是反映辨别后的结果，以识别引擎为媒介在对语音进行置信度识别，还可通过识别的结果开展详细的分析，对语音信息进行效地处理。近年来，由于人工智能技术迅速发展并与传统行业实现快速融合，一场由数字化转型带来的产业变革正在蓬勃发展，将OCR文字识别带给每个人、每个项目，构建万物互联的智能世界，是时代共同的声音。OCR的应用目前OCR识别技术，可应用在证件识别、银行卡识别、车牌识别、表格识别、票据识别、护照识别、名片识别、人脸识别、文档识别、人证合一、营业执照识别、发票识别、VIN码识别等各种涵盖生活、工作的技术核心，目前包含银行、保险、金融、税务、海关、公安、边检、物流、电信工商管理、图书馆、户籍管理、审计等很多行业都已经应用了OCR技术。OCR技术让大家减少了设备配置，降低了人力成本，提高了工作效率。