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emer OCR技术概述
核心原理
OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，通过以下步骤实现文字识别：
- 图像预处理：灰度化、噪声过滤、二值化
- 字符分割：基于投影法或连通域分析
- 特征提取：字形编码、上下文特征
- 模式识别：支持向量机/神经网络分类
应用场景
| 领域 | 典型应用 |
| 文档数字化 | 扫描件转电子档（如《申报》数据库） |
| 智能表单 | 银行回单自动录入（需98%+准确率） |
| 古籍修复 | 碑拓文字数字化（需多光谱处理） |
技术挑战
- 复杂背景干扰（如老照片褪色）
- 手写体识别（准确率较印刷体低15-20%）
- 特殊符号识别（需扩展字库）
主流算法包括Tesseract（开源）、ABBYY FineReader（商业）及基于CNN的深度学习模型（Faster R-CNN+CRNN架构）。
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