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)。
转载请注明出处: 厦门号
本文的链接地址: http://m.beforetime.org/post-12786.html
最新评论
暂无评论