浙江文档文字ocr团队

OCR文字识别很重要的一个技术参数，就是识别率。就拿身份证识别来举例子，就会涉及到两个问题。身份证识别出来的目的是要有格式，供直接录入系统，姓名项、地址项、身份证号项都黏在一起，就没办法使用了；目前身份证识别率能达到98%以上，如果拿通用OCR文字识别来识别，识别率达不到如此高识别率，需要专门针对身份证进行校正优化。所以OCR文字识别根据特殊识别内容，形成了多个产品出来。同样身份证识别，项目使用中，方案有分多种，有云端识别，也可以手机端本地识别。根据应用场景来区分需求。云端的会涉及到网络延时和流量产生费用等，但微信工作号之类的，只能使用这种方式。手机端本地识别，识别速度快，不会产生流量，也没有网络延时。所谓OCR也就是图像文字识别技术，利用计算机将扫描仪或者数码相机导入的图片中的文字给抽取出来。浙江文档文字ocr团队

ocr是文字识别，准确识别图片文字，快速识别图片文字。OCR光学字符识别是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，衡量OCR系统性能好坏的主要指标有拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性、产品的稳定性、易用性及可行性等，如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR很重要的课题。光学字符识别是通过图像处理和模式识别技术对光学的字符进行识别的意思，是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面，它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。浙江文档文字ocr团队图像处理模块图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。

关于光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,下面都简称ocr)，是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容，众多的研究人员对相关的技术研究已久，也有不少成熟的文字ocr技术和产品产生，文字ocr技术不只正确率高(包括对中文的识别)，而且还能保留大部分的排版效果，是非常强大的ocr商业软件.然而，在诸多的文字ocr成品中，大部分文字ocr软件都是闭源的、甚至是商业的软件，我们既无法将它们嵌入到我们自己的程序中，也无法对其进行改进.开源的唯1选择是Google的Tesseractocr，但它的识别效果不算很好，而且中文识别正确率偏低，有待进一步改进。综上所述，不管是为了学术研究还是实际应用，都有必要对ocr技术进行探究和改进。我们队伍将完整的ocr系统分为“特征提取”、“文字定位”、“光学识别”、“语言模型”四个方面，逐步进行解决，较终完成了一个可用的、完整的、用于印刷文字的ocr系统。该系统可以初步用于电商、微信等平台的图片文字识别，以判断上面信息的真伪。

我们常说的OCR文字识别、OCR技术识别文档是指通过电子设备等将纸质上的文字识别出来,形成可编辑的文字。文字识别技术也是应市场大量的需求而产生的,这种技术为什么能留下来,并且有每年有大量的需求。其实文字识别技术也是经过不断淘汰、改进、进化才会变成现在的样子的。在中国的旅游经济越来越普遍当中,谁不想去看看大好河山,谁不想去尝尝各种美味。将近九十多个国家在中国免签,吃中国美食,和中国人交朋友。我们要掌握这些护照,身份证的信息,基于文字识别技术的证件阅读器即,可以把误差无限制的接近于零。通过文字ocr技术识别文档得到的双层PDF可以在打印的时候保持原图输出，并且可以全文检索复制。

如果按文字ocr的内容来分类，也就是按照识别的语言的分类的话，那么要识别的内容将是人类的所有语言（汉语、英语、德语、法语等）。如果只按照我们国人的需求，那识别的内容就包括：汉字、英文字母、阿拉伯数字、常用标点符号。根据要识别的内容不同，识别的难度也各不相同。简单而言，识别数字是较简单了，毕竟要识别的字符只有0~9，而英文字母识别要识别的字符有26个（如果算上大小写的话那就52个），而中文识别，要识别的字符高达数千个（二级汉字一共6763个）！因为汉字的字形各不相同，结构非常复杂（比如带偏旁的汉字）如果要将这些字符都比较准确地识别出来，是一件相当具有挑战性的事情。但是，并不是所有应用都需要识别如此庞大的汉字集，比如车牌识别，我们的识别目标只是数十个中国各省和直辖市的简称，难度就很大程度的减少了。当然，在一些文档自动识别的应用是需要识别整个汉字集的，所以要保证文字ocr的整体的识别还是很困难的。ocr是是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。浙江文档文字ocr团队

文字ocr能够同时满足不同的职场人士的文档识别需求。浙江文档文字ocr团队

文本是人类较重要的信息来源之一，自然场景中充满了各种各样的文字符号。光学字符识别（ocr）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。工业场景的图像文字识别更加复杂，出现在很多不同的场合。例如医药品包装上的文字、各种钢制部件上的文字、容器表面的喷涂文字、商店标志上的个性文字等。在这样的图像中，字符部分可能出现在弯曲阵列、曲面异形、斜率分布、皱纹变形、不完整等各种形式中，并且与标准字符的特征大不相同，因此难以检测和识别图像字符。对于文字ocr识别，实际中一般首先需要通过文字检测定位文字在图像中的区域，然后提取区域的序列特征，在此基础上进行专门的字符识别。浙江文档文字ocr团队