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光学文字识别的概念是在1929年由德国科学家Tausheck先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而早期对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了首篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。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。衡量一个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。追求客户的数量远不是我们的目的。贵州繁体文字ocr识别平台

文字ocr识别软件的图片识别功能明显：很多的文字识别软件能能够对少量的图片格式进行识别，这样软件的适用范围就很小，文字ocr支持对JPG、BMP、PNG、TIF等多种图片上面的文字进行抽取，有效地识别不同类型的字体，图片文字识别率超过95%以上，是目前识别图片格式较多，识别率较高的识别软件。文字ocr识别软件支持对pdf识别：pdf格式文件的流行是趋势，ocr研发人员认识到这点，对软件进行支持pdf文件的识别，可以轻松将pdf电子书进行识别处理，转换成为txt文件格式输出。文字ocr识别软件不只拥有宽泛的识别范围，而且在软件的升级更新方面，也设想的非常周到，软件有不花钱的在线更新服务，持续优化图片文字识别技术，不断提升针对图片、pdf等文字的识别能力，持续提升文字识别质量，完全不花钱全自动在线升级，这对需要长期使用该软件的用户来说是非常有利的。贵州繁体文字ocr识别平台文字ocr软件只需提供与扫描仪的接口，利用扫描仪驱动软件即可。

OCR文字识别主要可以分为：印刷体文字识别和手写体文字识别。1.5文字识别的一般流程：目前，OCR文字识别技术的手段多种多样，各个识别过程也是不尽相同，这里简要介绍文字识别方法的一般流程。识别出文字区域（通过滑动窗口算法，遍历整个图片，有监督的标记训练样本特征进行判断，找到目标图片进行矩形化摘取出来）。对文字区域矩形分割，拆分成不同的字符(在矩形中做一维滑动窗口移动，判断字符间间距，对字符进行划分)。字符分类（对划分好的字符根据监督算法，对字符进行预测）。

OCR技术识别文档在资料录入行业的应用：档案、文书、文案等文献资料的数字化录入,一般都是由专门做数字化加工业务的公司承接完成！这些公司一般都会有几十个工作人员,分工明确,处理图像、分析识别、结果校对、输出文件等工序是一条龙串行工作运行。这就像一个生产加工的工厂,流水作业生产后的电子文件。OCR技术识别文档的识别率：文字识别OCR技术的识别效果,主要看两方面：OCR程序是否优良、图片文件是否清晰符合标准,具体表现图片：建议扫描仪分辨率设置为300DPI规格的参数。文字ocr指检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字。

OCR识别的一般步骤：(1)文稿扫描后，刚开始出现在视窗中的要识别的文字画面很小，首先选择"放大"工具，对画面进行适当放大，以使画面看得更清楚。必要时还可以选择"缩小"工具，将画面适当缩小。(2)如果画面需要旋转90°，180°或270°，可使用"旋转图像"工具旋转图像。如果文字画面倾斜，可选择"倾斜校正"工具，将画面调正。(3)识别时选择"设定识别区域"工具，在文字画面上框出要识别的区域，这时也可根据画面情况框出多个区域。如果所框区域有误，则可使用"删除识别区域"工具，删除所选识别区域。对图像文字ocr进行图像降噪处理，可以降低特征提取算法的难度，并能提高识别的精度。贵州繁体文字ocr识别平台

OCR文字识别是近期刚盛行的一项技术。贵州繁体文字ocr识别平台

相对一般文本，通常以识别率、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，证件OCR识别技术一开始是基于PC的，近几年开始向移动端发展，目前成熟的有身份证识别，行驶证识别，驾驶证识别，护照识别等。银行卡OCR识别主要用于移动支付绑卡，是一项非常有技术含量的细分OCR技术，目前有一些APP已经在用，如支付宝，微信等。贵州繁体文字ocr识别平台