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OCR文字识别
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CR(optical character recognition)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最重要的课题的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。


中文名OCR文字识别外文名Optical Character Recognition

目录

  1. 1 历史背景
  2. 2 软件结构




历史背景

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光学文字识别的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的,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。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy,1966年他们发表了第一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。
  早在60、70年代,世界各国就开始有OCR的研究,而研究的初期,多以文字的识别方法研究为主,且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例,1960年左右开始研究OCR的基本识别理论,初期以数字为对象,直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品,如印刷文字的邮政编码识别系统,识别邮件上的邮政编码,帮助邮局作区域分信的作业;也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
20世纪70年代初,日本的学者开始研究汉字识别,并做了大量的工作。中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚,在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究,70年代末开始进行汉字识别的研究,到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段,不少研究单位相继推出了中文OCR产品.早期的OCR软件,由于识别率及产品化等多方面的因素,未能达到实际要求。同时,由于硬件设备成本高,运行速度慢,也没有达到实用的程度。只有个别部门,如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。
1986年以后我国的OCR研究有了很大进展,在汉字建模和识别方法上都有所创新,在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果,不少单位相继推出了中文OCR产品。
进入20世纪90年代以后,随着平台式扫描仪的广泛应用,以及我国信息自动化和办公自动化的普及,大大推动了OCR技术的进一步发展,使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。其中以OCR为科技核心的云脉技术不断创新进取,研发了一系列OCR软件产品,并且运用在医院,学校,企业等各大市场。

软件结构

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由于扫描仪的普及与广泛应用,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。因此,OCR软件主要是由下面几个部分组成。
  1、图像输入、预处理:
  图像输入:对于不同的图像格式,有着不同的存储格式,不同的压缩方式。预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等
  2、二值化:
  对摄像头拍摄的图片,大多数是彩色图像,彩色图像所含信息量巨大,对于图片的内容,我们可以简单的分为前景与背景,为了让计算机更快的,更好的识别文字,我们需要先对彩色图进行处理,使图片只前景信息与背景信息,可以简单的定义前景信息为黑色,背景信息为白色,这就是二值化图了。
  3、噪声去除:
  对于不同的文档,我们对噪声的定义可以不同,根据噪声的特征进行去噪,就叫做噪声去除
  4、倾斜较正:
  由于一般用户,在拍照文档时,都比较随意,因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜,这就需要文字识别软件进行较正。
  版面分析:
  5、将文档图片分段落,分行的过程就叫做版面分析,由于实际文档的多样性,复杂性,因此,目前还没有一个固定的,最优的切割模型。
  6、字符切割:
  由于拍照条件的限制,经常造成字符粘连,断笔,因此极大限制了识别系统的性能,这就需要文字识别软件有字符切割功能。
  7、字符识别:
  这一研究,已经是很早的事情了,比较早有模板匹配,后来以特征提取为主,由于文字的位移,笔画的粗细,断笔,粘连,旋转等因素的影响,极大影响特征的提取的难度。
  8、版面恢复:
  人们希望识别后的文字,仍然像原文档图片那样排列着,段落不变,位置不变,顺序不变,的输出到word文档,pdf文档等,这一过程就叫做版面恢复。
  9、后处理、校对:
  根据特定的语言上下文的关系,对识别结果进行较正,就是后处理。
  开发一个OCR文字识别软件系统,其目的很简单,只是要把影像作一个转换,使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字,一律变成计算机文字,使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析,当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出,须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正,将结果输出。