東莞ocr字符識別軟件服務為先「多圖」

OCR的概念是在1929年由德國科學家Tausheck提出來的，后來美國科學家Handel也提出了利用技術對文字進行識別的想法。而早對印刷體漢字識別進行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他們發表了篇關于漢字識別的文章，采用了模板匹配法識別了1000個印刷體漢字。早在60、70年代，世界各國就開始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的識別方法研究為主，且識別的文字僅為0至9的數字。


文字特征抽取：單以識別率而言，特征抽取可說是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究報告特別的多。而特征可說是識別的籌碼，簡易的區分可分為兩類：一為統計的特征，如文字區域內的黑/白點數比，當文字區分成好幾個區域時，這一個個區域黑/白點數比之聯合，就成了空間的一個數值向量，在比對時，基本的數學理論就足以應付了。而另一類特征為結構的特征，如文字影像細線化后，取得字的筆劃端點、交叉點之數量及位置，或以筆劃段為特征，配合特殊的比對方法，進行比對，市面上的線上手寫輸入軟件的識別方法多以此種結構的方法為主。


對比數據庫：當輸入文字算完特征后，不管是用統計或結構的特征，都須有一比對數據庫或特征數據庫來進行比對，數據庫的內容應包含所有欲識別的字集文字，根據與輸入文字一樣的特征抽取方法所得的特征群組。對比識別這是可充分發揮數算理論的一個模塊，根據不同的特征特性，選用不同的數學距離函數，較有名的比對方法有，歐式空間的比對方法、松弛比對法（Relaxation）、動態程序比對法（Dynamic Programming，DP），以及類神經網絡的數據庫建立及比對、HMM（Hidden Markov Model）…等的方法，為了使識別的結果更穩定，也有所謂的專家系統（Experts System）被提出，利用各種特征比對方法的相異互補性，使識別出的結果，其信心度特別的高。

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