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什么叫光学字符识别技术

发布时间:2019-06-27 06:39 来源:未知 编辑:admin

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  展开全部光学字符识别(Optical Character Recognition)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;即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术。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,ICR(Intelligent Character Recognition)的名词也因此而产生。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。

  一个OCR识别系统,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。

  欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器,如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材,将影像转入计算机。科技的进步,扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致,轻薄短小、品质也高,对OCR有相当大的帮助,扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。

  影像预处理:影像预处理是OCR系统中,须解决问题最多的一个模块。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来,甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开,而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。

  对待识别图像进行如下预处理,可以降低特征提取算法的难度,并能提高识别的精度。

  二值化:由于彩色图像所含信息量过于巨大,在对图像中印刷体字符进行识别处理前,需要对图像进行二值化处理,使图像只包含黑色的前景信息和白色的背景信息,提升识别处理的效率和精确度。

  图像降噪:由于待识别图像的品质受限于输入设备、环境、以及文档的印刷质量,在对图像中印刷体字符进行识别处理前,需要根据噪声的特征对待识别图像进行去噪处理,提升识别处理的精确度。

  倾斜校正:由于扫描和拍摄过程涉及人工操作,输入计算机的待识别图像或多或少都会存在一些倾斜,在对图像中印刷体字符进行识别处理前,就需要进行图像方向检测,并校正图像方向。

  文字特征抽取:单以识别率而言,特征抽取可说是 OCR的核心,用什么特征、怎么抽取,直接影响识别的好坏,也所以在OCR研究初期,特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码,简易的区分可分为两类:一为统计的特征,如文字区域内的黑/白点数比,当文字区分成好几个区域时,这一个个区域黑/白点数比之联合,就成了空间的一个数值向量,在比对时,基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征,如文字影像细线化后,取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置,或以笔划段为特征,配合特殊的比对方法,进行比对,市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。

  对比数据库:当输入文字算完特征后,不管是用统计或结构的特征,都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对,数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字,根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。

  这是可充分发挥数学运算理论的一个模块,根据不同的特征特性,选用不同的数学距离函数,较有名的比对方法有,欧式空间的比对方法、松弛比对法(Relaxation)、动态程序比对法(Dynamic Programming,DP),以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM(Hidden Markov Model)…等著名的方法,为了使识别的结果更稳定,也有所谓的专家系统(Experts System)被提出,利用各种特征比对方法的相异互补性,使识别出的结果,其信心度特别的高。

  字词后处理:由于OCR的识别率并无法达到百分之百,或想加强比对的正确性及信心值,一些除错或甚至帮忙更正的功能,也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例,利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中,根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词,做更正的功能。

  OCR最后的关卡,在此之前,使用者可能只是拿支鼠标,跟着软件设计的节奏操作或仅是观看,而在此有可能须特别花使用者的精神及时间,去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件,除了有一个稳定的影像处理及识别核心,以降低错误率外,人工校正的操作流程及其功能,亦影响OCR的处理效率,因此,文字影像与识别文字的对照,及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词,都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能,当然,不是说系统没显示出的文字就一定正确,就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候,这时要重新校正一次或能允许些许的错,就完全看使用单位的需求了。

  2013-09-11展开全部OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition),是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本,通常以最终识别率、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。

  OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、 识别和还原各种通用型印刷体表格,在表格理解上做出了令人满意的实用结果,能够自动分析文稿的版面布局,自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性,并判定识别顺序,能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。表格自动录入技术,可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字,可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号,并按表格格式输出。提高了表格录入效率,可节省大量人力。同时支持将表格识别直接还原成PTF、PDF、HTML等格式文档;并可以对图像嵌入横排文本和竖排文本、表格文本进行自动排版面分析。

  采用OCR识别技术,可以将其应用于银行票据光盘缩微系统,可以自动提取票据要素,可减轻操作员的工作量,减少重复劳动,尤其是在与银行事后且监督系统相结合后,可以替代原先的操作人员完成事后监督工作。由计算机自动识别票据上的日期、帐号、金额等要素,通过银行事后监督系统与业务系统中的数据进行比较,完成传统的事后监督操作;配有印章验证系统后,自动将凭证图像中的印章与系统中预留的印鉴进行比较,完成印章的真伪识别。

  利用目前的高新技术-OCR,直接从凭证影像中提取金额、帐号等重要数据,代替人的手工录入,与条码识别/流水识别紧密结合,实现建立事后副本帐、完成事后监督的工作。OCR处理一般使用性能较好的PC机,OCR处理程序一经启动会自动扫描数据库中的凭证影像,发现有需OCR处理而未处理的,提取到本地进行处理。

  OCR手写体、印刷体识别技术,能识别不同人写的千差万别的手写体汉字和数字,应用于本系统,识别凭证影像中储户填写的信息,如大写金额、小写金额、帐号、存期、日期、证件号等,可以代替手工录入。同时被识别得出的金额还要与流水识别所得的金额进行核对,核对成功,则OCR识别成功。这样处理是为了避免误判。

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