OCR影像识别
OCR技术的概念与应用
OCR技术的概念与应用OCR( Optical Character Recognition，光学字符识别)技术是一种通过对图像进行分析识别的技术，它能够将图像中的文字转换为可编辑文本或其他可搜索的电子文档。
OCR技术可以识别并理解各种不同字体、大小和风格的文字，从而在文档的数字化、文本搜索和数据自动化方面发挥着重要的作用。
在本文中，将探讨OCR技术的概念和其在各个领域中的应用。
一、OCR技术的基本原理OCR技术的基本原理是利用图像处理和模式识别技术，通过对图像进行分析和处理，从而识别和提取图像中的文字信息。
在这个过程中，常见的步骤包括图像预处理、文本定位、文本分割和文本识别。
首先，图像预处理是对输入的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，以便于后续的文本定位和分割。
其次，文本定位是指在预处理的图像上准确地确定文字的位置和边界。
之后，文本分割是将定位的文字区域分割成单个字符，以便于后续的识别和理解。
最后，文本识别是通过模式匹配和特征提取等技术，对分割的字符进行识别和转换成可编辑的文本。
二、OCR技术的应用领域1.文件数字化和管理OCR技术在文件数字化和管理领域扮演着重要的角色。
利用OCR技术，可以将纸质文档快速、准确地转换成可编辑的电子文本，从而便于文档的存储、检索和共享。
此外，OCR技术也能够识别文档中的关键信息，如日期、名称、数字等，从而提高工作效率和减少人工成本。
2.自动化数据输入在各种办公场景中，需要将大量的纸质表格和文件转换成数字数据，并且进行数据分析和处理。
利用OCR技术，可以实现对这些表格和文件的自动化输入和处理，从而简化数据录入的流程，减少错误率，并且提高数据处理的效率。
3.邮件识别和分拣邮件识别和分拣是另一个重要的OCR技术应用领域。
通过OCR技术，可以对邮件上的地址信息进行自动识别和比对，从而实现邮件的自动分类和分拣。
这不仅可以提高邮件处理的效率和准确性，还可以减少人工分拣的成本。
OCR解决方案
OCR解决方案OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是一种将印刷体字符转化为可编辑文本的技术。
随着数字化时代的到来，OCR技术的应用越来越广泛，解决了大量手工输入的问题，提高了工作效率和准确性。
本文将介绍OCR解决方案的相关内容，包括其原理、应用领域、优势以及发展趋势。
一、OCR解决方案的原理1.1 光学扫描：OCR解决方案首先需要对纸质文档进行光学扫描，将纸质文档转化为数字图象。
1.2 图象预处理：在进行字符识别之前，需要对图象进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以提高后续字符识别的准确性。
1.3 字符识别：OCR解决方案通过图象处理和模式识别等算法，将图象中的字符转化为可编辑的文本。
这一过程包括字符分割、特征提取和字符分类等步骤。
二、OCR解决方案的应用领域2.1 文档数字化：OCR解决方案可以将大量纸质文档转化为电子文本，实现文档的数字化管理和存储，提高文档检索的效率。
2.2 自动化办公：OCR技术可以将扫描的文件转化为可编辑的文本，实现自动化办公。
例如，将扫描的合同文件转化为可编辑的文本，方便修改和存档。
2.3 金融行业：OCR解决方案在银行、保险等金融机构中得到广泛应用。
例如，银行可以通过OCR技术自动识别支票上的金额和账号信息，提高处理效率和准确性。
三、OCR解决方案的优势3.1 提高工作效率：OCR解决方案可以将纸质文档转化为可编辑的电子文本，减少了手工输入的工作量，提高了工作效率。
3.2 提高准确性：相比于人工输入，OCR技术可以更准确地将图象中的字符转化为文本，减少了因人为因素导致的错误。
3.3 节省成本：通过使用OCR解决方案，可以减少大量人力资源的投入，降低了企业的运营成本。
四、OCR解决方案的发展趋势4.1 深度学习：随着深度学习技术的发展，OCR解决方案将更加准确和可靠，能够处理更加复杂的文档和图象。
4.2 多语言支持：随着全球化的进程，OCR解决方案将支持更多的语言，满足不同地区和国家的需求。
OCR识别流程
OCR识别流程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，我们对燥声的定义可以不同，根据燥声的特征进⾏去燥，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。
5、版⾯分析：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[2]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。
ocr识别原理
ocr识别原理
OCR（Optical Character Recognition）识别原理是一种将图片
或扫描件中的文字转化为可编辑的文本的技术。
它利用图像处理、模式识别和机器学习等算法，通过对图像中的每个像素点进行分析和处理，提取出字符的特征，并将其转化为可识别的文本。
OCR识别原理基本可以被分为以下几个步骤：
1. 图像预处理：首先，对输入的图片进行一系列的预处理操作，包括图像的去噪、灰度化、二值化等处理。
这些预处理操作有助于提高后续文字识别的准确性。
2. 字符分割：将图像中的文字区域进行分割，将每个字符从整个图像中提取出来。
字符分割的目的是为了能够对每个字符进行单独的识别。
3. 特征提取：对于每个字符，提取其特征以便进行识别。
常见的特征包括字符的轮廓、线条宽度、间距等。
特征提取的目的是为了将每个字符转化为数字或向量的形式，以便进行后续的分类或识别。
4. 字符识别：利用机器学习或模式识别算法，将提取出的字符特征与预先训练好的字符模板进行比较，以确定每个字符的类别。
常见的算法包括k近邻算法、支持向量机（SVM）等。
5. 后处理：对于识别结果进行一系列的后处理操作，如纠错、
文字排列等。
这些操作可以进一步提高识别准确性。
总的来说，OCR识别原理就是通过对图像中的字符进行预处理、分割、特征提取和字符识别，最终将图像中的文字转化为可编辑的文本。
ocr识别流程
ocr识别流程一、概述OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。
OCR技术在现代社会中得到了广泛应用，例如文档数字化、自动化数据录入等领域。
本文将详细介绍OCR识别流程。
二、前期准备1.确定需识别的图像类型：OCR技术可以识别多种类型的图像，如扫描件、照片等。
在进行OCR识别前需要确定需处理的图像类型。
2.选择合适的OCR软件：市面上有很多OCR软件，如ABBYY FineReader、Adobe Acrobat等。
根据需求选择合适的软件。
3.准备好待处理的图像：将需处理的图像保存在计算机中，并确保其清晰度和分辨率符合要求。
三、OCR识别流程1.导入待处理图像：打开所选OCR软件，在界面中导入待处理的图像。
2.预处理：对导入的图像进行预处理，以提高后续识别效果。
常见预处理方法包括：（1）去除噪点：使用滤波算法去除噪点，提高文字清晰度。
（2）增强对比度：调整亮度和对比度，使文字更加清晰鲜明。
（3）分割图像：将图像按照文字行进行分割，以便后续逐行识别。
3.文字识别：对预处理后的图像进行文字识别。
OCR软件通常采用以下两种方法进行文字识别：（1）基于模板匹配的方法：OCR软件将待处理图像中的每个字符与预先存储的字符模板进行比对，从而确定每个字符的识别结果。
（2）基于机器学习的方法：OCR软件利用深度学习算法训练神经网络，从而实现对待处理图像中字符的自动识别。
4.后处理：对OCR识别结果进行后处理，以提高其准确性和可读性。
常见后处理方法包括：（1）纠错：通过比对OCR识别结果和原始文本，纠正其中可能存在的错误。
（2）格式化：根据需求对OCR识别结果进行格式化，如调整字体、字号等。
（3）去重复：在多次扫描同一文档时可能会出现重复内容，在后处理阶段需要去除这些重复内容。
5.导出文本文件：将OCR识别结果导出为文本文件，以便进一步编辑、存储或分享。
ocr识别过程
ocr识别过程OCR识别过程是指通过计算机技术对图像中的文字进行识别的过程。
OCR技术的应用场景广泛，涵盖文字识别、自然语言处理、图像处理等领域。
下面将从图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别四个方面详细介绍OCR识别过程。
一、图像预处理OCR识别使用的文字图像多为扫描文件，经过预处理可以去除图像中的噪点和干扰，提高识别的准确度。
主要包括以下步骤：1.灰度化。
将彩色图像转化为黑白图像，便于下一步操作。
2.二值化。
将灰度图像中的像素点根据阈值进行分割，分成黑色和白色两个部分。
3.噪声去除。
对二值化图像进行平滑处理，去除图像中的杂点和毛刺，使文字轮廓更加清晰。
二、字符分割字符分割是将图像中的每个字符进行分割，便于后续的特征提取和分类识别。
对于汉字、英文字母、数字等不同类型的字符，分割方法也有所不同。
常用的分割方法有：1.基于垂直投影。
根据字符之间的空白部分进行像素点的分类，将字符分割出来。
2.基于连通区域分析。
将字符视为连通区域，通过分析字符中像素点之间的连接关系，将字符进行分割。
三、特征提取特征提取是将字符的信息进行数学建模和表达的过程，将字符上的各种纹理特征和轮廓特征提取出来，用于之后的分类识别。
一般采用各种数学方法将字符进行描述，如傅里叶变换、小波变换等。
四、分类识别分类识别是将文本进行分类，将其识别为对应的汉字、英文字母、数字等。
这个过程是对前面处理的特征进行分类，常使用的分类方法有SVM、神经网络、KNN等。
在分类之后，还需要通过后处理方法将识别结果进行校正，提高识别的准确率。
总结来说，OCR识别过程主要包括图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别四个方面。
通过这些步骤，可以将图像中的文字信息转化为计算机可处理的形式，实现文字的自动化识别和处理。
影像OCR识别平台(WEBSERVICE)
影像OCR识别平台
一、
应用背景在经济活动中应用到大量的单证，为了将这些数量巨大、种类繁多的单证输入计算机系统，需要进行相应的数据录入工作。
在现阶段，传统的手工录入仍然是主要的工作方式，需要投入大量的成本和时间，不仅抬高了运营成本，而且录入速度也难以提升，错误率也很难降低，对提高业务处理时效、提升服务品质带来了负面影响。
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别），相对于传统的手工录入方式来说，具有强大的优势。
OCR识别的速度远快于手工录入，可以节省大量人力资源，优化资源配置，使人员分配于更加有意义的工作，同时， OCR技术的识别率虽然很难达到100%，但其质量仍然高于大批量手工录入。
针对上述情况，建立一套通用的OCR服务及管理平台，可以为企业提供高速度、低成本的数据采集工具，为多个应用系统提供通用服务，提高业务处理时效，降低错误率，为业务快速发展提供有力的支撑。
ocr识别概述
ocr识别概述OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种技术，旨在将图像或手写文本转化为可编辑的文本文档。
它是一种重要的信息处理技术，被广泛用于数字化文档、自动化数据输入、文档管理和信息检索等领域。
以下是OCR识别的概述：OCR工作原理：OCR系统通过分析输入的图像或扫描的文档，检测和识别其中的字符、字母、数字和标点符号。
OCR软件使用图像处理技术，如文本分割、字符识别、校正等，将图像中的文本转化为计算机可编辑的文本数据。
OCR的应用领域：OCR技术在各种领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 文档数字化：OCR可用于将纸质文档、书籍、报纸等转化为电子文本。
2. 数据输入：OCR可用于自动化数据输入，如扫描票据、护照、驾驶证等。
3. 文档管理：OCR帮助管理和分类大量文档，提高检索效率。
4. 图书馆和档案：OCR用于数字化保留的历史文件、档案和书籍。
5. 自动识别车牌和手写文本：OCR还用于车牌识别和手写文字识别等应用。
OCR的挑战：OCR技术在处理印刷文本时通常表现出色彩一致、清晰度高的图像上非常出色，但在以下情况下可能面临挑战：1. 手写文本：手写文本的识别比印刷文本更具挑战性。
2. 低质量图像：模糊、有噪音或低分辨率的图像可能导致错误的识别结果。
3. 多语言和多字体：一些OCR系统需要处理多种语言和字体。
OCR的发展趋势：OCR技术不断发展，新的趋势包括：1. 深度学习：利用深度学习技术，OCR系统在字符和字体识别上取得了巨大进展。
2. 多语言支持：新一代OCR系统支持多种语言，从而满足全球化需求。
3. 移动应用：OCR应用已广泛用于移动设备，帮助用户扫描文档并将其转化为可编辑文本。
总之，OCR技术在数字时代发挥着越来越重要的作用，为文档处理和信息管理提供了高效的解决方案，减少了大量繁重的手工数据输入工作，提高了工作效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.什么是OCR？OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）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，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，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，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。
2.OCR的发展历史：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。
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.3.工作流程：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4.影像输入：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。
影像前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。
包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。
在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；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。
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。
5.对比识别：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。
字词数据库：为字词后处理所建立的词库。
6.人工校正：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。
7.结果输出：有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。
无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。
如果需要还原成原文一样格式，则在识别后，需要人工排版，耗时耗力。
8.OCR与中文识别：1）资料录入文献资料的数字化录入，一般分为：1．纯图像方式。
2．目录文本、正文图像方式。
3．全文本方式。
4．全文索引方式。
文本方式和图像方式的混合体。
2）识别过程书本级：中文，英文；简体，繁体；版式级：竖排，横排；有无分栏；行切分字切分识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。
3）识别结果决定因素1．图片的质量，一般建议150dpi以上2．颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式3．最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。
国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。
繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。
9.OCR识别技术解决方案：OCR概念早在1929年就已经产生，但因为我国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，所以在此之前，人们对OCR要么完全陌生，要么只能和市场上与扫描仪捆绑的OCR软件普及版联系起来。
先进技术从实验室走向市场都要经历一个长期的过程，对于并非一项新技术的OCR而言，这个过程则更为漫长。
这固然涉及到市场普及的问题，但也和过去OCR产品实用程度低、功能单一有很大的关系。
但在近年来，这种现象正逐步改变。
有一些信号表明，中国信息化建设日益高涨的呼声已经为OCR领域带来了一些新的变化。
这种变化不仅表现在技术的革新与进步，更表现为用户对于信息化的内涵和技术发展趋势有了非常明显的了解愿望。
尤其在今年，一直以技术为主导的OCR产品，正悄然掀起一场以应用为导向的市场变革。
变革露峥嵘这场变革是如何产生的，变革的背后究竟蕴含着哪些因素呢？首先，我国的信息化建设，是一项浩大而又艰巨的工程。
在经历过从无到有的过程后，终于朝着由弱至强的方向高速发展。
而在高速发展的过程中，技术毫无疑问是其中最核心的推动力。
从80年代开始，OCR的研究开发就一直受到国家"863"计划的资助，在清华的吴佑寿教授、丁晓青教授、中科院的刘昌平博士、李明敬博士等人不懈努力下，已经取得了巨大发展。
我国在信息技术领域付出的努力，已经有了初步的回报。
目前，印刷体OCR的识别技术已经达到完全实用的程度，即使对印刷质量较差的文字的识别率也达到95%以上。
而结合尖端技术的专业版OCR更是具备了批处理功能，性能更加优化。
经过科学家们和企业的共同努力，现在的OCR技术终于迎来了一个技术的成熟期，这就为OCR应用市场的瓜熟蒂落提供了雄厚的技术支持和保障。
其次，OCR技术本身的实用性使得其应用领域十分广泛，同时行业信息化的发展也带动着行业更深层次的信息化需求。
以前，我国OCR技术主要应用在通用市场，而在今日，网络时代的特征正在影响着OCR应用市场的前进步伐，政府、公司、家庭、个人均是网络时代的组成部分，个人资料电子化、商务办公自动化等需求的呼声也越来越高。
目前从行业需求来看，金融、电子政务、保险、税务、工商等行业对信息识别的需求已越来越广泛，促进了识别技术的大规模应用。
而个人消费者对资料电子化、手写识别技术等需求拓展了OCR识别技术在这一领域的应用之路。
再者，与目前OCR应用市场的发展空间相比，广大用户的需求并没有得到充分的满足。
面对这样崭新的市场变化和消费者的需求，市场还有许多潜力等待厂商去挖掘。
这对于OCR产品厂商来说，既是机遇也是挑战。
各大厂商自然闻风而动，各类OCR产品不断推出，产品形态日益丰富，十分有利于OCR产品市场的快速扩张，为这一市场的启动起到相当的促进作用。
因此我们可以看出，随着OCR技术的进一步成熟，依靠OCR识别正确率的提高和应用扩展的推动力，应用领域的不断扩展，OCR市场容量正逐步做大。
搭台唱戏，"应用"为先巨大的社会信息化需求使OCR应用市场在今年已经拥有了一个良好的开局，继上半年OCR技术在应用方面取得较大突破之后，这种持续上升的态势在下半年得到了更深层次的延续，尤其是人们通过非典意识到的资料电子化的重要作用为OCR 市场的跃进式发展提供一个良好的契机。
同时国内厂商在下半年也纷纷继续挖掘OCR市场潜力，加快了中国信息化建设步伐。
目前OCR技术在个人信息管理、办公自动化、电子出版物、网络资源、各种大型文献资料管理数据库、数字化图书馆等领域的应用中均表现活跃，而以三大板块为主的OCR应用市场也显示出迅速攀升的良好势头。
首先是最早开发的OEM市场进一步成熟，市场需求稳步提升。
这一市场主要面向与硬件相捆绑的设备，如扫描仪等，其次是个人零售市场继续升温。
如文字识别领域的领军企业清华紫光文通推出的名片识别系统e-card引起了用户广泛关注；另外，行业应用市场的持续扩张，以OCR识别为核心技术研发的产品正在成为行业用户的采购热点。