识别技术就是特征比较技术
身份识别技术的特点及优势
■ 一
主 要 影 响 因 素有 磨 损 、年 龄 、季 节 性 脱 皮 、伤 害
等 ；掌形—— 稳 定性一 般 ，主要 影响 因素有 伤害 、 年龄等 ；面像 —— 稳 定性较 差 ，除受 到年龄 、伤 害 等方面 的 影响 以外 ，对 饰物 、采样 角度 等环境 因素 也 非 常敏 感 ，当然 ，如 果 三 维 面 像 识 别 技 术 出来 后 ，其 改善 还是 比较 明显 的 ，但 是其成 熟性 还有待 考 察 ；声音— —稳 定性 较差 ，受到 年龄 、疾病 、伤 害环 境 因素 的影 响 ；血 脉— — 最大 的干扰 因素是年 龄 和 人 体 本 身 的状 况 ，而 人 体 本 身 的状 况 又与 情 绪 、心情 、环 境 、健康 等诸 多 因素 密不 可分 ，所 以 血 脉在理 论上 稳定性 也 不会 很好 。 以 上几 种 识 别技 术 稳 定 性 都 不 高 ，但 下面 几 种 识别技 术 ，由于 其稳定 性高 在实 际应用 中有 很大
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发 生变化 ，环境 因素 的影响 也基 本上 没有 ，只 会受 到破 坏性疾 病和 伤害 的影响 ，而人 类对于 眼 睛的保
护是 非常谨 慎 的 ，所 以虹 膜特 征具有 相 当高 的稳定
性。
人身安全 ：取合 的前提
人 身安 全 是 目前 国 际上 都 非 常 重 视 的一 个 问
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身识技 的点优 份别术特及势
文 ／陈 好
实 际情 况 ，也就越 可靠 。 所 以 ，探 究 一 种 身份 识 别 技术 是否 可 靠 ，主 要 要看 两个方 面 ：第一 ，该种 技术所 采用 的身份特 征 所包含 的 特征信息 量 的多少 ；第二 ，该种 技术 能 从所选 的身份 特征 总信息 量 中提 取 出多少作 为识别
人脸对比识别技术内容及功能介绍
人脸对比识别技术内容及功能介绍人脸对比识别技术是一种基于生物特征识别技术的高科技产品，它通过采集并比对人脸图像信息进行身份验证。
这种技术主要涉及人脸检测、特征提取和比对等环节，下面将对人脸对比识别技术的功能及内容进行详细介绍。
一、人脸对比识别技术简介人脸对比识别技术利用图像处理技术和模式识别技术，对人脸图像进行采集、分析和比对，以实现身份识别和验证的目的。
这种技术具有非接触性、非侵入性、便捷性和安全性等优点，已被广泛应用于社会各个领域，如安全监控、门禁系统、移动支付等。
二、人脸对比识别技术流程1.人脸检测人脸检测是人脸对比识别技术的首要环节，其任务是从图像中检测并定位出人脸的位置和大小。
人脸检测算法通常采用基于特征的方法或基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法通过提取人脸的几何特征或纹理特征进行检测，而基于深度学习的方法则利用卷积神经网络（CNN）进行人脸检测。
2.特征提取特征提取是人脸对比识别技术的核心环节之一，其任务是从人脸图像中提取出表征个体的特征信息。
传统的特征提取方法主要基于几何特征或纹理特征，而现代的特征提取方法则多采用深度学习的方法。
卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于人脸特征提取的深度学习模型，它可以自动学习人脸特征的表达。
3.特征比对特征比对是人脸对比识别技术的另一个核心环节，其任务是将待比对的人脸特征与已知的人脸特征进行比较，找出相似度最高的匹配者。
特征比对算法通常采用距离比对或嵌入比对的方法。
其中，距离比对方法通过计算待比对特征之间的距离进行相似度评估，而嵌入比对方法则通过将待比对特征嵌入到一个预先训练好的分类器中进行分类。
三、人脸对比识别技术的功能及应用1.身份验证人脸对比识别技术可用于身份验证，通过对个人身份信息进行核实，确认其真实身份。
在安全监控、门禁系统等领域，通过安装人脸识别系统，可实现非接触式的身份验证，提高安全性和便捷性。
2.访问控制人脸对比识别技术可用于访问控制，通过对人员权限进行管理，控制其对重要区域或资源的访问。
生物特征识别技术概述
体、 细丝 、 斑点 、 凹点 、 皱纹 和条纹等特征 的结构 。虹膜在眼睛 的内部 ， 用外科手术很难改变其结构 ； 由于瞳孔随光线的强弱
变 化 ， 用 伪 造 的 虹膜 代 替 活 的 虹膜 是 不 可 能 的 。目前 世 界上 想
用 者带 来 很 大 不 方 便 。生 物 特 征 身 份 鉴 别方 法 可 以避 免这 些
视 网膜 技术 的优 点 ： 网膜 是 一 种极 其 固定 的生 物 特 征 ． 视
因 为 它是 “ 藏 ” ， 而 不 易 磨 损 ， 化 或 是 为 疾 病影 响 ； 隐 的 故 老 非 接 触 性 的 ； 网膜 是 不可 见 的 ， 而 不会 被 伪 造 。 缺 点 是： 网 视 故 视 膜 技 术未 经 过 任 何 测 试 ， 能会 给使 用 者 带来 健 康 的损 坏 ， 可 这 需 要 进 一 步 的 研 究 ： 于 消费 者 ， 网 膜 技 术 没 有 吸 引 力 ； 对 视 很 难 进 一步 降 低 它 的成 本 。
一
层 细 胞 的最 远处 。如 果视 网膜 不 被 损 伤 。 三 岁 起 就 会终 身 不 从 变。 同虹 膜识 别 技 术一 样 ， 网膜 扫 描 可 能 具有 最 可 靠 、 视 最值得 信 赖 的生 物识 别 技术 ， 它 运 用起 来 的难度 较 大 。视 网 膜识 别 但
技术要求激维普资讯
２ ０ 年 第 ８期 ０６ （ 总第 ９ ４期 ）
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ ８， ０ ６ ． ２０
（ ｍｕａｉ ｌ Ｎ ．４ Ｃｕ ｌ ｖ ｙ ｏ９ ） ｔｅ
生物特征识别 技术概述
杨 艳
（ 东省茂名 学院 ， 东 茂名 ５５ ０ ） 广 广 ２ ００
人脸识别技术的原理
人脸识别技术的原理人脸识别技术是一种通过计算机技术来识别并验证人脸信息的技术。
它利用图像处理技术和模式识别技术来实现。
下面我们来了解一下人脸识别技术的原理。
人脸识别技术的流程主要分为以下几个步骤：1.采集人脸图像：这是人脸识别的第一步，它通过摄像头或者其他设备采集人脸图像，然后将图像传输到计算机中进行处理。
2.人脸定位：在采集到的图像中需要检测和定位人脸的位置和大小，因为在实际采集中人脸的大小和位置都会发生变化，这个步骤是非常重要的。
3.特征提取：特征提取是所有人脸识别算法的核心，它可以对图像中的人脸进行数学建模和描述，创造出一个可以准确区分人脸的数学特征。
这个过程通常包含以下几个方面：灰度化、归一化、滤波、人脸图像标准化等。
4.人脸匹配：在完成特征提取之后，需要进行模式匹配搜索。
在此过程中，系统将摄取到的人脸图片与已存储的特征模板进行匹配，如果匹配成功，则可以实现对用户身份的识别。
5.判定与决策：通过人脸匹配完成用户识别以后，系统还需要根据识别结果判断用户是否存在于系统中，并作出相应决策。
通常我们认为人脸识别技术可以通过基于几何特征的方法、基于模型的方法和基于学习的方法进行。
第一种方法以脸部的尺寸、位置、角度等作为特征进行处理，但它对于环境光线的影响比较强，误识别率较高。
第二种方法将人脸图像分解为一组基本的人脸元素，并建立人脸的模型，对人脸进行识别。
这种方法在建立模型时对于人脸图像的要求比较高，且难度也比较大。
第三种方法则是基于机器学习的方法，它通过对大量的训练数据进行学习来识别人脸。
这种方法的优点是能够自动提取特征，但是需要有大量的训练数据，同时也有一定的学习难度与消耗。
人脸识别技术能够对人脸进行高精度的识别并验证；有着广泛的应用场景，比如身份认证、门禁系统等。
目前，人脸识别技术已经在社会上得到广泛应用，随着技术的不断进步，其应用场景也将更为丰富。
人脸识别技术的发展已经越来越成熟，在未来，我们可以期待更多更强大的应用场景。
怎样识别图片上的文字
细心看吧希望能帮助你要下载安装文字识别软件，你可以试试尚书七号，或者汉王等等下面教你如何使用ORC:OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。
它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。
现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。
OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。
一、OCR技术的发展历程自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。
IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。
当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。
20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。
全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。
到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。
1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。
人脸识别技术的优缺点
人脸识别技术的优缺点人脸识别技术是一种先进的科技，它能够准确地识别人的身份和特征。
在当今社会，人脸识别技术已经被广泛应用于各行各业，比如安防、金融、教育等领域。
人们可以利用人脸识别技术来保护自己的安全，提高工作效率，但同时也存在一些问题。
优点一：提高安全性人脸识别技术可以在很大程度上提高安全性。
比如在机票购买、旅游等方面，我们可以通过人脸识别技术来验证身份，从而防止信息泄露和欺诈。
在金融领域，人脸识别技术的应用也越来越广泛。
可以对银行卡交易、网络支付等进行身份验证，从而减少金融诈骗的风险。
优点二：提高工作效率人脸识别技术可以提高工作效率。
比如在考勤管理方面，公司可以通过人脸识别技术自动统计员工的出勤情况，省去了繁琐的手工统计。
在教育领域，人脸识别技术也可以应用于学生考试，可以快速地识别学生的身份，并确保考试的公平性。
优点三：方便快捷人脸识别技术的应用也会使得我们的生活更加方便快捷。
比如在刷脸支付领域，我们只需要将脸部对准摄像头，就可以完成支付，无需使用银行卡或输入密码，不仅省去了排队等待的时间，也更加便捷方便。
缺点一：个人隐私暴露人脸识别技术给个人隐私带来了一定的风险。
一旦身份信息被泄露，个人的财产、信息和隐私都有可能受到损失。
比如在社交应用中，人脸识别技术可以使用我们的照片来识别我们的身份。
如果这些照片被不良分子盗取，就可能会对我们的个人安全造成威胁。
缺点二：漏识别和误识别人脸识别技术的漏识别和误识别问题也比较突出。
如果系统不能准确识别出我们的面部特征，就有可能会导致不必要的麻烦和损失。
比如在刷脸支付中，如果系统无法识别我们的面部特征，就可能会导致支付失败。
而误识别也同样存在问题，比如在警察调查中如果出现误识别，就可能会导致无辜者蒙冤。
缺点三：技术成本高昂人脸识别技术的成本往往比较高。
采用高档的硬件设备和软件系统，需要大量的技术支持。
在这个过程中，就需要投入大量的人力、物力和财力，这也不可避免地会增加使用人脸识别技术的门槛。
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法人脸识别技术是一种通过获取和分析人脸图像中的特征，来进行身份验证或者身份识别的技术。
而人脸识别技术的核心就是人脸特征的提取。
本文将介绍几种常用的人脸识别技术中的特征提取方法。
一、颜色信息的提取颜色信息是人脸图像中最直观的特征之一，通过对人脸图像进行色彩空间转换，即将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，可以提取出特定的颜色信息。
在HSV颜色空间中，H表示色调，S表示饱和度，V 表示亮度。
通过调整阈值，可以提取出人脸图像中的肤色信息，从而进行特征的提取和分析。
二、几何信息的提取几何信息是利用人脸图像中的形状和结构特征，通过计算和测量人脸各个部位之间的相对位置和大小关系来进行特征提取。
常见的几何信息包括眼睛间距、眼睛到鼻子的距离、嘴巴的大小等。
通过测量和计算这些几何信息，可以得到一个人脸的独特特征。
三、纹理信息的提取纹理信息是指人脸图像中由于皮肤质地、皱纹等因素造成的细微变化。
纹理信息的提取需要先将人脸图像进行分割，再对每个小区域进行纹理特征的提取。
常用的方法有局部二值模式（LBP）和高斯微分滤波器（GDF）等。
通过提取纹理信息，可以得到一个人脸图像的纹理特征。
四、特征融合除了单一的特征提取方法，还可以通过将不同的特征进行融合来得到更加准确的特征提取结果。
特征融合可以采用加权求和的方式，将不同特征的重要性进行评估，并根据重要性进行加权处理。
常见的特征融合方法有融合规则、融合加权和融合决策等。
五、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别技术中得到了广泛应用。
深度学习方法通过构建深层神经网络，利用多层次的特征提取和表达能力来实现人脸特征的提取。
常见的深度学习方法有卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）等。
总结：人脸识别技术的特征提取方法包括颜色信息的提取、几何信息的提取、纹理信息的提取、特征融合和深度学习方法。
不同的特征提取方法有不同的应用场景和优劣势，根据具体的需求选择合适的方法进行特征提取，可以提高人脸识别技术的准确度和稳定性。
人脸识别技术的工作原理
人脸识别技术的工作原理人脸识别技术是一种通过计算机程序对人脸特征进行分析和识别的技术。
其工作原理可以分为三个步骤：预处理、特征提取和分类识别。
1. 预处理先通过检测算法将图像中的人脸区域提取出来，去除干扰因素如眼镜、帽子、口罩等的影响。
对获得的人脸图像进行灰度化、尺寸归一化、直方图均衡化等预处理操作，以保证后续处理的准确性和稳定性。
2. 特征提取人脸识别技术主要依赖于对人脸图像中的各种特征进行提取和比较，以区分不同的人脸。
常用的特征提取方法包括基于外观、几何、纹理等的多种方式，其中比较流行的有以下四种：（1）局部二值模式（LBP）LBP是将图像划分为若干个小区域，对每个区域进行二值化处理，以表达像素点在整个区域中的相对位置关系。
将每个小区域的二值模式拼接起来，就得到了一个长向量，代表了整张人脸图像的LBP特征。
（2）主成分分析（PCA）PCA是一种基于数学统计的方法，它通过对所有样本数据进行主成分分析，得到每个样本在PCA空间中的向量表示，称为主成分系数。
每个样本的特征向量都可以被重构为多个主成分系数的线性组合表示。
（3）线性判别分析（LDA）LDA是一种有效的分类模型，在将不同的人脸进行分类时易于区分，能够保留人脸图像中的差异性特征，在图像降维中也有巨大的优势。
（4）小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种基于滤波器组的方法，它对输入的信号进行多尺度分解，并得到信号在不同频率下的系数。
提取人脸特征时则将不同尺度和不同方向的小波系数组成一个向量，形成特征表示。
3. 分类识别将提取的特征向量输入到分类器模型中进行分类。
常用的分类算法有K最近邻算法（K-NN）、支持向量机（SVM）等。
其中，K-NN分类是将每个特征向量与K个最近邻中的每个向量进行比较，将其距离之和作为分类器的最终判定依据。
而SVM分类则是通过分割超平面将不同类别的特征向量进行分类，最终得到一个判别模型。
人脸识别技术的工作原理是通过上述三个步骤对人脸图像进行处理，提取相关特征，最终使用分类器进行分类，以实现对人脸的识别。
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识别技术就是特征比较技术商人博客产品产品公司生意经批发直达求购信息资讯论坛商友识别技术就是特征比较技术(2010/09/16 16：16)22：13扫描文字，结果以图片格式(.bmp)存入电脑,。
然后使用ORC识别系统进行转换，终极用WORD进行修正编纂。
下面教你如何使用ORC：OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思,是自动识别技术研究和利用领域中的一个重要方面。
它是一种可能将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范围，须要图像输入设备主要是扫描仪相配合。
现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开端搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪跟OCR软件始终是离开销售的，专业的OCR软件谠缧┦焙蚵舻帽壬枰腔挂蟆K孀派枰欠直媛实奶嵘琌 CR软件也在一直进级，扫描仪厂商当初已把专业的OCR软件搭配本人出产的扫描仪出卖。
OCR技术的敏捷发展与扫描仪的普遍使用是密不可分的，近两年跟着扫描仪逐步遍及和OCR技术的日臻完美，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。
一、OCR技术的发展过程自20世纪60年代初期涌现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改良，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目标成果，人们对OCR 产品的功能要求也从本来的单纯重视识别率，发展到对全部OCR系统的识别速度、用户界面的友爱性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、牢靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。
IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界展览会上展出了IBM公司的OCR产品--IBMl287。
当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。
20世纪60年代末，日破公司和富士通公司也分辨研制出各自的OCR产品。
全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。
到了1974年，信函的自动分拣率达到92%左右，并且广泛地应用在邮政系统中，施展着较好的作用。
1983年日本东芝公司宣布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70~100个汉字，识别率为99.5%。
其后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。
中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚，在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末开始进行汉字识别的研究。
1986年，国度863打算信息领域课题组织了清华大学、北京信息工程学院、沈阳自动化所三家单位结合进行中文OCR软件的开发工作。
至1989年，清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式从试验室走向了市场。
清华OCR印刷体汉字识别软件其后又推出了TH-OCR 92高性能适用简/繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统，使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。
到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统，则被专家鉴定为"是海内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统，总体上居国际当先水平"。
上个世纪90年代中后期，清华大学电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究，使汉字识别技术在印刷体文本、联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地取得了重要成果。
具备代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统，它可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写数字的识别输入。
几年来，除清华文通TH-OCR外，其它如尚书SH-OCR等各具作风的OCR软件也接踵问世，中文OCR市场稳步扩展，用户遍布世界各地。
可以说目前印刷体OCR的识别技术已经达到较高水平。
OCR产品已由早期的只能识别指定的印刷体数字、英文字母和部分符号，发展成为可以自动进行版面分析、表格识别，实现混杂文字、多字体、多字号、横竖混排识别的壮大的计算机信息快捷录入工具。
对印刷体汉字的识别率达到98%以上，即便对印刷质量较差的文字其识别率也达到95%以上。
可识别宋体、黑体、楷体、仿宋体等多种字体的简、繁体，并且可以对多种字体、不同字号混合排版进行识别，对手写体汉字的识别率达到70%以上。
特别是我国的汉字OCR技术经过十几年的尽力，战胜了起步晚、汉字字符集异样宏大等困难，单字的识别速度(指在单位时间内所完成的从特征提取到识别结果输出的字数)可以达到70字/秒以上。
由于印刷体OCR汉字识别技术已经比较成熟，所以OCR产品被广泛地应用在消息、印刷、出版、藏书楼、办公自动化等各个行业。
专业型OCR产品多是面向特定的行业，即实用于天天需处置大批表格信息录入的部分，如邮政、税务、海关、统计等等。
这种面向特定行业的专业型OCR体系，格局较为固定，辨认的字符集绝对较小，常常与专用的输入装备联合应用，因而存在速度快、效力高级特色，比方邮件主动分拣系统等。
手写文稿的识别直到1996、1997年才开始有产品问世，而且是作为印刷文稿识别产品的一项附加功能提供的。
因为人写字的习惯千差万别，实现自在手写体识别相称难题,火影忍者，所以手写体OCR技术的使用领域是联机手写体识别，即人一边写，计算机一边识别，是一种实时识别方式。
二、OCR的基本原理简单地说，OCR的基础原理就是通过扫描仪将一份文稿的图像输入给计算机，而后由计算机掏出每个文字的图像，并将其转换成汉字的编码。
其详细工作过程是，扫描仪将汉字文稿通过电荷耦合器件CCD将文稿的光信号转换为电信号，经由模仿/数字转换器转化为数字信号传输给计算机。
计算机接收的是文稿的数字图像，其图像上的汉字可能是印刷汉字，也可能是手写汉字，然后对这些图像中的汉字进行识别。
对印刷体字符，首先采用光学的方式将文档材料转换成原始黑白点阵的图像文件，再通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件的进一步加工。
其中文字识别是OCR的重要技术。
1.OCR识别的两种方式与其它信息数据一样，在计算机中所有扫描仪捕获到的图文信息都是用0、1这两个数字来记载和进行识别的，所有信息都只是以0、1保存的一串串点或样本点。
OCR识别程序识别页面上的字符信息，主要通过单元模式匹配法和特征提取法两种方式进行字符识别。
单元模式匹配识别法(Pattern Matching)是将每一个字符与保留有尺度字体和字号位图的文件进行不严厉的比较。
如果应用程序中有一个已保存字符的大数据库，则运用程序会选取适合的字符进行正确的匹配。
软件必须使用一些处理技术，找出最类似的匹配，通常是不断实验统一个字符的不同版原来比较。
有些软件可以扫描一页文本，并辨别出定义新字体的每一个字符。
有些软件则使用自己的识别技术，尽其所能鉴别页面上的字符，然后将不可识别的字符进行人工取舍或直接录入。
特征提取识别法(Feature Extraction)是将每个字符分解为良多个不同的字符特征，包括斜线、水平线和曲线等。
然后，又将这些特征与理解(识别)的字符进行匹配。
举个简单的例子，应用程序识别到两条水平横线，它就会"认为"该字符可能是"二"。
特征提取法的长处是可以识别多种字体，例如中文书法体就是采用特征提取法实现字符识别的。
多数OCR应用软件都参加了语法智能检讨功能，这种功效进一步提高了识别率。
它主要通过上下文检查法实现拼写和语法的纠正，在文字识别时，OCR应用程序会做屡次的上下文连接性检查，依据程序中已经存在的词组、固定的用词顺序，对应的检查字符串的用词字。
比较高等的应用软件会自动用它"以为"正确的词语调换毛病词语，改正语句意思。
2.文字识别的几个步骤文字识别包括以下几个步骤：图文输入、预处理、单字识别和后处理等。
(1)图文输入是指通过输入设备将文档输入到计算机中，也就是实现原稿的数字化。
现在用得比较广泛的设备是扫描仪。
文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提前提。
适当地挑选扫描分辨率及相干参数，是保障文字明白、特征不丢失的症结。
此外，文档尽可能地放置端正，以保证预处理检测的倾斜角小，在进行倾斜校订后，文字图像的变形就小。
这些简单的操作，会使系统的识别正确率有所提高。
反之，因为扫描设置不当，文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。
文字断笔和笔画粘连会造成有些特点丢失，在将其特征与特征库比较时，会使其特征间隔加大，识别过错率回升。
(2)预处理扫描一幅简略的印刷文档的图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一进程称为图像预处理。
预处理是指在进行文字识别之前的一些筹备工作，包含图像污染处理，去掉原始图像中的显见噪声(烦扰)。
重要义务是丈量文档放置的倾斜角，对文档进行版面剖析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字前进行切分，每一行的文字图像的分别，标点符号的判断等。
这一阶段的工作十分主要，处理的后果直接影响到文字识别的正确率。
版面分析是对文本图像的总体分析，是将文档中的所有文字块分检出来，辨别出文本段落及排版次序，以及图像、表格的区域。
将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标)，域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的衔接关联作为一种数据构造，提供应识别模块自动识别。
对于文本区域直接进行识别处理，对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理，对于图像区域进行紧缩或简单存储。
行字切分是将大幅的图像先切割为行，再从图像行中分离出单个字符的过程。
(3)单字识别单字识别是体现OCR文字识别的中心技术。
从扫描文本中分检出的文字图像，由计算机将其图形、图像改变成文字的标准代码，是让计算机"认字"的关键，也就是所谓的识别技术。
就像人脑认识文字是由于在人脑中已经保存了文字的各种特征，如文字的结构、文字的笔画等。
要想让计算机来识别文字，也需要先将文字的特征等信息储存到计算机里，但要贮存什么样的信息及怎么来获取这些信息是一个很庞杂的过程，而且要达到无比高的识别率能力合乎请求。
通常采用的做法是根据文字的笔画、特征点、投影信息、点的区域散布等进行分析。
中国汉字常用的就有几千，识别技术就是特征比较技术，通过和识别特征库的比较，找到特征最相似的字，提取该文字的标准代码，即为识别结果。
比较是人们意识事物的一种根本方式，汉字识别也是通过比较找出汉字之间的雷同、相似、相异，掌握其量和质的关系，以及时光与空间的关系等。
对于大字符集的汉字普通采用多级分类，多特征、全方位动态匹配求相似集，以保证分类率高、适应性强、稳固性好；细分类重点在于对相似集求异匹配、加权处理、结构判别，定量、定性分析，以及前后联接词的关系，最落后行判别。