手写文字识别技术的研究
基于图像处理的手写汉字识别技术研究
基于图像处理的手写汉字识别技术研究手写汉字识别技术，是指通过数字图像处理技术实现对中文手写汉字的自动识别和转化。
随着人工智能技术的发展，手写汉字识别技术不断创新，其应用领域也越来越广泛。
一、手写汉字识别技术的研究背景手写汉字是中文书写传统之一，然而，手写汉字的识别是一项非常困难的任务。
之前的手写汉字识别技术大多采用人工制作特征向量或模板匹配方法，存在着低效、低准确率等缺陷。
随着计算机技术和模式识别技术的发展，通过数字图像处理技术进行手写汉字识别成为了可能。
二、手写汉字识别技术的研究现状目前，手写汉字识别技术主要分为离线和在线两种情况。
离线也即离线手写汉字识别，是指将已经绘制完毕的汉字图片传入计算机进行识别。
典型的离线手写汉字识别技术包括基于梯度、灰度共生矩阵、哈里小波、支持向量机（SVM）等的算法。
离线手写汉字识别技术的缺点是无法处理手写汉字的时序信息，其优点是比较简单，计算速度快。
在线手写汉字识别指的是在写字过程中即时识别所写的汉字。
在线手写汉字识别技术又分为笔迹跟踪识别和手势识别两种方式。
笔迹跟踪识别技术利用触控板或其他电子笔绘制，曲线的时序信息丰富，这种方法可以实现实时识别和纠正错误。
手势识别技术是利用摄像头或其他传感器采集手势图像，再经过处理和分析，完成手写汉字的识别任务。
在线手写汉字识别技术的优点是能够处理汉字的时序信息，但其缺点是算法更加复杂。
三、数字图像处理在手写汉字识别中的应用数字图像处理是指从数字图像的角度进行图像处理。
其主要任务是去噪、增强、分割和特征提取等。
在手写汉字识别中，数字图像处理技术可以通过分割字符、去除噪声、特征提取等方式来提高识别准确率。
1. 图像去噪手写汉字图像的质量很容易受到笔画数量、笔画形态、字体等因素的影响，常常存在噪声影响。
图像去噪是首要任务，常用的方法有中值滤波法、小波变换法、自适应中值滤波法等。
2. 字符分割字符分割是指将整个手写汉字图像分割成汉字的各个笔画或构件。
基于卷积神经网络的手写文字识别技术研究
基于卷积神经网络的手写文字识别技术研究一、引言手写文字识别技术是指将手写的文字图像数字化，并通过计算机程序对其进行识别和转换成计算机可以处理的文本。
随着人工智能技术的不断发展和卷积神经网络的崛起，手写文字识别技术在各个领域都得到了广泛的应用，尤其是在金融、教育和政府等领域中。
本文将介绍基于卷积神经网络的手写文字识别技术的研究进展，并分析其优势和不足之处。
二、手写文字识别技术的应用领域1.金融领域：手写签名验证、支票识别、汇票识别等。
2.教育领域：学生手写笔记数字化、自动批改考卷等。
3.政府领域：身份证、驾驶证、户口本等证件的信息识别和管理。
4.其他领域：邮政编码、手写邮件识别等。
三、基于卷积神经网络的手写文字识别技术原理1. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，常用于识别图像和视频等数据。
卷积神经网络由多层卷积和池化层组成，其中卷积层负责提取输入数据中的特征，而池化层将卷积层输出的特征压缩成更小的维度。
2. 手写文字识别技术原理手写文字识别技术将一张手写文字的图像输入到卷积神经网络中，经过卷积层和池化层的处理后，将提取的特征输入到全连接层中进行分类识别。
手写文字识别技术的关键在于如何对手写文字进行数字化，一般采用灰度化处理、二值化处理、噪声去除等方法来提取手写文字特征。
四、基于卷积神经网络的手写文字识别技术的应用案例1. 阿里云的手写文字识别API阿里云的手写文字识别API可以识别手写中文、英文和数字，且支持批量识别和在线调试。
其采用深度学习技术，基于卷积神经网络，可以在保持准确性的同时提高识别速度。
2. Baidu OCRBaidu OCR是百度公司推出的一款OCR识别产品，支持对身份证、驾驶证、银行卡、名片、票据、手写文字等多种类型的图片进行识别。
其采用了卷积神经网络和循环神经网络相结合的方式，可以有效提高识别准确率。
基于深度学习的手写汉字识别技术研究.doc
基于深度学习的手写汉字识别技术研究-->第1 章绪论1.1 课题研究的目的及意义20 世纪中期，第一台计算机在美国诞生，人类的信息时代拉开了序幕，随后信息革命悄无声息的开始了，到目前为止，计算机已经由原来的仅供军事领域到人们的日常生活中，功能更是不可同日而语了。
计算机已经发展成人们生活中不可或缺的一部分，在生活、娱乐、工作中都占据着重要的位置，计算机的功能和性能也在不断的加强，如何使计算机与人之间能更加友好的交互是信息技术研究的重点。
人类可以通过视觉、听觉、嗅觉、触觉捕获信息，人与人之间甚至可以通过眼神、动作完成信息传递，人与计算机的交互变成人与人之间交流一样便捷是人机交互的最终目标。
人类承载信息的方式主要包括声音、图像、语言和文字，而文字信息的作用是任何一种方式无法取代的。
史书上的文字记载让后人更清晰的了解过去，传承文化；日常办公中的合同、发票、文档都是通过文字存储信息[1]。
许多人机交互研究学者对文字的研究高度重视，在早期的研究性计算机中采用穿孔卡方式输入，到后来采用键盘鼠标输入方式，再到如今的触摸屏输入以及语音输入，每次人机交互的革新，都是计算机技术的进步。
随着计算机以及便携移动设备的普及，如智能、平板电脑、多功能手表等等，在当前生活模式下每日的信息产量剧增，人机交互的效率成了信息时代发展的难题，如何能智能的对人类语言、文字以及动作做出快速识别成了学术界和科技企业界的研究热点。
...............1.2 国内外研究现状在上个世纪60年代，美国IBM公司开始进行了对印刷体汉字的模式识别研究工作，1996年Casey和Nag用模板匹配法成功的识别出了1000个印刷体汉字，在全球范围内，汉字识别开始展开了。
而就在这个时候，研究界对手写汉字识别也掀起了高潮。
因为汉字在日语中占有一定的地位，手写体汉字识别在一开始是由日本率先尝试研究的，在80年代，国内开始了对手写汉字的研究，因为汉语作为我们的母语，汉字主要在我国广泛使用，对汉字的种类、内涵、造字原理国内的掌握情况较透彻，所以关于手写汉字识别的深入研究主要集中在国内，国外对英语研究兴趣浓厚，对汉字的研究相对较为单一。
手写体文字识别技术的研究与应用
手写体文字识别技术的研究与应用随着科技的不断进步，手写体文字识别技术受到越来越多的关注。
这项技术的发展对于提高我们的生产力和生活质量有着巨大的促进作用。
本文将探讨手写体文字识别技术的研究与应用。
一、手写体文字识别技术的研究手写体文字识别技术目前已经有了很大的发展。
在刚刚开始研究这项技术的时候，其中最大的难点在于如何把图片中的手写字体转化为可识别的字符串。
在传统的方法中，一般会采用特定的字体去匹配手写文字，即所谓的“模板匹配法”。
但是，这种方法需要用大量的时间跟精力去收集大量的样本，而且还需要保证手写字跟模板字体的相似度达到一定的比例。
这样的方法在实际的应用当中，其准确度和实用度都有着很大的欠缺。
因此，在近几年的研究中，一些基于深度学习的方法开始逐渐得到了广泛的应用和研究。
这些方法采用了神经网络模型去发现图片中的特征，从而可以对手写文字进行快速、准确的识别。
这些方法在大量的公开比赛（如ICDAR陌生文本识别挑战赛）中也取得了令人瞩目的成绩。
此外，随着人工智能技术的不断进步，计算机视觉技术也逐渐成为了手写体文字识别技术的重要研究点。
人工智能技术在图像理解和处理方面的强大能力，使得计算机可以更加准确的分析手写字体图片，从而提高手写体文字识别的准确度和速度。
二、手写体文字识别技术的应用手写体文字识别技术的应用正越来越广泛。
随着移动互联网和数字化时代的到来，越来越多的人开始使用手写文字作为沟通和协作的主要手段，如手写笔记、编辑文本、搜索、翻译等等。
因此，手写体文字识别技术的需求也越来越大。
以下是几个手写体文字识别技术的应用案例。
1. 笔记记录在互联网工作时代，很多人都喜欢使用智能手机或平板电脑记录笔记。
随着手写体文字识别技术的不断进步，这些记事软件的功能也逐渐升级。
如Evernote,OneNote等软件都可以通过OCR(光学字符识别)技术自动将笔记中的手写体文字转化为电子文字，从而大大提高了数据的持久性和可读性。
手写识别技术的研究和开发
手写识别技术的研究和开发一、背景介绍手写识别技术是近年来人工智能领域的一个研究热点，也是日常生活中比较常见的人机交互方式之一。
随着移动互联网时代的到来，手写识别技术已经被广泛应用于各种移动设备上，如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等。
而随着技术的不断发展，手写识别技术的研究和开发也越来越受到重视。
二、手写字符识别技术1、手写字符识别技术介绍手写字符识别技术是指通过计算机等设备对手写字符进行识别，并将其转换为文本或可以被计算机处理的形式。
手写字符的识别难度较大，因为每个人的书写习惯和书写风格都不尽相同，而且手写字符的样式也有很大的差异。
2、手写字符识别技术的研究现状目前，手写字符识别技术已经取得了一定的进展。
一些主流的手写字符识别技术包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些技术在实现手写字符识别时都具有一定的优势和适用场景。
而且随着深度学习等人工智能技术的发展，手写字符识别技术也得到了很大程度的改进。
3、手写字符识别技术的应用场景手写字符识别技术已经广泛应用于各个领域。
其中最常见的场景就是对手写文字的数字化处理，如扫描纸质书籍或手写笔记的转换为电子文档；另外，它也可以用于病历记录、金融领域、信件识别等领域。
这些应用大大提高了信息处理的效率和准确性。
三、手写汉字识别技术1、手写汉字识别技术介绍手写汉字识别技术是指将手写的汉字转换成计算机可以识别的文字形式。
汉字的结构和笔画复杂，每个汉字属于不同的分类，这增加了手写汉字识别的难度。
2、手写汉字识别技术的研究现状手写汉字识别技术在短时间内取得了重要进展，许多学者提出了各种不同的方法来提高手写汉字识别的准确度。
随着深度学习技术的逐渐成熟，人工智能的推动下，手写汉字识别技术的准确度获得很大的提升。
3、手写汉字识别技术的应用场景手写汉字识别技术广泛应用于各个领域。
在学术领域，手写汉字识别技术可以被用于古代文献处理和汉字学研究。
另外，在金融、医学和法律领域，手写汉字识别技术的应用也逐渐增加。
基于深度学习的手写字体识别与分析研究
基于深度学习的手写字体识别与分析研究手写字体识别是指将手写的字符或文字转换为计算机可识别的形式，以便进行后续的文字识别、语义分析和文字处理等任务。
在现代信息化的社会中，手写字体识别技术被广泛应用于各个领域，包括自动化办公系统、智能手机输入法、人机交互等。
本文将从深度学习的角度探讨手写字体识别的研究与分析。
一、手写字体识别的研究背景与意义随着计算机技术的不断发展，越来越多的数据以手写形式存在，如手写笔记、手写信件等。
要对大量的手写数据进行有效的处理，就需要准确识别手写字体。
传统的手写字体识别方法往往需要人工提取特征并设计分类器，这种方法需要大量的人力和时间，并且对特征的选择依赖较高。
而基于深度学习的手写字体识别方法可以通过自动学习特征，从而避免了手动特征提取的繁琐和主观性，因此具有更高的准确性和鲁棒性。
深度学习是一种人工智能领域的热门技术，通过多层的神经网络模型来学习输入与输出之间的映射关系。
在手写字体识别中，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现对手写字体的自动识别。
CNN通过模拟人类视觉系统感知信息的方式，对手写字符进行特征提取和分类，从而达到准确识别手写字体的目的。
二、基于深度学习的手写字体识别技术基于深度学习的手写字体识别技术主要包括数据预处理、网络架构设计和训练优化三个部分。
1. 数据预处理手写字体识别的第一步是对手写样本进行预处理，以消除噪声、增强特征并使其具备可识别的形式。
常见的预处理方法包括灰度化、二值化、归一化和降噪等。
这些处理方法可以提高识别的准确性和鲁棒性，同时减少神经网络的训练时间和资源消耗。
2. 网络架构设计在基于深度学习的手写字体识别中，常用的网络架构是卷积神经网络（CNN）。
CNN具有局部感知和权值共享的特点，可以有效地提取图像中的特征，并减小网络参数的规模。
网络的设计包括选择合适的卷积层、池化层和全连接层，以及确定合适的激活函数、损失函数和优化方法等。
手写汉字识别技术研究
手写汉字识别技术研究一、引言手写汉字识别技术在现代化智能化的世界中逐渐得到广泛应用，具有重要的意义。
手写汉字识别技术的应用不仅有助于提高汉字输入的效率，也可为汉字数字化与普及提供有力支撑。
二、手写汉字识别技术的研究现状1.手写汉字识别技术的原理和方法（1）手写汉字识别技术的原理：手写汉字识别技术主要依靠识别系统学习汉字书写样本，通过对样本进行分析和处理，识别该样本并确定其对应的文字。
（2）手写汉字识别技术的方法：手写汉字识别技术的方法包括模板匹配法、统计方法、神经网络法和组合方法等。
其中，神经网络法是目前最常用的方法之一，这种方法是基于人工神经网络的模型，通过处理样本数据进行识别。
2.手写汉字识别技术的现状当前手写汉字识别技术已经非常成熟，可以实现高精度、高可靠性的汉字识别。
目前已经有一些手写汉字识别产品在市场上得到广泛应用，如移动设备、智能手表等。
三、手写汉字识别技术的应用前景1.手写汉字识别技术的应用领域手写汉字识别技术所涉及的领域十分广泛，其主要应用领域包括：（1）移动办公：随着智能手机和平板电脑的普及，移动办公已经成为当今社会的主流。
而手写汉字识别技术可以大大提高各种移动设备的输入效率。
（2）银行金融：在银行业和金融业中，手写汉字识别技术可以被用于客户签名和手写数字的识别，提高工作效率。
（3）教育培训：在教育和培训领域中，手写汉字识别技术可以被用于识别学生的手写答案，快速地给出打分结果和建议。
2.手写汉字识别技术的未来发展趋势随着科技的不断发展，人工智能、大数据和机器学习等新技术也正在不断涌现。
在未来，手写汉字识别技术也将会得到进一步的改进和优化，主要发展趋势包括：（1）自然语言处理技术：在自然语言处理技术的帮助下，手写汉字识别技术可以更加准确地理解人类语言表达的含义。
（2）更高精度的模型：通过不断地优化人工神经网络模型和改进算法，可以提高手写汉字识别技术的精度和可靠性。
（3）多语言识别：随着全球化的进程和各国文化的交流，多语言识别已经成为了手写汉字识别技术的一个新的发展方向。
手写字体识别技术的研究与应用
手写字体识别技术的研究与应用手写字体一直是人类最原始和最便捷的交流工具之一，自从人类文明发展以来，手写字体便在不断地演化和推广。
然而，随着现代科技的发展，电子化、数字化的生活方式越来越流行，人们使用电子设备进行信息交流的时间也在加长，导致手写字体的使用和传承逐渐减少。
因此，针对手写字体的识别技术，如今正逐渐成为了热门的研究课题。
一、手写字体识别技术的概念和原理手写字体识别技术是指将手写文本转换成电子文本，以便对其进行处理和存储的技术。
其核心原理是基于计算机视觉和机器学习等方面的知识，将手写字体的笔画、轮廓和形状等信息转化为数学模型，并使用分类器将手写字体分类为预定义的字符集。
二、手写字体识别技术的应用场景手写字体识别技术具有广泛的应用场景，其中最为常见的是邮政、银行、政府机构等单位的邮件、表格、证件等手写文本的识别。
除此之外，手写字体识别技术还可应用于数字手写板、智能手机、平板电脑等电子设备中，实现手写输入和识别功能。
三、手写字体识别技术的研究现状手写字体识别技术的应用领域已经非常广泛，目前，该技术的研究也在不断深入。
截至目前，传统的手写字体识别技术已然可以实现将手写文本的字符识别精度提高到90%以上。
同时，深度学习算法的兴起，也为手写字体识别技术的研究带来了新的方向和机会。
四、手写字体识别技术的发展前景手写字体识别技术将不断在应用上得到推广，传统的高精度字符识别技术也将逐渐向更为智能化和多样化的方向发展。
与此同时，当前已经研发的一些手写文字输入设备，如手写笔、数字手写板等，也将逐渐普及，未来人们将有更多机会使用和体验手写字体识别技术带来的便捷。
综上所述，手写字体识别技术正成为当前科技领域的热门研究课题，其在各个领域的应用也越来越广泛，因此，相信在未来的科技发展进程中，手写字体识别技术将继续扮演着重要的角色。
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手写文字识别技术的研究关兵摘要：随着计算机性能的提高和科技的不断发展，随着信息时代的到来，为适应社会的需要，文字识别技术也将更完善。
OCR技术，利用光学技术对文字或字符进行扫描并转换成计算机内码，其工作原理是通过扫描仪或数码相机等输入设备获取文字、表格、图片等信息，利用各种模式算法分析文字形态特征，判断出文字的标准编码存储在文件中。
在现实生活中有着广泛的应用价值。
关键词：手写文字识别 OCR技术形态特征模式识别引言计算机文字识别，俗称光学文字识别，其英文术语为Optical Character Recognition(缩写为OCR)，是指通过计算机技术及光学技术对印刷或书写的文字进行自动的识别，达到认知的目的，是实现文字高速自动录入的一项关键技术。
到目前为止，汉字OCR是模式识别技术的一个分支，其主要目的是将汉字（手写体与印刷体）自动读入计算机。
而手写文字识别技术，是指通过计算机来识别手写文字的一种识别文字的技术。
随着信息化的到来，OCR文字识别技术发展很快，在日常生活中日益重要。
文字识别是中文信息录入的快捷手段，由于汉字是非字母、非拼音化的文字，笔划复杂多样，人工键入速度慢而劳动强度大，计算机自动识别文字或语言方式解决了这一难题，能快速高效地将汉字输入进计算机；文字识别技术是提高办公自动化水平的主要因素。
办公自动化就是要借助计算机来进行文档的处理，以代替人们日常的办公活动，在现代社会，图像信息占有较大的比重，存在大量文字信息，因此，文字的自动识别对图像的处理有重要的意义；文字识别技术丰富和完善了文字识别理论。
现在人们已可通过手写文件经OCR产品的识别录入计算机，大大推动发展了文字识别理论；文字识别是智能计算机智能接口的重要组成部分，智能计算机能认识文字、图像和景物，能听懂语音、理解文字。
视觉是智能计算机接受外界信息的主要手段，而识别文字是智能计算机必备的功能。
一、OCR技术的发展OCR概念的诞生，要早于计算机的问世。
早期的OCR多以文字的识别方法研究为主，识别的文字当时仅为0-9这几个数字。
后来随着计算机的出现和发展，OCR研究才在全球范围内广泛研究和发展。
OCR发展至今，可分为三个阶段：1、第一代OCR产品出现于60年代初期，在此期间，IBM公司、NCR等公司分别研制出了自己的OCR软件，最早的OCR产品应该是IBM公司的IBM1418。
它们只能识别印刷体的数字，英文字母及部分符号，而且都是指定的字体。
60年代末，日立公司和富士通公司也研制出了各自的OCR产品。
2、第二代OCR系统是基于手写体字符的识别，前期只限于手写体数字，从时间上来看，是60年代中期到70年代初期。
1965年IBM公司研发出IBM1287，并在纽约世界博览会上展出，开始能识别印刷体数字、英文字母及部分简单的符号。
第一个实现信函自动分拣系统的是东芝公司，两年后NEC公司也推出了这样的系统，到1974年，分拣率达到92%-93%。
3、第三代OCR系统要解决的技术问题是对于质量较差的文稿及大字符集的识别，例如汉字的识别。
1966年，IBM公司开发的OCR系统利用简单的模板匹配法识别了1000个复杂的印刷体汉字，到了1977年，东芝公司又制出可识别2000多印刷体汉字的单字汉字识别系统。
我国在OCR 的研究方面起步相对较晚，70年代开始进行数字、英文及符号的识别研究，70年代末开始进行汉字的研究，到1986年，汉字的识别进入了一个具有成果性的阶段，不少单位推出了中文OCR 产品。
到目前为止，印刷体汉字的识别率达到了98%以上，手写体的识别率也在70%以上，并且可对多种字体、不同字号混排识别，国家“863”计划对该方面的研究给予了很大的资助。
目前，我国正在争取实现OCR 产品识别精度更高、识别速度更快，能同时支持单机和网络操作，使得使用更方便，应用更广泛，达到不同用户的使用要求。
二、文字识别的原理与方法汉字OCR 的原理是将文字通过光电输入设备，如扫描仪、摄像机、写字板等，转换成二维的点阵信息后，通过对相应的识别方法转换成汉字文字。
完成这一套转换工作的是汉字识别系统。
文字的识别是指通过一定的方法和技术提取文字的特征并将其存储于机器设备中，实现对文字的自动判别。
1、汉字识别系统的组成汉字识别系统主要包括以下几个步骤：汉字图形输入、预处理、单字识别及后处理。
汉字图形输入是指通过录入设备将文稿录入到计算机中,也就是说实现原始稿件的数字化,现在用的比较普遍的设备是数字化扫描仪、数字相机等；预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作，主要包括版面分析、图像净化及二值化处理、文字切分、正规化处理等，这一阶段的工作是很重要的，处理的效果如何，直接影响到识别的准确率；单字识别则体现着文字识别的核心技术，主要包括文字特征抽出的方法及分类判别算法。
人能够通过大脑很简单地认识文字，是因为在人的大脑中已经保存了文字的特征，像文字的结构，笔画等。
要想让计算机去认识文字，首先也要存储类似的信息，那么，存储什么样的信息及如何提取这些信息，则是一个比较复杂的事情，而且要求达到很高的识别率。
通常的做法是根据文字的笔画、特征点、投影信息、点的区域分布等进行分析，常用的方法是结构分析方法和统计分析方法；后处理是指对识别出的文字，或者多个识别结果采用词语进行上下文匹配，即将单字识别的结果进行分词，与词库中的词进行比较，以提高系统的识别率，减少误识率。
2、汉字识别方法对于文字的识别，从文字类型上划分，通常分为印刷体文字的识别和手写体文字的识别；从识别的方式划分，通常分为在线识别和脱机识别。
由于印刷体与手写体的文字特征差异较大，所以在软件识别上，其处理方法是不同的。
下图描述了文字识别系统的组成:图1 文字识别系统组成图在汉字识别系统中最为重要的部分是识别器，识别器的质量可以说基本决定了汉字识别系统的性能。
目前汉字的识别还只停留在模式识别上，模式识别主要有两种，即统计模式识别和结构模式识别。
OCR 的应用主要表现在以下几个方面：在线式的文字识别，是指书写完一个文字后立刻进行识别，如在PDA 中文字的录入，汉字手写板等；表格文字识别，是指对在固定印刷的表格中填写的数据进行识别，如税务申报表的录入；纯文本文字识别，如文件的录入，报刊杂志的录入等。
统计模式识别是指提取待识别汉字的一组特征值，然后按经一定准则所建立的统计函数进行数值分析，根据数值分析的结果确定汉字。
由于统计分析理论比较成熟，因此，这种方法对单个汉字的识别准确率高，但对不同字体的混排，特别是手写文稿的识别，效果不理想。
结构模式识别与统计模式识别相比，有比较严格的规律性。
中国的汉字量虽然很大，但是汉字是图形字符，含有丰富的结构信息。
结构模式识别就是设法提取汉字结构的特征信息及其组字的特定规律，然后根据特征信息及其特定规律进行汉字的识别。
结构识别是将汉字看作是若干个简单结构的集合，这个简单的结构叫做基元，每一个汉字都可以由这些基元组成，汉字识特定基元的集合。
汉字的识别则是将汉字分解成若干个基元。
由于印刷体文稿汉字字体规整，结构清晰，从理论上讲，结构模式特别适用。
利用结构信息，吸取统计模式的优点，近几年统计结构识别法得到广泛的确认和应用，为解决汉字识别这个难题提供了一条新思路。
由于集成电路技术的飞速发展，今后研究方向主要集中于吸收和应用先进技术，如神经网络、人工智能等方面的成果，促进汉字识别技术发展。
3、实现数据自动录入的几种技术手段信息时代的到来，将会很大程度的改变人们的生活方式与工作方式。
信息也变成了当今社会的热门话题。
信息的来源及所表达的含义也是各种各样的，尤其是近几年因特网的迅猛发展，为信息的传递提供了绝好的工具。
政府、企业对计算机的依赖程度越来越激烈，以计算机为核心工具的办公及业务处理的时代已经到来。
只有信息被电子化之后，它才能得到快速地处理与传递。
所谓信息电子化，其实是以计算机能够处理的数字的形式来表达信息。
那么大量的信息如何录入到计算机里呢?总结起来，应该有以下几种方式：人工键盘录入、数据自动采集设备、数字化处理设备、智能录入系统等。
自动录入设备方面主要有传感器，A/D设备，扫描仪，数字相机，图像处理卡等，它们主要应用在一些特殊的场合。
智能录入系统有OCR系统及语音识别录入系统，这些系统经过几十年的研究与发展，在很多场合完全能够达到实用的程度，比传统的手工录入方式的速度提高几十倍或上百倍。
像税务、银行、工商、海关、教育等部门都有大量的报表数据需要录入到计算机中，这不是一个简单问题，而是一个影响整个计算机应用系统的瓶颈。
传统的做法是聘用大量的录入人员，这种做法不但成本高，而且录入的数据错误比较多，为了避免录入错误，通常的做法是多个人分别录入，由软件来比较去发现可能出现的错误。
另外，还有OCR录入方式、IC 卡方式、远程数据交换方式等。
现以税务行业的纳税申报表的录入为例，说明它们的优缺点。
IC卡方式其实就是人工键盘录入方式，只不过是把大量需要集中录入的数据，分散到由纳税人各自完成录入工作，存储到IC卡（或软盘）中，报税时将此卡里的数据拷贝到税务部门的服务器里。
每个纳税人需要购买一个报税器的IC卡读写器，这种方式唯一的特点是通过增加纳税人的负担，而减轻了税务部门的负担。
远程数据交换方式其实就是EDI（Electronic Data Lnterchange）的一个具体应用，从数据录入技术的发展来看，未来的模式应该是EDI，尤其是近几年，网络技术的发展很迅速，未来若干年后，计算机网络应该像现在的电话网络，计算机的普及程度会像现在的电话一样，那时EDI就变得现实了，但是，这一时刻何时能到来呢？现在已经有一些用户在考虑EDI的应用，通过已经应用的单位的结果看，太超前了，不是技术不行，而是整个社会计算机应用的层次没有达到。
从数据录入方式来看，OCR技术是一种比较直观的，原业务方式不需要做多大变革的，现阶段较为现实的替代手工录入的一种方式。
目前，OCR的技术较为成熟，识别率较高，而且还有专用的OCR录入设备，在软件支持上，通过逻辑运算，算数运算等多种后处理手段，使数据在高速路入的同时，保证了准确性。
三、OCR技术的应用OCR技术，在现实生活中有着广泛的应用价值。
通过它可完成高速的文字录入任务，在很多场合可替代键盘录入。
文件的识别录入是很多办公部门经常使用的工具，国内已有很多这样的产品，而且已经实用；邮件的自动分拣系统更能快速地解决大量信函的分拣问题，国外已普遍使用，国内也有很多大型邮局在使用；在线手写电子记事本等也在人们的生活中发挥重要的作用；手写体表格数据自动录入系统，则可应用在具有大量人工填表的行业，如税务申报表、海关申报表、财务发票、财务报表、社会调查表等的录入。