光学字符识别技术_图文.ppt
光学字符识别
光学字符识别系统摘要：本文设计了一系列的算法，完成了文字特征提取、文字定位等工作，并基于卷积神经网络(CNN)建立了字符识别模型，最后结合统计语言模型来提升效果，构建一个完整的OCR(光学字符识别)系统.在特征提取方面，抛弃了传统的“边缘检测+腐蚀膨胀”的方法，基于一些基本假设，通过灰度聚类、图层分解、去噪等步骤，得到了良好的文字特征，文字特征用于文字定位和模型中进行识别。
在文字定位方面，通过邻近搜索的方法先整合特征碎片，得到了单行的文字特征，然后通过前后统计的方法将单行的文字切割为单个字符。
在光学识别方面，基于CNN的深度学习模型建立单字识别模型，自行生成了140万的样本进行训练，最终得到了一个良好的单字识别模型，训练正确率为99.7%，测试正确率为92.1%，即便增大图片噪音到15%，也能有90%左右的正确率.最后，为了提升效果，结合了语言模型，通过微信的数十万文本计算常见汉字的转移概率矩阵，由Viterbi算法动态规划，得到最优的识别组合。
经过测试，系统对印刷文字的识别有着不错的效果，可以作为电商、微信等平台的图片文字识别工具.关键字：CNN，特征提取，文字定位，单字识别1 研究背景和假设关于光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)，是指将图像上的文字转化为计算机可编辑的文字内容，众多的研究人员对相关的技术研究已久，也有不少成熟的OCR技术和产品产生，比如汉王OCR、ABBYY FineReader、Tesseract OCR等. 值得一提的是，ABBYY FineReader 不仅正确率高(包括对中文的识别)，而且还能保留大部分的排版效果，是一个非常强大的OCR商业软件.然而，在诸多的OCR成品中，除了Tesseract OCR外，其他的都是闭源的、甚至是商业的软件，我们既无法将它们嵌入到我们自己的程序中，也无法对其进行改进. 开源的唯一选择是Google的Tesseract OCR，但它的识别效果不算很好，而且中文识别正确率偏低，有待进一步改进.综上所述，不管是为了学术研究还是实际应用，都有必要对OCR技术进行探究和改进. 将完整的OCR系统分为“特征提取”、“文字定位”、“光学识别”、“语言模型”四个方面，逐步进行解决，最终完成了一个可用的、完整的、用于印刷文字的OCR系统. 该系统可以初步用于电商、微信等平台的图片文字识别，以判断上面信息的真伪.在本文中，假设图像的文字部分有以下的特征：1. 假设要识别的图像字体都是比较规范的印刷字体，如宋体、黑体、楷体、行书等；2. 文字与背景应该有比较明显的对比度；3. 在设计模型的时候，假设了图片文本是横向排版的；4. 文字的笔画应该有一定的宽度，不可以太细；5. 同一个文字的色彩应该最多是渐变的；6. 一般文字是通过比较密集的笔画成字的，并且很多时候都具有一定的连通性.可以看到，这些特征都是常见的电商宣传海报等的常见特点，因此这些假设都是比较合理的.2 分析流程和实验平台实验流程图本文的实验在CentOS 7 + Python 2.7的环境下完成. 其中，图像处理部分用到了下列拓展库：Numpy、SciPy、Pandas、Pillow；卷积神经网络模型用到了下述拓展库：Keras、Theano. 具体的实验配置后面会进一步谈到.3 特征提取作为OCR系统的核心，特征提取是希望找出图像中候选的文字区域特征，以便进行文字定位和文字识别. 模仿肉眼对图像与汉字的处理过程。
扫描仪的应用—OCR
在OCR软件中扫描文稿并直接加载扫描获得的图片 ，然后进行识别。 1 ．打开清华 TH-OCR 软件，并装入要识别的图片（或通过扫描获得）。 2 ． 进行版面处理 ，包括倾斜校正 、版面处理等。 3 ． 进行识别。 4 ． 后处理。 5 ．导出。
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三 、进行文字识别时的注意事项
三 、清华 TH-OCR XP 软件的使用
（三）清华 TH-OCR XP 的窗口
清华TH-OCR XP的窗口如其他Windows程序窗口一样，简洁明快、布 局合理、容易上手 。窗口分为标题栏 、菜单栏、工具栏、工程管理区、图像 和识别操作区 、状态栏 ，如下图所示（结合实际窗口介绍）。
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在使用OCR软件进行文字识别时 ， 必须认真学习OCR有关知识和理论 ，特别是 系统设置、版面处理和编辑修改的理解和具体操作 ，并结合实践不断积累经验 ，摸 索出切实可行的解决方案 。下面是一些有价值的提示，要认真理解和体会。
1．在扫描仪中一定要放正原稿 ，不能位置倾斜 ，否则扫描出来的原稿也会是 倾斜的 ， 从而造成OCR软件无法正确识别 。另外 ，在放置扫描原稿时 ，把扫描的文 字材料一定要摆放在扫描起始线正中 ， 以最大限度地减小由于光学透镜导致的失真。
扫描仪的应用
光学字符识别 （OCR）
内容提要
一、OCR 简介
二、OCR 的基本原理和工作流程 三、清华 TH-OCR XP 软件的使用 四、进行文字识别时的注意事项
举例说明光学字符识别技术的应用
举例说明光学字符识别技术的应用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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模式识别详细PPT
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
ocr识别技术
ocr识别技术第一篇：OCR识别技术的介绍OCR全称为Optical Character Recognition，即光学字符识别技术，是一项用于将文本数字化的技术。
目的是为了实现计算机自动辨识印刷体字形，进而将其转化为可编辑或可搜索的电子文本。
OCR技术主要应用于文档扫描、银行条形码识别、车牌识别、护照和身份证信息识别、智能手写识别等领域。
OCR技术大大提高了信息传递的效率，极大地提升了企业的自动化与智能化水平。
OCR识别技术基本流程包括文本图像预处理、文本行筛选、字符分割、字符识别、文本识别、后处理等步骤。
具体来说，通过利用矩形拟合和二值化等处理获得合适的文本图像和区域，然后进行字符切割和字符分类等操作，最后通过后处理优化识别结果。
现在，OCR识别技术已得到广泛应用，例如在智能门禁、云存储、指纹识别等场景下都可以使用OCR技术。
随着技术的不断发展和完善，OCR识别技术有望在更多的场景中大显身手，取得更好的应用效果。
领先的OCR技术提供商已经研发出一系列优秀的OCR产品，在模型训练、算法优化、工程实现等方面不断迭代和优化，为客户提供了更持续更优质地服务。
未来，我们相信OCR技术也将成为推进社会数字化进程的重要支撑技术之一。
第二篇：OCR技术在图像处理中的应用OCR技术在图像处理中有着广泛的应用。
它可以从图片中提取出对应的文字信息，实现对图片中文字的识别。
这种应用方式大大地提高了数字化处理的效率，同时也为大量的图片文件转换成电子版提供了可能。
在OCR技术的应用场景中，图像格式的相关处理是关键步骤之一。
这涉及到对图片的格式、分辨率、颜色空间、去噪处理等等诸多环节。
同时，在OCR技术的实现中，字符的分割和字符的分类也是非常重要的方面。
除此之外，OCR技术的性能表现还与所采用的算法、模型训练等有关。
而在实际的应用场景中，需要根据实际情况选择最佳的OCR技术、算法和服务提供商。
总的来说，OCR技术在图像处理中的应用可以提高工作效率和准确率，同时也为卓越的印刷体字形识别技术奠定了坚实的基础。
光学字符识别技术的研究与应用
光学字符识别技术的研究与应用光学字符识别技术（OCR，Optical Character Recognition）是一种通过光学或者电子图像扫描来识别图像中印刷字符的技术。
此技术的目的是将印刷体的文本转换成计算机可以识别的数字或者文本格式。
OCR技术已经成为现代印刷与出版领域发展的重要一环，并且在诸多实际应用中也发挥了极为重要的作用。
本文将对光学字符识别技术的研究与应用进行探讨。
一、光学字符识别技术的基础原理OCR技术的基础原理是利用光学扫描设备的扫描头对印刷体文字进行成像，并通过图像处理和模式识别等算法将其转换为机器可读的文字格式。
OCR技术主要包括以下三个技术环节：1. 光学扫描：将纸质书籍或文档放置于光学扫描设备上进行扫描。
2. 图像处理：利用数字图像处理技术对图像进行预处理，例如图像增强、图像二值化等操作，以便于后续的文本识别。
3. 文本识别：利用模式识别和机器学习等算法，对扫描图像中的文本进行自动识别，将其转换为数字或文本格式。
OCR技术基于图像扫描和文本识别技术，而图像处理是其中最为关键的一个步骤。
通过不同的图像处理技术，可以将图像清晰、明确地表达出来，并消除一些计算机难以识别的因素，例如文本间隔、字体大小和字体颜色。
二、光学字符识别技术的应用光学字符识别技术在多个领域得到广泛应用，包括印刷、数字图书馆、法律文件、财务记录、自然语言处理、医学文档等。
它所带来的便利和效益大大改善了人们的生活质量和工作效率。
1. OCR技术在数字化出版领域的应用数字化出版是一个快速发展的新领域，它通过将传统的印刷出版物转换为数字格式，将该领域带入了一个崭新的高速发展的阶段。
光学字符识别技术是数字化出版一个非常重要的技术，通过OCR技术可以将纸质书籍及其它印刷材料快速转换为电子文件，在众多印刷品中迅速找到某一段文字，从而改善传统读书环节带来的不便利。
2. OCR技术在金融行业的应用金融行业中的大部分文件都有多页并且有很多重要数据，这些文件需要及时和准确地处理，但是这些数据量大、容易冗杂，人工识别效率非常低。
如何使用AI技术进行光学字符识别
如何使用AI技术进行光学字符识别引言：随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的迅速发展和普及，光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR）也得到了广泛应用。
OCR是一项将图片中的文本转化为可编辑和可搜索的电子文档的技术。
本文将介绍如何利用AI技术来进行光学字符识别，提供了解决方案、主要方法以及相关应用示例。
一、解决方案：1. 数据预处理在进行光学字符识别之前，首先需要对原始图像数据进行预处理。
这个过程包括图像去噪、调整图像大小和对比度增强等。
去噪操作可以通过滤波算法实现，例如均值滤波或高斯滤波。
调整图像大小有助于提高字符辨识率，并且可以减少计算量。
对比度增强可以通过直方图均衡化等方法来改善图像质量。
2. 特征提取特征提取是OCR中的重要步骤，它用来描述图像中的关键信息以区分不同的字符。
常见的特征有角点、边缘、纹理等，并且可以使用多种算法来提取这些特征，如SIFT（尺度不变特征转换）、HOG（方向梯度直方图）和CNN（卷积神经网络）等。
其中，CNN是目前最常用的方法之一，通过深度学习技术可以自动从大量训练数据中学习到图像的高级特征。
3. 模型建立与训练在得到合适的特征表示后，需要建立一个OCR模型来进行字符识别。
常见的模型包括传统机器学习算法如SVM（支持向量机）、随机森林等，以及深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些模型必须经过大量数据的训练，并进行优化以提高准确性和鲁棒性。
4. 字符识别与输出在完成了模型的建立和训练后，就可以开始进行光学字符识别了。
首先将预处理后的图像输入到OCR模型中进行识别。
对于单个字符或者小块文字而言，可以利用滑动窗口技术来进行检测。
对于整张图片而言，则需要采用分割算法将各个字符切割出来，并分别输入到OCR模型中进行识别。
最后将识别结果输出为可编辑和可搜索的文本、电子表格等格式。
基于深度学习的光学字符识别技术研究
基于深度学习的光学字符识别技术研究光学字符识别技术（Optical Character Recognition，OCR）是一种将图像中的文字信息转换为可编辑、可搜索的电子文本的技术。
它在现实生活中具有广泛的应用领域，如印刷体文字识别、车牌识别、银行票据处理等。
随着深度学习的快速发展，基于深度学习的光学字符识别技术逐渐成为OCR领域中的主流方法。
本文将对基于深度学习的光学字符识别技术进行研究，并介绍其原理、方法和应用。
1. 基本原理基于深度学习的光学字符识别技术主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行字符图像的特征提取和识别。
首先，将字符图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以便于后续的特征提取和分析。
然后，使用预训练的卷积神经网络对字符图像进行特征提取，将图像中的字符特征映射到高维特征空间中。
最后，通过分类器对提取的特征进行分类和识别，得到字符的文本信息。
2. 技术方法2.1 卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中最常用的模型之一，它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，实现对图像数据的有效表示和识别。
在光学字符识别中，卷积神经网络可以学习到字符图像中的局部特征和全局特征，从而实现准确的识别。
2.2 数据集构建构建一个合适的数据集对于训练基于深度学习的光学字符识别模型非常重要。
数据集应包含大量的字符图像样本，涵盖不同字体、大小和扭曲度的字符。
同时，还需准备相应的标注数据，即每张字符图像对应的字符文本。
常用的数据集有MNIST、CIFAR-10和CASIA-OLHWDB等。
2.3 模型训练与优化基于深度学习的光学字符识别技术的关键是对模型进行训练和优化。
通过使用大量的字符图像样本和对应的标注数据，可以训练一个准确的识别模型。
同时，还可以使用一些技巧，如数据增强、正则化和优化算法的选择，进一步提升模型的性能。
3. 应用领域基于深度学习的光学字符识别技术在多个领域中得到了广泛应用。