OCR技术(计算机字符识别技术) : 一般指本词条
OCR
2OCR(光学字符识别,Optical Character Recognition)是指对文本资料进行扫描后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程,由德国科学家Tausheck在1929年最先提出来的1。
衡量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。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。
基本信息
- 外文名
OCR
- 运行环境
WIN ALL
- 提出时间
1929年
- 发明人
Tausheck
- 中文名
光学字符识别
- 全名
Optical Character Recognition
- 识别指标
拒识率、误识率、识别速度等
发展历程
OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的,后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy,1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章,采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。
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。
20世纪70年代初,日本的学者开始研究汉字识别,并做了大量的工作。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.早期的OCR软件,由于识别率及产品化等多方面的因素,未能达到实际要求。同时,由于硬件设备成本高,运行速度慢,也没有达到实用的程度。只有个别部门,如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。1986年以后我国的OCR研究有了很大进展,在汉字建模和识别方法上都有所创新,在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果,不少单位相继推出了中文OCR产品。进入20世纪90年代以后,随着平台式扫描仪的广泛应用,以及我国信息自动化和办公自动化的普及,大大推动了OCR技术的进一步发展,使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。
主要内容
由于扫描仪的普及与广泛应用,OCR软件只需提供与扫描仪的接口,利用扫描仪驱动软件即可。因此,OCR软件主要是由下面几个部分组成。2
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,目前有OpenCV,CxImage等开源项目 。预处理:主要包括二值化,噪声去除,倾斜较正等。
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。
噪声去除:
对于不同的文档,我们对噪声的定义可以不同,根据噪声的特征进行去噪,就叫做噪声去除
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。
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。
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。