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能 OCR 所谓OCR （Optical Character Recognition光学字符识别）技巧，是指电子装备（例如扫描仪或数码相机）检讨纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式断定其形状，而后用字符识别办法将外形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置，获取文字及版面信息的过程。 因为OCR是一门与识别率拔河的技术,HP M1216NFH打印机如何设置IP？，因此如何除错或应用帮助信息进步识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而发生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方法不同，就衍生出各式各样、各种不同的利用。 一、OCR的发展 要谈OCR的发展，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。以同样领有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的根本识别实践，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开端有一些简略的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，赞助邮局作区域分信的功课,HP CQ3281如何；也因此至今邮政编码始终是各国所提倡的地址书写方式。 OCR能够说是一种不肯定的技术研讨，正确率就像是一个无限趋近函数，晓得其趋近值，却只能凑近而无奈达到，永远在与100%作拉锯战。由于其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫描品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其准确率，也因此， OCR的产品除了需有一个强有力的识别中心外,hot~ 如何练习爆发力？ 打架用的，产品的操作应用便利性、所供给的除错功效及方法，亦是决议产品好坏的主要因素。 一个OCR识别系统，其目标很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形持续保留、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成盘算机文字，使能到达影像材料的贮存量减少、识别出的文字可再使用及剖析，当然也可节俭因键盘输入的人力与时光。 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、最后经人工校订将认错的文字更正，将成果输出。 在此逐个先容： 影像输入： 欲经由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,HIPS软件如何熟练使用。科技的提高，扫描仪等的输入安装已制造的愈来愈精巧，轻薄短小、品德也高，对OCR有相称大的辅助，扫描仪的辨别率使影像更清楚、打扫速度更促进OCR处理的效力。 影像前处理：影像前处理是OCR体系中，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，到独破出一个个的文字影像的进程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像改正等的影像处理，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,HIP7的防火墙如何设置SVCHOST？，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因而在市道上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本事了；影像须先将图片、表格及文字区域分别出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区离开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的断定出来。 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，特征抽取的研究讲演特殊的多,HIE的患儿如何选择镇静药物 请教教？。而特征可说是识别的筹码，简易的辨别可分为两类：一为统计的特点，如文字区域内的黑/白点数比，当文字分辨成好多少个区域时，这一个个区域黑/白点数比之结合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基础的数学理论就足以敷衍了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，获得字的笔划端点、穿插点之数目及地位，或以笔划段为特征，配合特别的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的辨认方法多以此种结构的方法为主。 比较数据库：当输入文字算完特征后，不论是用统计或构造的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包括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。 对照识别： 这是可充足施展数学运算理论的一个模块，依据不同的特征特征，选用不同的数学间隔函数，较著名的比对方法有，欧式空间的比对方式、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programmin
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