智能OCR工夫举感人为智能周围的紧急原子本领之一，老手业转型流程中阐扬效力。近年来，挪动互联、大数据等新工夫飞速兴盛，倒逼古板行业向智能化、挪动化的倾向转型。这一大趋向也促使古板OCR工夫不时向智能OCR升级，以满意更丰富、更高央浼的义务需求。

　　跟着深度练习的融入，竣工了OCR对丰富文本的识别，即智能OCR识别。同时配合其他消息化权谋的归纳操纵，使智能OCR具备挪动端适配、多义务检测、整行识别、图像瓜分定位和分类等功用，操纵场景特别渊博，正在图书谍报周围中的图书文本和卡证识别会更高效。

　　光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）指自愿识别图像中的文字实质，属于人为智能呆板视觉周围的一个紧急的分支，即把文本、卡证等载体上的文字通过光学等工夫权谋转化为准备机看法的电子化数据。古板OCR识别采用统计形式，照料流程较长，囊括图像的预照料、二值化、连通域理会、版面理会、行切分、字切分、单字符识别和后照料等程序。楷模的古板OCR识别流程如图1所示。

　　古板OCR识别法子存正在诸多流弊，汇总如下：a）正在举行版面理会时，行使大宗的规矩，导致标准保护本钱很高。b）行业域理会全部仰仗图像二值化获得的二值图，对付扫描文档结果尚可，面临手机拍摄和高拍仪取图时，可贵到结果优越的二值化图，变成二值化流程中大宗消息的丧失。c）古板OCR工夫包蕴8个模块，如图1所示，个中任何一个模块的不完备城市发生偏差，偏差的累积将导致识别率大幅消重。d）古板OCR识别灵便性差，对付天然场景下拍摄的丰富样本根基无法照料，没有修削擢升空间，可用性不高。e）古板的法子将OCR体系分割成过多的合节，倚重人为规矩，需求正在每个合节上引入人为干与并凭据场景设定法子参数，难做到端到端的操练。

　　而深度练习算法可能有用地规避古板OCR识另表亏折，通过组合低层特色变成特别概括的高层表现属性种别或特色，开采数据的分散式特色表现。借帮神经汇集来模仿人脑举行理会、练习和操练，即因袭人脑机造来理会图像、音响和文本等数据，被渊博操纵于人为智能的模子修建和照料中。

　　基于深度练习的智能OCR工夫是一次越过式的升级，深度练习算法竣精巧行识别，擢升了OCR的识别率和识别速率，人为需求几分钟本领录入的文本，智能OCR工夫可能秒速举行精准识别。智能OCR识别工夫对识别流程举行了优化，优化后的识别流程囊括检测、识别和后照料3个合键程序，如图2所示。

　　深延科技智能一站式OCR供职平台基于深度练习的OCR定位与识别，通过卷积神经汇集CNN、轮回神经汇集RNN、是非期回顾汇集LSTM工夫竣工，可正在灰度图像上竣工文字区域的自愿定位和整行文字的识别，治理了古板OCR工夫中单字识别无法借帮上下文来占定形似字的题目。

　　其余，智能OCR识别工夫正在低质料图片的容忍本领和识别精确率方面获得了明显的擢升，可正在印刷体低分离率与混沌字符识别、印刷体丰富或者非匀称配景识别、印刷体多发言混杂识别、印刷体艺术字体识别、手写幼写数字识别、手写大写金额识别、手写通用文本识别等场景下竣工高效的识别和分类。

　　深延科技智能一站式OCR供职平台基于深度练习的智能OCR识别工夫援帮挪动筑设拍摄的图像识别，可合用于对焦禁绝、高噪声、低分离率、强光影等丰富配景。

　　除了正在卡证识别、单据识别、表单识别、文档识别，智能OCR可操纵于互联网告白保举体系、UCG图片视频过滤、医学影像识别、街景道牌识别等。智能OCR识别属于多类分类题目，场景丰富、挑衅性大；加倍是中文识别，字符集到达20000类，而英文数字加字母惟有62类。

　　深延科技智能一站式OCR供职平台可供给多场景、多语种、高精度的文字检测与识别供职，渊博合用于身份证、户口本、银行卡、手刺、财税单据、文档、表格、车牌等全体识别对象，全部辅帮企业智能化办。