浅谈 光学字符识别(OCR识别)技术的前世今生…

影像输入：

欲经过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。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。

影像前处理：影像前处理是OCR系统中，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，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，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，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或 站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。

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 告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。

对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含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。

对比识别：

这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经 络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。

字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。

字词数据库：为字词后处理所建立的词库。

衡量一个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，易用性及可行性等方面。

四、ＯＣＲ工作原理

识别过程:

书本级：中文，英文；简体，繁体；

版式级：竖排，横排；有无分栏；

行切分

字切分

识别：真正的OCR识别过程，图像信息还原成文本信息

后处理：人工干预，主要集中在前四个阶段。

识别精度可以达到99%

五：OCR识别率取决于

1.图片的质量，一般建议150dpi以上

2.颜色，一般对彩色识别很差，黑白的图片较高，因此建议ocr的为黑白tif格式

3.最重要的就是字体，如果是手写识别率很低。

国内OCR识别简体差错率为万分之三，如果要求更高的精度需要投入更大的人工干预。繁体识别由于繁体字库的不统一性（民国时期的字库和现在繁体字库不统一），导致识别困难，在人工干预下，精度能达到90%以上（图文清晰情况下）。

近期，一些大公司意识到OCR的好处，开始在自己的产品中捆绑OCR技术。Google已经启动OCR软件的开发工作，在它的招聘启示中这样写道：“Google currently “reads” almost every web page in the world. Come help us read all the printed material as well!”(Google现在已经能够“阅读”世界上几乎所有 页，你的到来将让Google阅读所有印刷信息!)。随着google启动OCR开发工作，OCR应用进入了全面爆发时代。

无论是让计算机对文字进行排版输出，还是要让计算机认识它看到文字，所有这一切都是为我们生活服务。信息化和数字化的进程，让我们不再安于用十指敲击键盘来输入数据。人们希望能将时间和精力投入到更具创造性的工作中去，因而希望计算机等辅助设备能更具智慧。OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术就是其中的一项，跟打印技术相对，它是让计算机认字的一种技术，这远比打印复杂得多。

经济竞争带来更多的商务活动，每个活动上名片都是必不可少的主角，名片的管理产品也应运而生，名片识别管理工具同样也是以OCR技术为核心的产品。通过名片识别工具将名片进行扫描、识别、分类，不仅能够导入手机、PDA等，而且还能为名片信息进行备份，不用担心遗失。文通e-card就是一款优秀的名片识别管理产品，OCR技术能把商务生活打理得有条不紊，节约更多的时间。现在，几乎所有的扫描仪和一体机上都配装OCR软件，比如HP、UNISCAN、EPSON、CANON、 LENOVO等扫描仪厂商捆绑的就是文通TH-OCR。

什么是OCR/p>

OCR的发展简况

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。

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。我国研究汉字识别的起步比较晚，20世纪70年代末才开始进行OCR的研究工作。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。

目前，比较流行的OCR软件很多，英文OCR主要有OmniPage，中文OCR主要有清华紫光OCR、清华文通OCR、汉王OCR、中晶尚书OCR、丹青OCR、蒙恬OCR等。尽管汉字字量大、字形复杂，但OCR技术已经走向成熟。许多OCR软件不仅能识别黑白印刷体汉字，还能识别灰度和彩色印刷体汉字，识别速度很快，识别正确率达到了99％以上；可识别宋体、黑体、楷体等多种字体的简、繁体；可对多种字体、不同字 的混排进行识别；有些OCR软件还能识别图像、表格。与此同时，对于手写体汉字识别的研究也取得了很大进展，正确识别率已达到了70％以上。

OCR软件的应用

在扫描仪市场上，许多类型的办公和家用扫描仪均配有OCR软件，如紫光的扫描仪配备了紫光OCR，中晶的扫描仪配备了尚书OCR，Mustek的扫描仪配备了丹青OCR等。扫描仪与OCR软件共同承担着从文稿的输入到文字识别的全过程。

此外，数字化信息的存储、传输、不仅成本低、效率高，而且能够适应排版， 络传输等不断发展的需要。目前我国有很多历史遗留下来的大量图书、 刊、杂志等纸质珍品，急需将其转换成电子信息。如电子图书馆的建立，就需要将图书逐页扫描，加上OCR软件的识别，更替代了人工键入文字的工作，大大缩短了录入时间，减轻了劳动强度，节省了人力且降低了费用，提高了录入正确率、工作效率和现代办公自动化程度。

目前OCR软件与扫描仪的搭配已应用到信息化时代的多个领域，如数字化图书馆，各种 表的识别，以及银行、税务系统票据的识别等。随着 络化、信息化的发展与普及，其应用范围将越来越广泛。

OCR系统的组成

汉字识别软件OCR的功能是将各种录入汉字、印刷体或手写体中每个汉字的图形或图像通过计算机辨认出来，并标出汉字类别代码。因此，汉字识别归根结底是一个图像识别问题。由于汉字信息量很大，具有不同的字形、字体，而且结构复杂，因此汉字识别的过程极其复杂。

1、图像处理模块

图像处理模块主要具有文稿扫描、图像缩放、图像旋转等功能。通过扫描仪输入后，文稿形成图像文件，图像处理模块可对图像进行放大，去除污点和划痕，如果图像放置不正，可以手工或自动旋转图像，目的是为文字识别创造更好的条件，使识别率更高。

2、版面划分模块

版面划分模块主要包括版面划分、更改划分，即对版面的理解、字切分、归一化等，可选择自动或手动两种版面划分方式。目的是告诉OCR软件将同一版面的文章、表格等分开，以便于分别处理，并按照怎样的顺序进行识别。

3、文字识别模块

文字识别模块是OCR软件的核心部分，文字识别模块主要对输入的汉字进行”阅读”，但不能一目多行，必须逐行切割，对于汉字通常也是一个字一个字地辨认，即单字识别，再进行归一化。文字识别模块通过对不同样本汉字的特征进行提取，完成识别，自动查找可疑字，具有前后联想等功能。

OCR软件的使用方法

OCR软件的种类虽然很多，但其使用方法大同小异。首先要对文稿进行扫描，然后进行OCR识别。OCR软件的使用方法如下：

1、文稿扫描

为了利用OCR软件进行文字识别，可直接在OCR软件中扫描文稿。运行OCR软件后，会出现OCR软件界面。

2、OCR识别

为了便于操作，可从菜单中选择选项，各种图标出现在视窗的左边。

为了更好使用，首先从上到下介绍画面左边的图标：

“放大”工具：用于放大图像；”缩小”工具：用于缩小图像；”设定识别区域”工具：用于设定识别区域；”设定识别顺序”工具：用于设定识别顺序；”删除识别区域”工具：用于删除识别区域；”擦除图像杂点”工具：用于擦除图像中的杂点；”擦拭图像块”工具：用于擦除图像中的某一区域；”旋转图像”工具：用于将图像旋转90°、180°或270°；”倾斜校正”工具：用于手动图像倾斜校正。

OCR识别的一般步骤：

(1)文稿扫描后，刚开始出现在视窗中的要识别的文字画面很小，首先选择”放大”工具，对画面进行适当放大，以使画面看得更清楚。必要时还可以选择”缩小”工具，将画面适当缩小。

(2)如果画面需要旋转90°，180°或270°，可使用”旋转图像”工具旋转图像。如果文字画面倾斜，可选择”倾斜校正”工具，将画面调正。

(3)识别时选择”设定识别区域”工具，在文字画面上框出要识别的区域，这时也可根据画面情况框出多个区域。如果所框区域有误，则可使用”删除识别区域”工具，删除所选识别区域。

(4)为了提高识别率，如果所选识别区有杂点或有不能识别的图像，则可选择”擦除图像杂点”工具，将杂点一点一点地擦除。如果需要成片地擦除，则可选择”擦拭图像块”工具。

许多OCR软件都具有文字修改功能，被识别出可能有错误的文字，用比较鲜明的颜色显示出来，并且可以进行修改。百度OCR郭千龙获取接口数据

(6)将识别后的文件存储成文本(TXT)文件或Word的RTF文件。