影像預處理：影像預處理是OCR系統(tǒng)中，須解決問題的一個模塊。影像須先將圖片、表格及文字區(qū)域分離出來，甚至可將文章的編排方向、文章的提綱及內容主體區(qū)分開，而文字的大小及文字的字體亦可如原始文件一樣的判斷出來。對待識別圖像進行如下預處理，可以降低特征提取算法的難度，條碼識別，并能提高識別的精度。二值化：由于彩像所含信息量過于巨大，在對圖像中印刷體字符進行識別處理前，需要對圖像進行二值化處理，使圖像只包含黑色的前景信息和白色的背景信息，提升識別處理的效率和度。



早在60、70年代，就開始有OCR的研究，條碼識別方法，而研究的初期，多以文字的識別方法研究為主，且識別的文字僅為0至9的數(shù)字。以同樣擁有方塊文字的日本為例，條碼識別技術，1960年左右開始研究OCR的基本識別理論，初期以數(shù)字為對象，直至1965至1970年之間開始有一些簡單的產品，如印刷文字的郵政編碼識別系統(tǒng)，識別郵件上的郵政編碼，幫助郵局作區(qū)域分信的作業(yè)；也因此至今郵政編碼一直是各國所倡導的地址書寫方式。



文字特征抽?。簡我宰R別率而言，特征抽取可說是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究報告特別的多。而特征可說是識別的籌碼，簡易的區(qū)分可分為兩類：一為統(tǒng)計的特征，如文字區(qū)域內的黑/白點數(shù)比，當文字區(qū)分成好幾個區(qū)域時，這一個個區(qū)域黑/白點數(shù)比之聯(lián)合，就成了空間的一個數(shù)值向量，在比對時，基本的數(shù)學理論就足以應付了。而另一類特征為結構的特征，如文字影像細線化后，取得字的筆劃端點、交叉點之數(shù)量及位置，或以筆劃段為特征，條碼自動識別，配合特殊的比對方法，進行比對，市面上的線上手寫輸入軟件的識別方法多以此種結構的方法為主。



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