OCR （Optical Character Recognition，光學字符識別）是指電子設備（例如掃描儀或數(shù)碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程；即，針對印刷體字符，采用光學的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點陣的圖像文件，并通過識別軟件將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式，供文字處理軟件進一步編輯加工的技術。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是OCR的課題，ICR（Intelligent Character Recognition）的名詞也因此而產(chǎn)生。衡量一個OCR系統(tǒng)性能好壞的主要指標有：拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產(chǎn)品的穩(wěn)定性，易用性及可行性等。



早在60、70年代，世界各國就開始有OCR的研究，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，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(chǎn)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。



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(nèi)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，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。