什么是 OCR（光学字符识别）？
光学字符识别（OCR）指的是一种将文本图像转换成机器可读的文本格式的过程。想象一下，当你扫描一份表单或收据时，计算机会将扫描的内容保存为一张图像文件。此时，你不能直接在文本编辑器中编辑、搜索或计数图像里的文字。然而，通过 OCR，你能够将这个图像转换为文本文档，从而将内容存储为文本数据。
为什么 OCR 很重要？
现代商业工作流往往依赖于印刷的媒介获取信息。纸质表单、发票、扫描的法律文件以及打印的合同都是日常工作流程的一部分。处理和存储如此庞大的文书资料需要花费大量的时间和空间。虽然无纸化文档管理成为趋势，但将文档扫描为图像仍然困难重重。这一过程通常需要人工介入，不仅繁琐而且耗时。此外，数字化过程中产生的图像文件可能隐藏了文字，普通文字处理软件无法像处理文本文件那样高效地处理图像中的文字。
OCR 技术刚好解决了这个问题。它将图像中的文本转换为其他商业软件可以分析的文本数据，之后企业可以利用这些数据进行分析、优化操作、自动化流程，进而提升工作效率。
OCR 如何工作？
OCR 引擎或软件通过三个主要步骤来完成转换：
图像采集
首先，扫描仪读取文档，并将文档转化为二进制数据。
数据预处理
大多数 OCR 技术会首先对扫描的图像进行一系列处理，比如调整大小、规范化和降噪等，以改善输入数据的质量。
文本识别
一旦 OCR 系统识别到文本区域，它就会对该特定区域进行分解，以识别单个字母和单词。在这一过程中，单个字符被称为“字形”。识别字形时，系统可能会将其与以往存储的字形进行匹配，或者检测形状特征（如圈、十字、点等），根据独特的模式进行“猜测”。对手写内容的识别尤其具有挑战性。
模式匹配
系统会提取字符图像（称为标志符号），并将其与存储的类似标志符号比较。有效的模式匹配方式是，当存储的标志符号和输入字符的字体和大小接近时，才能发挥良好效果。对于使用已知字体输入的文档扫描，效果会比较理想。
特征提取
标志符号会被拆解为线条、闭环、线条方向和线条焦点等各种特征，然后用这些特征在存储的一些标志符号中寻找匹配。
后期处理
文本识别过程中可能因字体变化、噪声或其他因素引发错误。后处理步骤的目的是提升结果的准确性。在这个阶段，OCR 系统通过拼写纠正和语法规则来修正文本，比如与字典进行比较，或者使用统计方法检查不同词汇的频率。同时，系统可能会将已识别的文本格式化，使之符合所需求的输出样式，例如规范大写字母、删除多余的空格或标点，或特定格式的日期和数字。
OCR 有哪些类型？
数据科学家根据 OCR 技术的应用和用途将其分类为几个类型，以下是几个主要示例：
简单光学字符识别软件
简单的 OCR 引擎会存储多种字体和文本图像模式作为模板。软件使用模式匹配算法逐字符对比文本图像与其内部数据库。如果系统逐字匹配成功，则称为光学文字识别。这种方法的局限在于，字体和手写风格几乎是无限多的，所以质量和准确性难以保证。
智能字符识别软件（ICR）
现代的 OCR 系统采用智能字符识别技术，让机器像人类一样读取文本。这些系统利用机器学习，运用复杂的算法来训练机器理解和解析文本。可以称之为神经网络系统，它在多个层次对文本进行分解和分析，组合所有分析结果给出最终答案。尽管 ICR 通常在处理时每次只处理一个字符，但效率依旧很高，几秒钟内就能得出结果。
智能文字识别
这种系统工作的原理与 ICR 相似，但处理的是整个文本图像，而非逐一字符的解析。
光学标记识别
光学标记识别主要用于识别文档中的标志、水印以及其他文本符号。
OCR 的优势
使用 OCR 技术有很多显著的优势，包括：
1.可搜索的文本：企业能够将现有和新的文档转换为完全可搜索的知识归档。借助数据分析软件，可以自动处理文本数据库，进行深入的知识提取与处理。
2.运营高效：OCR 软件可以帮助整合企业内部的文档工作流和数字工作流，从而显著提高效率。
3.人工智能解决方案：OCR 通常是许多企业实施的其他人工智能解决方案的组成部分。例如，它们可以用于自动驾驶汽车中扫描和读取车牌号和路牌，检测社交媒体文章中的品牌标识，或识别广告图像中的产品包装。这些人工智能技术帮助企业做出更好的营销和运营决策，降低成本并提升客户体验。
深度学习OCR的优势
深度学习 OCR 系统结合了大规模机器学习的所有优势。它能够高效处理海量数据，具有很强的可扩展性，特别适合文档量大的组织。通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的结合，可以更好地理解文本上下文并提升准确率，即使在复杂场景中也是如此。通过端到端处理，简化了工作流程，无需单独工具，OCR 过程变得更加便捷。此外，深度学习 OCR 还具有很高的灵活性，能够处理多种字体、语言和文档格式，适应性极强，擅长处理复杂文档。
增强的数据分析
深度学习 OCR 可以进行实时处理，允许即时识别和提取文本，非常适合需要快速数据处理的场景。提取的数据能够进一步融入分析与决策当中，从而获得宝贵的洞察，促进实时商业智能的发展。
减少手动数据输入
深度学习 OCR 系统在一个架构内覆盖了从预处理到后处理所需的所有步骤，显著降低了对手动数据输入的依赖。手动输入过程通常耗时、易出错且成本高昂。通过自动提取文档中的文本，显著减少了人工干预的需求，并加快了数据处理的速度。
常见问题
**OCR和机器学习有什么区别？ **
OCR 是机器学习的一个应用实例。机器学习模型实际上支撑着 OCR 解决方案的背后技术，而机器学习的应用范围远不止 OCR。
OCR算是人工智能吗？
可以说，OCR 是人工智能技术的一个表现形式。但并非所有 OCR 解决方案都被视为 AI。部分 OCR 方案是基于规则的，采用的是较旧的算法，而高级版本的 OCR 则利用 AI 技术为图像提供更快、更精确的成果。
总结
随着科技的发展，OCR 正变得越来越智能，能够帮助企业提升效率，减轻人工负担。此外，OCR 还与人工智能和深度学习相结合，让信息处理的准确性和实时性大幅提高。无论是在业务运营、文档处理还是数据分析方面，OCR 都展现出了巨大的潜力。随着这一技术的持续进步，我们可以期望看到更多创新和应用场景的涌现。XXAI从扫描的文档（例如 PDF）中自动提取文本、手写内容和数据，从而帮助您在业务中实施 OCR.