76软件/文字识别系统（文字识别系统怎么样）

1、什么是文字识别系统： 文字识别系统，又称字符识别系统，是一种可以从静态或动态图像中自动获取文字内容的技术。是将文字图像转换成可编辑的文字文件，是一项属于计算机视觉的相关的自动处理技术。 2、发展历程： 文字识别系统可以追溯到1966年，在美国知识处理委员会就此研发项目的开展。1980年代，能够实现英文文字识别的系统开始研发，但当时的文字识别系统很难处理复杂的文字图像和多文字识别。随着计算机发展，90年代以来，文字识别技术得到迅速发展，文字识别精度大大提高，能够较好地处理复杂的文字图象，多语种混合识别等任务，它已经成为数字口令、身份认证、信件识别系统等重要组成部分。 3、实现原理： 文字识别系统的工作原理主要有两个：分割和识别。分割是识别的关键步骤，它的目的是取出图像中的文本内容用于识别。主要步骤有消除杂波，膨胀与腐蚀、寻找边缘等一系列图像处理操作。然后根据图像处理结果判断文字、空白、非文字等象元，然后进行文字分割，将图像中的字符拆解，形成字符号元组。接下来就是进行字符识别，字符识别的主要步骤是经过特征分析，提取字符的映像特征，根据特征与系统库中的特征对比匹配，得出文本内容。 4、应用： 文字识别系统的应用是非常广泛的。它可以应用于商业、工业和公共服务之中，从单词到报表文件，几乎所有的文本都可以通过文字识别系统被自动识别，从而实现自动化过程和信息处理过程。它也可以帮助搞定各种文档处理工作，如图书管理、大宗打印文字压缩、表格识别和创建可搜索的文档等等，它的应用领域极为广泛。 5、发展前景： 文字识别技术最终追求的目标就是实现真正意义上的“语言识别”，无论是静态图像中的文字识别还是动态图像中的视频识别，其最终目标都是实现带有上下文及语义信息的完整文本，而这种信息只有有效的文字匹配方式才能获取。所以，文字识别系统未来更加注重语法和上下文的理解能力，也就意味着，文字智能化的技术和领域也将会得到更多的发展，未来的技术发展方向应该时大规模的自然语言处理，同时文字领域中技术的准确率也会得到更大的提升。 一、基于形态学技术的文字识别系统 1、首先，将原始图像经过去噪处理，利用滤波器降噪并去除干扰，将图像清晰度进一步提高。 2、然后，进行图像分割处理，利用形态学技术，将提升后的图像重新切割成若干个正方形，将若干个正方形分离出来，作为后续识别的初始输入资源。 3、接着，利用局部特征提取技术，继续将图像进行重组，重组的图像资源可根据其形状、亮度以及空隙等特征进行统计，然后与基准图像进行比较，确定疑似文字中各个字符和其伴随特征。 4、最后，通过字符分析和比对，匹配相关联的字符，将小节识别的字符拼接成大节，并解析出有意义的文本字符串，实现文字识别功能。 二、基于深度学习的文字识别系统 1、首先，将原始图像经过预处理，将不规范的图像转换成相对规范的多层结构。 2、然后，构建网络模型，将原始图像投入模型中进行计算，根据模型计算损失函数，快速且准确地得出各个字符的结果。 3、最后，将提取到的字符特征数据通过模型拼接，然后将拼接得到的字符特征数据配对、比对，匹配出对应的文本类型，实现文字识别系统的功能。