OCR技术过时了别开玩笑
可能有人认为OCR技术没什么特别的，毕竟这项技术已经出来这么久了，现在的技术日新月异，OCR识别技术看起来没什么噱头。但是如果有人说这项技术过时了、没用了，那就真的在开玩笑了。确实，现在智能产品繁花似锦，更新迭代现象普遍，但OCR相对很多产品来说是基础，接下来就由翔云带大家认识下OCR识别技术。
OCR即光学字符识别，是模式识别的一个领域，所以整体过程也就是模式识别的过程。一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。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。从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、后经人工OCR的研究涉及到很多传统图像理论、算法，就算物体检测方面也需要OCR技术作为基础。
OCR识别
时代在发展，科技在进步，新技术、新产品源源不断，但是OCR识别技术与其它技术并不是取代关系，而是互补技术。OCR识别模型或算法，可以用生物识别技术、人脸识别技术、指纹识别技术、语音识别技术常见的方法来建立模型，OCR并不是被淘汰只是变得更好用了。
OCR技术不是没用，而是现在已经相对很成熟了。像现在比较火热的人工智能，也离不开OCR识别技术，可以说只要有需要文字识别功能的技术就离不开OCR识别。再来说说语音识别，其实这项技术也比较成熟了，在智能产品方面比较典型，比如苹果的siri。另外还有人脸识别、生物识别等，这些现在还有很多的技术难题需要突破，需要研究。这些识别技术可能只是某个智能产品的一个小部分，但是如果说他们没用了或者过时了，这真的是开玩笑。
OCR即光学字符识别，是模式识别的一个领域，所以整体过程也就是模式识别的过程。一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。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。从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、后经人工OCR的研究涉及到很多传统图像理论、算法，就算物体检测方面也需要OCR技术作为基础。
OCR识别
时代在发展，科技在进步，新技术、新产品源源不断，但是OCR识别技术与其它技术并不是取代关系，而是互补技术。OCR识别模型或算法，可以用生物识别技术、人脸识别技术、指纹识别技术、语音识别技术常见的方法来建立模型，OCR并不是被淘汰只是变得更好用了。
OCR技术不是没用，而是现在已经相对很成熟了。像现在比较火热的人工智能，也离不开OCR识别技术，可以说只要有需要文字识别功能的技术就离不开OCR识别。再来说说语音识别，其实这项技术也比较成熟了，在智能产品方面比较典型，比如苹果的siri。另外还有人脸识别、生物识别等，这些现在还有很多的技术难题需要突破，需要研究。这些识别技术可能只是某个智能产品的一个小部分，但是如果说他们没用了或者过时了，这真的是开玩笑。
