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OCR技术综述

什么是OCR?

OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别。它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了。比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了。其实我们自己也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP就能帮忙扫描名片、身份证,并识别出里面的信息;汽车进入停车场、收费站都不需要人工登记了,都是用车牌识别技术;我们看书时看到不懂的题,拿个手机一扫,APP就能在网上帮你找到这题的答案。太多太多的应用了,OCR的应用在当今时代确实是百花齐放啊。

OCR的分类

如果要给OCR进行分类,我觉得可以分为两类:手写体识别和印刷体识别。这两个可以认为是OCR领域两个大主题了,当然印刷体识别较手写体识别要简单得多,我们也能从直观上理解,印刷体大多都是规则的字体,因为这些字体都是计算机自己生成再通过打印技术印刷到纸上。在印刷体的识别上有其独特的干扰:在印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连,使得OCR识别异常困难。当然这些都可以通过一些图像处理的技术帮他尽可能的还原,进而提高识别率。总的来说,单纯的印刷体识别在业界已经能做到很不错了,但说100%识别是肯定不可能的,但是说识别得不错那是没毛病。

印刷体已经识别得不错了,那么手写体呢?手写体识别一直是OCR界一直想攻克的难关,但是时至今天,感觉这个难关还没攻破,还有很多学者和公司在研究。为什么手写体识别这么难识别?因为人类手写的字往往带有个人特色,每个人写字的风格基本不一样,虽然人类可以读懂你写的文字,但是机器缺很难。那为什么机器能读懂印刷体?因为印刷体是机器造出来的啊,那机器当然能读懂自己造的字体啦哈哈~其实上面也提到了,印刷体一般都比较规则,字体都基本就那几十种,机器学习这几十种字体并不是一件难事,但是手写体,每个人都有一种字体的话,那机器该学习多少字体啊?这就是难度所在。

如果按识别的内容来分类,也就是按照识别的语言的分类的话,那么要识别的内容将是人类的所有语言(汉语、英语、德语、法语等)。如果仅按照我们国人的需求,那识别的内容就包括:汉字、英文字母、阿拉伯数字、常用标点符号。根据要识别的内容不同,识别的难度也各不相同。简单而言,识别数字是最简单了,毕竟要识别的字符只有0~9,而英文字母识别要识别的字符有26个(如果算上大小写的话那就52个),而中文识别,要识别的字符高达数千个(二级汉字一共6763个)!因为汉字的字形各不相同,结构非常复杂(比如带偏旁的汉字)如果要将这些字符都比较准确地识别出来,是一件相当具有挑战性的事情。但是,并不是所有应用都需要识别如此庞大的汉字集,比如车牌识别,我们的识别目标仅仅是数十个中国各省和直辖市的简称,难度就大大减少了。当然,在一些文档自动识别的应用是需要识别整个汉字集的,所以要保证识别的整体的识别还是很困难的。

OCR流程

现在就来整理一下常见的OCR流程,为了方便描述,那就举文档中的字符识别为例子来展开说明吧。

假如输入系统的图像是一页文本,那么识别时的第一件事情是判断页面上的文本朝向,因为我们得到的这页文档往往都不是很完美的,很可能带有倾斜或者污渍,那么我们要做的第一件事就是进行图像预处理,做角度矫正和去噪。然后我们要对文档版面进行分析,进每一行进行行分割,把每一行的文字切割下来,最后再对每一行文本进行列分割,切割出每个字符,将该字符送入训练好的OCR识别模型进行字符识别,得到结果。但是模型识别结果往往是不太准确的,我们需要对其进行识别结果的矫正和优化,比如我们可以设计一个语法检测器,去检测字符的组合逻辑是否合理。比如,考虑单词Because,我们设计的识别模型把它识别为8ecause,那么我们就可以用语法检测器去纠正这种拼写错误,并用B代替8并完成识别矫正。这样子,整个OCR流程就走完了。从大的模块总结而言,一套OCR流程可以分为:

版面分析 -> 预处理-> 行列切割 -> 字符识别 -> 后处理识别矫正

从上面的流程图可以看出,要做字符识别并不是单纯一个OCR模块就能实现的(如果单纯的OCR模块,识别率相当低),都要各个模块的组合来保证较高的识别率。上面的流程分的比较粗,每个模块下还是有很多更细节的操作,每个操作都关系着最终识别结果的准确性。做过OCR的童鞋都知道,送入OCR模块的图像越清晰(即预处理做的越好),识别效果往往就越好。那现在对这流程中最为重要的字符识别技术做一个总结。

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