OCR字符检测技术：常见的OCR字符识别算法
随着机器视觉的发展，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术得到越来越广泛的应用。OCR字符检测是通过光学图像采集设备采集图像，接着基于图像处理系统进行图像的预处理、检测与识别。
OCR字符检测流程
字符识別算法是OCR字符检测技术的重要组成部分。OCR字符检测技术－般由图像预处理与字符识別两个部分组成。图像的预处理是对光学成像设备获取到的原始图像进行处理，进而将图像分割并归一化为一个个独立的字符；字符识别部分是将分割出的字符进行识别，并将识别出的字符信息整合成字符串信息进行输出。
采集到的原图像经过预处理后得到单枚字符，接着将单枚字符图像数据传入识别算法部分。常见的字符识别算法如下：
1、 模板匹配算法
模板匹配法是通过计算目标图像与搜索图中所有子图的相似度，其中相似度最大的即认为是最佳待匹配的位置。模板匹配法根据匹配的基本原理演变出多种匹配计算方式，如序贯相似性匹配、距离变换、最小均方误差等。这其中最简单的就是最简单的图像作差法，当然这种方法只适用于待识别的类型比较少，并且待识别的图像差异性比较大的场景当中。
OCR技术中使用模板匹配法时首先要建立标准的模板字符库，接着将待识别字符图像与模板字符库中字符进行匹配相似度计算，得到匹配相似度值最大的就是相对应的字符识别结果。模板匹配的优点在于识别过程直接采取两幅图像间的相似匹配度，在某些特定的场景中有着很高的实用性。
2、支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是基于统计学理论的一种分类识别算法。SVM在小样本的分类领域的应用中具有很好的效果。经过长期发展，SVM出现了许多衍生算法，如最小二乘SVM、半监督SVM等。
支持向量机分类算法不仅对于小样本的情况具有较好的分类效果，并且对高维和线性不可分的问题进行了很好的解决，这是该算法的主要优点，但该算法也有弊端，例如核函数的选择，以及算法的实时性较差等问题。
3、贝叶斯分类算法
贝叶斯分类算法（Bayes）主要原理是通过Bayes定理对未知样本进行预测，并计算样本进行各个类别的可能性，最后通过概率统计对图像实现分类。贝叶斯分类方法的主要优点在于鲁棒性强，稳定性好；其缺点在于Bayes模型基础假设了不同属性间的概率独立，即相互不影响。因此，使用该方法时要考虑应用场景。
4、神经网络算法
神经网络算法常用在解决分类和回归问题。OCR技术中也广泛使用了基于神经网络的算法，字符图像在使用神经网络分类器进行识别时，根据网络的输入层的不同可以分为两种情况：一是将二维的字符图像直接作为网络的输入，将图像的各个像素点作为节点进行全连接，这种方法可以实现较高的识别正确率，且抗干扰能力强，但是网络运算量较大，会花费较长的时间训练网络；二是对字符图像进行特征提取，然后将提取到的字符特征信息作为祌经网络的输入来进行网络的训练，这种情况可以有效减少网络训练所需的时间，但这种方式训练的网络对字符识别正确率的高低取决于字符特征信息提取的有效程度。
随着OCR字符检测技术的飞速发展，应用领域逐渐渗透到工业、银行、半导体、交通运输等诸多领域。比如，笔记本外壳表面的字符检测系统中，可以通过识别表面的字符信息将笔记本外壳进行型号归类。在金属阀门的归类系统中，可以通过识别阀门表面标志的字符信息，将规格不同的阀门有效分离。在银行的单据识别系统中，可以通过OCR技术识别存取款金额，从而使机器能够进行自动化工作，提高了银行的工作效率。在衬布表面的疵点检测系统中，可以通过识别衬布表面标识的字符信息，将检测的成品进行分类入库。总之，将OCR字符检测技术应用到不同领域，都给生产生活带来了很大的便利。
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