MobiDev发布了研究报告《面向企业主的光学字符识别》。

随着人们对OCR和机器学习越来越感兴趣，越来越多的企业主正在寻找方法来应用这种致胜组合来优化其业务流程。

该报告中探讨了OCR的概念、机器学习OCR于传统OCR技术的区别，以及OCR技术在商业中的应用。

光学字符识别(OCR)技术，也被称为文本识别技术，能将任何包含书面文本的图像转换为机器可读的文本数据。OCR使人们能够快速自动地将文件数字化，而不需要手动输入数据。这就是为什么OCR通常用于业务流程优化和自动化。OCR输出进一步用于电子文档编辑和压缩数据存储，并形成认知计算、机器翻译和文字转语音技术的基础。

根据用途的不同，OCR分成几种不同的类型：

• 智能文字识别(IWR)：用于识别无受约束手写文字，并非识别单个字符。

• 智能字符识别 (ICR) ：是一种更高级的 OCR 形式，它基于更新算法并能收集更多关于手写字符变化的数据。

• 光学文字识别 (OWR) ：逐字扫描打字的文字。

• 光学标记识别(OMR)：用于识别人们在调查、测试中标记的信息。

基于人工智能和机器学习的光学字符识别(OCR)技术是一种广泛应用于文本识别和文档数字化的技术。尽管OCR技术还不能实现100%的准确率，但随着深度学习和计算机视觉技术的发展，其用例也将不断增长。如今，不同类型的OCR技术被用于零售、通信、金融、医疗保健、安全、旅游和其他行业。

业务目标的定义极大地影响了将用于开发OCR软件的方法、架构和工具。数据应与项目的目标相对应，并且尽可能真实。使用机器学习创建一个有效的OCR解决方案并非易事，因此应该寻求经验丰富的数据科学和AI开发团队的支持以获得正确的解决方案。

参考报告 《MobiDev：面向企业主的光学字符识别(OCR)技术(英文版)(18页)》

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