ocr證件識別演算法

1. 介紹一下OCR技術

OCR技術是光學字元識別的縮寫(Optical Character Recognition)，是通過掃描等光學輸入方式將各種票據、報刊、書籍、文稿及其它印刷品的文字轉化為圖像信息，再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的計算機輸入技術。可應用於銀行票據、大量文字資料、檔案卷宗、文案的錄入和處理領域。適合於銀行、稅務等行業大量票據表格的自動掃描識別及長期存儲。相對一般文本，通常以最終識別率、識別速度、版面理解正確率及版面還原滿意度4個方面作為OCR技術的評測依據；而相對於表格及票據， 通常以識別率或整張通過率及識別速度為測定OCR技術的實用標准。
OCR識別技術不僅具有可以自動判斷、拆分、 識別和還原各種通用型印刷體表格，在表格理解上做出了令人滿意的實用結果，能夠自動分析文稿的版面布局，自動分欄、並判斷出標題、橫欄、圖像、表格等相應屬性，並判定識別順序，能將識別結果還原成與掃描文稿的版面布局一致的新文本。表格自動錄入技術，可自動識別特定表格的印刷或列印漢字、字母、數字，可識別手寫體漢字、手寫體字母、數字及多種手寫符號，並按表格格式輸出。提高了表格錄入效率，可節省大量人力。同時支持將表格識別直接還原成PTF、PDF、HTML等格式文檔；並可以對圖像嵌入橫排文本和豎排文本、表格文本進行自動排版面分析。

採用OCR識別技術,可以將其應用於銀行票據光碟縮微系統，可以自動提取票據要素，可減輕操作員的工作量，減少重復勞動，尤其是在與銀行事後且監督系統相結合後，可以替代原先的操作人員完成事後監督工作。由計算機自動識別票據上的日期、帳號、金額等要素，通過銀行事後監督系統與業務系統中的數據進行比較，完成傳統的事後監督操作；配有印章驗證系統後，自動將憑證圖像中的印章與系統中預留的印鑒進行比較，完成印章的真偽識別。

利用目前的高新技術-OCR，直接從憑證影像中提取金額、帳號等重要數據，代替人的手工錄入，與條碼識別/流水識別緊密結合，實現建立事後副本帳、完成事後監督的工作。OCR處理一般使用性能較好的PC機，OCR處理程序一經啟動會自動掃描資料庫中的憑證影像，發現有需OCR處理而未處理的，提取到本地進行處理。

OCR手寫體、印刷體識別技術，能識別不同人寫的千差萬別的手寫體漢字和數字，應用於本系統，識別憑證影像中儲戶填寫的信息，如大寫金額、小寫金額、帳號、存期、日期、證件號等，可以代替手工錄入。同時被識別得出的金額還要與流水識別所得的金額進行核對，核對成功，則OCR識別成功。這樣處理是為了避免誤判。

經過對銀行產生的實際憑證進行的大量測試，在實際開發過程中，根據銀行的實際需求，OCR技術在票據和表格識別能力和手寫體自動識別能力上不斷提升，目前處理速度可達到每分鍾60～80張票據，存摺識別率已經達到了85％以上，存單、憑條識別率達到90％以上，而85％以上的識別率就能減少80％以上的數據錄入員。

2. 證件識別ocr什麼意思哪家的證件識別率高

ocr證件識別，意思就是說：識別證件上的文字信息，比如說：身份證、銀行卡等等。

下面的方法可以幫助您識別證件上面的信息：

第一：打開ocr文字識別軟體，選擇右邊的票證識別功能；

第二：在添加文件按鈕上，將證件照片添加進去；

第三：點擊開始識別按鈕，開始進行證件識別！

3. 證件識別OCR是什麼意思

OCR（Optical Character Recognition，光學字元識別），是屬於圖型識別（Pattern Recognition，PR）的一門學問。其目的就是要讓計算機知道它到底看到了什麼，尤其是文字資料。
由於OCR是一門與識別率拔河的技術，因此如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是OCR最重要的課題，ICR（Intelligent Character Recognition）的名詞也因此而產生。而根據文字資料存在的媒體介質不同，及取得這些資料的方式不同，就衍生出各式各樣、各種不同的應用。
OCR可以說是一種不確定的技術研究，正確率就像是一個無窮趨近函數，知道其趨近值，卻只能靠近而無法達到，永遠在與100%作拉鋸戰。因為其牽扯的因素太多了，書寫者的習慣或文件印刷品質、掃描儀的掃瞄品質、識別的方法、學習及測試的樣本……等等，多少都會影響其正確率，也因此，OCR的產品除了需有一個強有力的識別核心外，產品的操作使用方便性、所提供的除錯功能及方法，亦是決定產品好壞的重要因素。
一個OCR識別系統，其目的很簡單，只是要把影像作一個轉換，使影像內的圖形繼續保存、有表格則表格內資料及影像內的文字，一律變成計算機文字，使能達到影像資料的儲存量減少、識別出的文字可再使用及分析，當然也可節省因鍵盤輸入的人力與時間。
從影像到結果輸出，須經過影像輸入、影像前處理、文字特徵抽取、比對識別、最後經人工校正將認錯的文字更正，將結果輸出。

4. OCR是什麼如果應用

OCR 是英文Optical Character Recognition的縮寫，意思是光學字元識別，也可簡單地稱為文字識別，是文字自動輸入的一種方法。它通過 掃描 和攝像等光學輸入方式獲取紙張上的文字圖像信息，利用各種 模式 識別演算法分析文字形態特徵 可以將票據、報刊、書籍、文稿及其它印刷品轉化為圖像信息，再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的計算機輸入技術。可應用於銀行票據、大量文字資料、檔案卷宗、文案的錄入和處理領域。適合於銀行、稅務等行業大量票據表格的自動掃描識別及長期存儲。相對一般文本，通常以最終識別率、識別速度、版面理解正確率及版面還原滿意度4個方面作為OCR技術的評測依據；而相對於表格及票據， 通常以識別率或整張通過率及識別速度為測定OCR技術的實用標准，隨著人工智慧的興起，人們在追求讓工作更簡單化，ocr識別技術可以讓從事文字工作的人更加輕松，
以下是ocr在生活和工作中的應用
1.證件OCR識別
證件OCR識別技術一開始是基於PC的，近幾年開始向移動端發展，主要有android，ios平台的SDK，目前成熟的有身份證識別，行駛證識別，駕駛證識別，護照識別等。
2.銀行卡OCR識別
銀行卡OCR識別主要用於移動支付綁卡，是一項非常有技術含量的細分OCR技術，目前有一些APP已經在用，如支付寶，微信等。
3.名片OCR識別
名片OCR識別這一類技術也非常成熟了，目前市場上名片管理的APP也非常多，多半已經使用這類技術。
4.文檔OCR識別
其實OCR技術最早的時候就是用於識別文檔的，基於掃描技術，主要針對圖書，報刊等，把這些紙質文檔進行電子化，目前中英文識別率也非常高。近幾年也開始用於移動端的文檔識別，掃一掃就可以識別。
5.票據OCR識別
票據OCR識別顧名思義用於各式各樣的票據識別，基於模板機制，需要針對不同的票據，定製不同的識別要素，這項技術也稱要素識別OCR，最早的其實運用的是銀行行業，現在企業、金融、電信機構都在使用。
6.車牌OCR識別
車牌識別技術相信大家都不會覺得陌生，智能交通，小區停車場等，都有很好的應用，車牌識別的原理其實技術對車牌進行OCR識別，再進行比對的過程。也是相當成熟的技術。
我們每天都被文字所環繞，像我們的工作文案、書本、證件、商品的介紹都是文字組成的，ocr技術的運用，可以讓有些工作變得簡單化、智能化，以後他將伴隨著我們的生活，讓我們的生活更加智能

5. OCR證件識別是什麼

【OCR證件識別與文字識別】

文字識別的識別方法基本分為統計、邏輯判斷和句法三大類，而最常見的方法有模板匹配法和幾何特徵抽取法，不同的方法也有著不同的匹配方式。

例如在「文字識別」里的模板匹配法則是將輸入的文字與給定的各類別標准文字進行相關匹配，在匹配之後取相似度最大的類別作為識別結果。但是這種識別方式也有一定的缺點，因為識別類別數增加時，標准文字模板的數量也隨之增加。

這也會增加機器的存儲容量，另外這種方式適用於識別固定字型的印刷體文字，對於我們手寫的文字進行匹配時准確率則會大幅度下降。

ocr之身份證識別

隨著「文字識別」技術的發展，這項技術得以被應用到越來越多的領域，在輸入一長串的信息和數字時反復的進行核對已經成為了很多人的習慣。比如說在我們輸入身份證時如果有一個快速並且准確率高的「文字識別」技術，這樣也能讓我們的辦事效率得到大幅度的提升。

那我們在進行文字識別的時候只能針對特定的文字進行識別嗎？比如說我們手寫的漢字或者身份證上的身份證號碼並不能成為文字識別的對象嗎？答案是否定的。

面對不同類型的漢字進行准確度更高的文字識別，這要求在進行文字識別的過程中極大程度的提高智能度，只有這樣才能讓這些技術在更多領域內有更好的發揮空間。

【OCR技術】

更高的文字識別准確率在這背後是OCR技術的不斷發展，OCR技術又叫「光學字元識別」，在文字識別中衡量一個系統性能好壞的指標有拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產品的穩定性等多個方面。

OCR智能文字識別在進行文字識別的時候擁有一個獨有的平台，紙質版文件、PDF文件、圖片在經過OCR平台之後會變成電腦里可以編輯的文字。

在文字識別中OCR識別面臨著越來越多的挑戰，掃描表格時困難、而且因我們每個人寫字習慣而異導致在進行文字識別的同時並不能很好的識別出我們想要識別的內容。同時在使用文字識別對醫療票據里的內容進行識別的時候因為情況復雜也加大了文字識別的難度。而且在進行文字識別的過程中因為光線的問題也會導致文字識別准確率低。

而現在市面上OCR智能文字識別識別率高達99.99%的產品是存在的，達觀數據、和騰訊雲的一些產品就可以達到這樣的要求，並且在更多的場景下有著穩定並且極高的准確率。對此感興趣朋友們可以了解一下這些產品，真的不得不說，更加准確的文字識別技術也極大程度的方便了我們的辦公效率，我們每個人的日常生活中早已離不開漢字。

希望本篇回答可以幫助到你

望採納~

6. OCR 概述

OCR技術作為機器視覺領域一個非常重要的研究反向，涉及的應用領域多種多樣。現今，各應用領域已經出現了非常多的產品，包括卡片證件類識別、票據類識別、文字信息結構化視頻類識別、自然場景下的文字識別等。本文主要從數據、演算法兩個方面概述目前OCR較為成熟的解決方案。

深度學習演算法是非常依賴於數據數量與質量的，OCR也不例外。一般OCR任務中不僅需要識別具體的文字內容，還要識別文字具體所在位置，甚至結構化組織識別信息，所以圖像數據中的監督信息就包括文字位置坐標和相應文本內容。標注數據的來源一般分為兩類：人工標注和程序（模型）自動生成。

一般人工標注的成本比較大，首先需要搭建合適的標注平台，好在github上有幾個開源的關於目標檢測任務的標注平台供選擇(參見 十個最常用深度學習圖像/視頻數據標注工具 或者 深度學習圖像標注工具匯總 )。其次，構建專業的標注團隊，尤其是涉及垂直領域的任務。另外還要設計數據質量監控機制，如標注數據交叉驗證等。

數據自動生成的數據量大，成本小，唯一需要擔心的就是生成的數據分布與真實數據分布有顯著差異。針對文本檢測和文本識別，目前的數據生成方案基本都是模擬真實背景，同時平滑地嵌入文本內容。

那麼標注或生成多少數據量合適呢？當然，高質量數據肯定是越多越好的，如果非要給一個下限，一般文本檢測任務圖片數據量在萬張級別，文本識別任務在百萬張級別。

整體OCR識別演算法一般是分為兩個部分：文本檢測和文本識別。

文本檢測與目標檢測演算法的發展是息息相關的。目前主流的目標檢測演算法分為兩類：

通用的目標檢測演算法對文本一般檢測都不精準，原因主要包括大多數文本沒有閉合邊緣、文本行方向任意、文本排列不規則等，需要結合文本的結構與分布特點優化檢測模塊，其中包括 CTPN 、 SegLink 、 Rotation RPN 、 Textboxes 等。

文本識別模型一般分為特徵提取器(編碼器)和解碼器。

目前針對不同識別場景的都有相應的演算法調優方案，模型擬合能力方面已經有了長足進步。相較於演算法，如何獲取高質量數據很大程度上影響著整個OCR項目成敗，打通整個數據鏈路會是深度學習項目的關鍵，也會成為企業的核心競爭力。