ocr证件识别算法

1. 介绍一下OCR技术

OCR技术是光学字符识别的缩写(Optical Character Recognition)，是通过扫描等光学输入方式将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据；而相对于表格及票据， 通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实用标准。
OCR识别技术不仅具有可以自动判断、拆分、 识别和还原各种通用型印刷体表格，在表格理解上做出了令人满意的实用结果，能够自动分析文稿的版面布局，自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。提高了表格录入效率，可节省大量人力。同时支持将表格识别直接还原成PTF、PDF、HTML等格式文档；并可以对图像嵌入横排文本和竖排文本、表格文本进行自动排版面分析。

采用OCR识别技术,可以将其应用于银行票据光盘缩微系统，可以自动提取票据要素，可减轻操作员的工作量，减少重复劳动，尤其是在与银行事后且监督系统相结合后，可以替代原先的操作人员完成事后监督工作。由计算机自动识别票据上的日期、帐号、金额等要素，通过银行事后监督系统与业务系统中的数据进行比较，完成传统的事后监督操作；配有印章验证系统后，自动将凭证图像中的印章与系统中预留的印鉴进行比较，完成印章的真伪识别。

利用目前的高新技术-OCR，直接从凭证影像中提取金额、帐号等重要数据，代替人的手工录入，与条码识别/流水识别紧密结合，实现建立事后副本帐、完成事后监督的工作。OCR处理一般使用性能较好的PC机，OCR处理程序一经启动会自动扫描数据库中的凭证影像，发现有需OCR处理而未处理的，提取到本地进行处理。

OCR手写体、印刷体识别技术，能识别不同人写的千差万别的手写体汉字和数字，应用于本系统，识别凭证影像中储户填写的信息，如大写金额、小写金额、帐号、存期、日期、证件号等，可以代替手工录入。同时被识别得出的金额还要与流水识别所得的金额进行核对，核对成功，则OCR识别成功。这样处理是为了避免误判。

经过对银行产生的实际凭证进行的大量测试，在实际开发过程中，根据银行的实际需求，OCR技术在票据和表格识别能力和手写体自动识别能力上不断提升，目前处理速度可达到每分钟60～80张票据，存折识别率已经达到了85％以上，存单、凭条识别率达到90％以上，而85％以上的识别率就能减少80％以上的数据录入员。

2. 证件识别ocr什么意思哪家的证件识别率高

ocr证件识别，意思就是说：识别证件上的文字信息，比如说：身份证、银行卡等等。

下面的方法可以帮助您识别证件上面的信息：

第一：打开ocr文字识别软件，选择右边的票证识别功能；

第二：在添加文件按钮上，将证件照片添加进去；

第三：点击开始识别按钮，开始进行证件识别！

3. 证件识别OCR是什么意思

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），是属于图型识别（Pattern Recognition，PR）的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。
由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。
OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。
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。
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、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。

4. OCR是什么如果应用

OCR 是英文Optical Character Recognition的缩写，意思是光学字符识别，也可简单地称为文字识别，是文字自动输入的一种方法。它通过 扫描 和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息，利用各种 模式 识别算法分析文字形态特征 可以将票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。可应用于银行票据、大量文字资料、档案卷宗、文案的录入和处理领域。适合于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描识别及长期存储。相对一般文本，通常以最终识别率、识别速度、版面理解正确率及版面还原满意度4个方面作为OCR技术的评测依据；而相对于表格及票据， 通常以识别率或整张通过率及识别速度为测定OCR技术的实用标准，随着人工智能的兴起，人们在追求让工作更简单化，ocr识别技术可以让从事文字工作的人更加轻松，
以下是ocr在生活和工作中的应用
1.证件OCR识别
证件OCR识别技术一开始是基于PC的，近几年开始向移动端发展，主要有android，ios平台的SDK，目前成熟的有身份证识别，行驶证识别，驾驶证识别，护照识别等。
2.银行卡OCR识别
银行卡OCR识别主要用于移动支付绑卡，是一项非常有技术含量的细分OCR技术，目前有一些APP已经在用，如支付宝，微信等。
3.名片OCR识别
名片OCR识别这一类技术也非常成熟了，目前市场上名片管理的APP也非常多，多半已经使用这类技术。
4.文档OCR识别
其实OCR技术最早的时候就是用于识别文档的，基于扫描技术，主要针对图书，报刊等，把这些纸质文档进行电子化，目前中英文识别率也非常高。近几年也开始用于移动端的文档识别，扫一扫就可以识别。
5.票据OCR识别
票据OCR识别顾名思义用于各式各样的票据识别，基于模板机制，需要针对不同的票据，定制不同的识别要素，这项技术也称要素识别OCR，最早的其实运用的是银行行业，现在企业、金融、电信机构都在使用。
6.车牌OCR识别
车牌识别技术相信大家都不会觉得陌生，智能交通，小区停车场等，都有很好的应用，车牌识别的原理其实技术对车牌进行OCR识别，再进行比对的过程。也是相当成熟的技术。
我们每天都被文字所环绕，像我们的工作文案、书本、证件、商品的介绍都是文字组成的，ocr技术的运用，可以让有些工作变得简单化、智能化，以后他将伴随着我们的生活，让我们的生活更加智能

5. OCR证件识别是什么

【OCR证件识别与文字识别】

文字识别的识别方法基本分为统计、逻辑判断和句法三大类，而最常见的方法有模板匹配法和几何特征抽取法，不同的方法也有着不同的匹配方式。

例如在“文字识别”里的模板匹配法则是将输入的文字与给定的各类别标准文字进行相关匹配，在匹配之后取相似度最大的类别作为识别结果。但是这种识别方式也有一定的缺点，因为识别类别数增加时，标准文字模板的数量也随之增加。

这也会增加机器的存储容量，另外这种方式适用于识别固定字型的印刷体文字，对于我们手写的文字进行匹配时准确率则会大幅度下降。

ocr之身份证识别

随着“文字识别”技术的发展，这项技术得以被应用到越来越多的领域，在输入一长串的信息和数字时反复的进行核对已经成为了很多人的习惯。比如说在我们输入身份证时如果有一个快速并且准确率高的“文字识别”技术，这样也能让我们的办事效率得到大幅度的提升。

那我们在进行文字识别的时候只能针对特定的文字进行识别吗？比如说我们手写的汉字或者身份证上的身份证号码并不能成为文字识别的对象吗？答案是否定的。

面对不同类型的汉字进行准确度更高的文字识别，这要求在进行文字识别的过程中极大程度的提高智能度，只有这样才能让这些技术在更多领域内有更好的发挥空间。

【OCR技术】

更高的文字识别准确率在这背后是OCR技术的不断发展，OCR技术又叫“光学字符识别”，在文字识别中衡量一个系统性能好坏的指标有拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性等多个方面。

OCR智能文字识别在进行文字识别的时候拥有一个独有的平台，纸质版文件、PDF文件、图片在经过OCR平台之后会变成电脑里可以编辑的文字。

在文字识别中OCR识别面临着越来越多的挑战，扫描表格时困难、而且因我们每个人写字习惯而异导致在进行文字识别的同时并不能很好的识别出我们想要识别的内容。同时在使用文字识别对医疗票据里的内容进行识别的时候因为情况复杂也加大了文字识别的难度。而且在进行文字识别的过程中因为光线的问题也会导致文字识别准确率低。

而现在市面上OCR智能文字识别识别率高达99.99%的产品是存在的，达观数据、和腾讯云的一些产品就可以达到这样的要求，并且在更多的场景下有着稳定并且极高的准确率。对此感兴趣朋友们可以了解一下这些产品，真的不得不说，更加准确的文字识别技术也极大程度的方便了我们的办公效率，我们每个人的日常生活中早已离不开汉字。

希望本篇回答可以帮助到你

望采纳~

6. OCR 概述

OCR技术作为机器视觉领域一个非常重要的研究反向，涉及的应用领域多种多样。现今，各应用领域已经出现了非常多的产品，包括卡片证件类识别、票据类识别、文字信息结构化视频类识别、自然场景下的文字识别等。本文主要从数据、算法两个方面概述目前OCR较为成熟的解决方案。

深度学习算法是非常依赖于数据数量与质量的，OCR也不例外。一般OCR任务中不仅需要识别具体的文字内容，还要识别文字具体所在位置，甚至结构化组织识别信息，所以图像数据中的监督信息就包括文字位置坐标和相应文本内容。标注数据的来源一般分为两类：人工标注和程序（模型）自动生成。

一般人工标注的成本比较大，首先需要搭建合适的标注平台，好在github上有几个开源的关于目标检测任务的标注平台供选择(参见 十个最常用深度学习图像/视频数据标注工具 或者 深度学习图像标注工具汇总 )。其次，构建专业的标注团队，尤其是涉及垂直领域的任务。另外还要设计数据质量监控机制，如标注数据交叉验证等。

数据自动生成的数据量大，成本小，唯一需要担心的就是生成的数据分布与真实数据分布有显着差异。针对文本检测和文本识别，目前的数据生成方案基本都是模拟真实背景，同时平滑地嵌入文本内容。

那么标注或生成多少数据量合适呢？当然，高质量数据肯定是越多越好的，如果非要给一个下限，一般文本检测任务图片数据量在万张级别，文本识别任务在百万张级别。

整体OCR识别算法一般是分为两个部分：文本检测和文本识别。

文本检测与目标检测算法的发展是息息相关的。目前主流的目标检测算法分为两类：

通用的目标检测算法对文本一般检测都不精准，原因主要包括大多数文本没有闭合边缘、文本行方向任意、文本排列不规则等，需要结合文本的结构与分布特点优化检测模块，其中包括 CTPN 、 SegLink 、 Rotation RPN 、 Textboxes 等。

文本识别模型一般分为特征提取器(编码器)和解码器。

目前针对不同识别场景的都有相应的算法调优方案，模型拟合能力方面已经有了长足进步。相较于算法，如何获取高质量数据很大程度上影响着整个OCR项目成败，打通整个数据链路会是深度学习项目的关键，也会成为企业的核心竞争力。