证件识别源码ocr

㈠ 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~

㈡ java怎么自己做一个orc身份证识别

是OCR文字识别技术来识别身份证吧。OCR识别身份证的话，会涉及到数字识别，中文识别，英文识别的。数字和英文相对比较好识别。中文麻烦一些。目前市场上有一个开源的，tesseract识别效果稍微比较好。楼主可以试一试。tesseract是C++做的，java可以使用JNI调用C语言的。如果楼主不差钱，并且识别效果要求高的话，建议使用第三方的识别软件。楼主可以和取得联系。希望帮助到楼主，希望采纳，谢谢！

㈢ 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。