半導體中OCR是什麼意思

1. 證件識別OCR是什麼意思

OCR識別是指光學字元識別技術，證件識別OCR顧名思義就是針對證件類文檔進行識別的技專術！雲脈證屬件識別，利用OCR識別技術，通過手機拍攝證件圖像或者從手機相冊中載入圖像，過濾證件的背景底紋干擾，自動分析證件各文字進行字元切分、識別，最後將識別結果按各欄目分別導入到軟體的資料庫對應的欄位當中。安裝雲脈證件識別，人們就不用再依靠手工輸入相關證件信息，可以實現自動識別採集。
識別證件的OCR識別技術統稱為證件識別，一般包括身份證識別、駕照識別、行駛證識別、車牌識別、駕照副頁識別、行駛證副頁識別、護照識別、企業三證識別、戶口本識別、軍官證識別、港澳通行證識別，雲脈SaaS平台都能下載上述識別api介面

2. 在經濟學范疇中「OCR」是什麼意思

OCR就是圖像識別技術，特別是從圖像中識別文字。
還有防止OCR，就是不讓從圖像中識別文字。更好地保護自己權利。供參考。

3. OCR是什麼意思

COR是指光學字元識別。

OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）內檢查紙容上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程。

針對印刷體字元，採用光學的方式將紙質文檔中的文字轉換成為黑白點陣的圖像文件，並通過識別軟體將圖像中的文字轉換成文本格式，供文字處理軟體進一步編輯加工的技術。

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在日常的工作生活中還有很多把文字識別的需求，圖書館中有大量的珍貴的史料資料、企業發展過程中也有很多珍貴的資料需要留存登記、以及翻譯公司也需要文字識別技術。

更重要的是這些資料不僅僅需要保存還需要是必要的時候對資料進行檢索，採用ocr文字識別技術實現資料的隨時調用和檢索，文字識別可以減少對史料的損壞以及增加資料的利用率等。

OCR文字識別支持PDF，BMP ，JPG，PNG等多種格式圖像的讀取，支持多種外語識別，OCR識別可以解決史料保存、圖書館檢索、辦公室OA 等麻煩。

4. 請問ocr是什麼意思

漢字識別來OCR（"光學字元識別"的英自文編寫）是為了使漢字信息高速輸入計算機，以解決低速的信息輸入與高速信息處理之間的矛盾，從而提高整個計算機系統的效率。這種根據漢字人工編碼錄入漢字文本的方法，從根本上改變了人們對計算機漢字人工編碼錄入的概念。使人們從繁重的鍵盤錄入漢字的勞動中解脫出來。只要用掃描儀將整頁文本圖像輸入到計算機，就能通過OCR軟體自動產生漢字文本文件，這與人手工鍵入的漢字效果是一樣的，但速度比手工快幾十倍。所以OCR產品的推廣意義是深遠的

5. OCR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。
在此對OCR作一基本介紹，包括其技術簡介以及其應用介紹。

一、OCR的發展
要談OCR的發展，早在60、70年代，世界各國就開始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的識別方法研究為主，且識別的文字僅為0至9的數字。以同樣擁有方塊文字的日本為例，1960年左右開始研究OCR的基本識別理論，初期以數字為對象，直至1965至1970年之間開始有一些簡單的產品，如印刷文字的郵政編碼識別系統，識別郵件上的郵政編碼，幫助郵局作區域分信的作業；也因此至今郵政編碼一直是各國所倡導的地址書寫方式。
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。
在此逐一介紹：
影象輸入：欲經過OCR處理的標的物須透過光學儀器，如影像掃描儀、傳真機或任何攝影器材，將影像轉入計算機。科技的進步，掃描儀等的輸入裝置已製作的愈來愈精緻，輕薄短小、品質也高，對OCR有相當大的幫助，掃描儀的解析度使影像更清晰、掃除速度更增進OCR處理的效率。
影象前處理：影像前處理是OCR系統中，須解決問題最多的一個模塊，從得到一個不是黑就是白的二值化影像，或灰階、彩色的影像，到獨立出一個個的文字影像的過程，都屬於影像前處理。包含了影像正規化、去除雜訊、影像矯正等的影像處理，及圖文分析、文字行與字分離的文件前處理。在影像處理方面，在學理及技術方面都已達成熟階段，因此在市面上或網站上有不少可用的鏈接庫；在文件前處理方面，則憑各家本領了；影像須先將圖片、表格及文字區域分離出來，甚至可將文章的編排方向、文章的題綱及內容主體區分開，而文字的大小及文字的字體亦可如原始文件一樣的判斷出來。
文字特徵抽取：單以識別率而言，特徵抽取可說是OCR的核心，用什麼特徵、怎麼抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特徵抽取的研究報告特別的多。而特徵可說是識別的籌碼，簡易的區分可分為兩類：一為統計的特徵，如文字區域內的黑/白點數比，當文字區分成好幾個區域時，這一個個區域黑/白點數比之聯合，就成了空間的一個數值向量，在比對時，基本的數學理論就足以應付了。而另一類特徵為結構的特徵，如文字影像細線化後，取得字的筆劃端點、交叉點之數量及位置，或以筆劃段為特徵，配合特殊的比對方法，進行比對，市面上的線上手寫輸入軟體的識別方法多以此種結構的方法為主。
對比資料庫：當輸入文字算完特徵後，不管是用統計或結構的特徵，都須有一比對資料庫或特徵資料庫來進行比對，資料庫的內容應包含所有欲識別的字集文字，根據與輸入文字一樣的特徵抽取方法所得的特徵群組。
對比識別：這是可充分發揮數學運算理論的一個模塊，根據不同的特徵特性，選用不同的數學距離函數，較有名的比對方法有，歐式空間的比對方法、鬆弛比對法（Relaxation）、動態程序比對法（Dynamic Programming，DP），以及類神經網路的資料庫建立及比對、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，為了使識別的結果更穩定，也有所謂的專家系統（Experts System）被提出，利用各種特徵比對方法的相異互補性，使識別出的結果，其信心度特別的高。
字詞後處理：由於OCR的識別率並無法達到百分之百，或想加強比對的正確性及信心值，一些除錯或甚至幫忙更正的功能，也成為OCR系統中必要的一個模塊。字詞後處理就是一例，利用比對後的識別文字與其可能的相似候選字群中，根據前後的識別文字找出最合乎邏輯的詞，做更正的功能。
字詞資料庫：為字詞後處理所建立的詞庫。
人工校正：OCR最後的關卡，在此之前，使用者可能只是拿支滑鼠，跟著軟體設計的節奏操作或僅是觀看，而在此有可能須特別花使用者的精神及時間，去更正甚至找尋可能是OCR出錯的地方。一個好的OCR軟體，除了有一個穩定的影像處理及識別核心，以降低錯誤率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影響OCR的處理效率，因此，文字影像與識別文字的對照，及其屏幕信息擺放的位置、還有每一識別文字的候選字功能、拒認字的功能、及字詞後處理後特意標示出可能有問題的字詞，都是為使用者設計盡量少使用鍵盤的一種功能，當然，不是說系統沒顯示出的文字就一定正確，就像完全由鍵盤輸入的工作人員也會有出錯的時候，這時要重新校正一次或能允許些許的錯，就完全看使用單位的需求了。
結果輸出：其實輸出是件簡單的事，但卻須看使用者用OCR到底為了什麼？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和輸入文件一模一樣，所以有原文重現的功能、有人注重表格內的文字，所以要和Excel等軟體結合。無論怎麼變化，都只是輸出檔案格式的變化而已。

6. ocr是什麼意思

OCR是英文optical character recognition的縮寫，意思是：文字識別

OCR（optical character recognition）文字識別是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程；即，對文本資料進行掃描，然後對圖像文件進行分析處理，獲取文字及版面信息的過程。

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。衡量一個OCR系統性能好壞的主要指標有：拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產品的穩定性，易用性及可行性等。

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應用：

OCR文字識別很重要的一個技術參數，就是識別率。就拿身份證識別來舉例子，就會涉及到兩個問題。身份證識別出來的最終目的是要有格式，供直接錄入系統，姓名項、地址項、身份證號項都黏在一起，就沒辦法使用了；

目前身份證識別率能達到98%以上，如果拿通用OCR文字識別來識別，識別率達不到如此高識別率，需要專門針對身份證進行校正優化。所以OCR文字識別根據特殊識別內容，形成了多個產品出來。

同樣身份證識別，項目使用中，方案有分多種，有雲端識別，也可以手機端本地識別。根據應用場景來區分需求。雲端的會涉及到網路延時和流量產生費用等，但微信工作號之類的，只能使用這種方式。手機端本地識別，識別速度快，不會產生流量，也沒有網路延時。

7. 什麼是OCR,它的功能是什麼

OCR是光學字元識別的縮寫，OCR技術簡單來說就是將文字信息轉換為圖像信息，然後再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的輸入技術。

OCR的功能：

1、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，還在表格理解上做出了令人滿意的實用結果。

2、OCR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。

3、OCR還可以支持表格自動錄入技術，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。

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OCR技術的使用范圍：

OCR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。

參考資料來源：網路-OCR技術

8. OCR的中文意思是其作用是

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。
一、OCR的發展
要談OCR的發展，早在60、70年代，世界各國就開始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的識別方法研究為主，且識別的文字僅為0至9的數字。以同樣擁有方塊文字的日本為例，1960年左右開始研究OCR的基本識別理論，初期以數字為對象，直至1965至1970年之間開始有一些簡單的產品，如印刷文字的郵政編碼識別系統，識別郵件上的郵政編碼，幫助郵局作區域分信的作業；也因此至今郵政編碼一直是各國所倡導的地址書寫方式。
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、掃描儀的掃描品質、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。其處理流程如下圖：
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。
在此逐一介紹：
影象輸入：欲經過OCR處理的標的物須透過光學儀器，如影像掃描儀、傳真機或任何攝影器材，將影像轉入計算機。科技的進步，掃描儀等的輸入裝置已製作的愈來愈精緻，輕薄短小、品質也高，對OCR有相當大的幫助，掃描儀的解析度使影像更清晰、掃除速度更增進OCR處理的效率。
影像前處理：影像前處理是OCR系統中，須解決問題最多的一個模塊，從得到一個不是黑就是白的二值化影像，或灰階、彩色的影像，到獨立出一個個的文字影像的過程，都屬於影像前處理。包含了影像正規化、去除雜訊、影像矯正等的影像處理，及圖文分析、文字行與字分離的文件前處理。在影像處理方面，在學理及技術方面都已達成熟階段，因此在市面上或網站上有不少可用的鏈接庫；在文件前處理方面，則憑各家本領了；影像須先將圖片、表格及文字區域分離出來，甚至可將文章的編排方向、文章的提綱及內容主體區分開，而文字的大小及文字的字體亦可如原始文件一樣的判斷出來。
文字特徵抽取：單以識別率而言，特徵抽取可說是 OCR的核心，用什麼特徵、怎麼抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特徵抽取的研究報告特別的多。而特徵可說是識別的籌碼，簡易的區分可分為兩類：一為統計的特徵，如文字區域內的黑/白點數比，當文字區分成好幾個區域時，這一個個區域黑/白點數比之聯合，就成了空間的一個數值向量，在比對時，基本的數學理論就足以應付了。而另一類特徵為結構的特徵，如文字影像細線化後，取得字的筆劃端點、交叉點之數量及位置，或以筆劃段為特徵，配合特殊的比對方法，進行比對，市面上的線上手寫輸入軟體的識別方法多以此種結構的方法為主。
對比資料庫：當輸入文字算完特徵後，不管是用統計或結構的特徵，都須有一比對資料庫或特徵資料庫來進行比對，資料庫的內容應包含所有欲識別的字集文字，根據與輸入文字一樣的特徵抽取方法所得的特徵群組。
對比識別：這是可充分發揮數學運算理論的一個模塊，根據不同的特徵特性，選用不同的數學距離函數，較有名的比對方法有，歐式空間的比對方法、鬆弛比對法（Relaxation）、動態程序比對法（Dynamic Programming，DP），以及類神經網路的資料庫建立及比對、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，為了使識別的結果更穩定，也有所謂的專家系統（Experts System）被提出，利用各種特徵比對方法的相異互補性，使識別出的結果，其信心度特別的高。
字詞後處理：由於OCR的識別率並無法達到百分之百，或想加強比對的正確性及信心值，一些除錯或甚至幫忙更正的功能，也成為OCR系統中必要的一個模塊。字詞後處理就是一例，利用比對後的識別文字與其可能的相似候選字群中，根據前後的識別文字找出最合乎邏輯的詞，做更正的功能。
字詞資料庫：為字詞後處理所建立的詞庫。
人工校正：OCR最後的關卡，在此之前，使用者可能只是拿支滑鼠，跟著軟體設計的節奏操作或僅是觀看，而在此有可能須特別花使用者的精神及時間，去更正甚至找尋可能是OCR出錯的地方。一個好的OCR軟體，除了有一個穩定的影像處理及識別核心，以降低錯誤率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影響OCR的處理效率，因此，文字影像與識別文字的對照，及其屏幕信息擺放的位置、還有每一識別文字的候選字功能、拒認字的功能、及字詞後處理後特意標示出可能有問題的字詞，都是為使用者設計盡量少使用鍵盤的一種功能，當然，不是說系統沒顯示出的文字就一定正確，就像完全由鍵盤輸入的工作人員也會有出錯的時候，這時要重新校正一次或能允許些許的錯，就完全看使用單位的需求了。
結果輸出：其實輸出是件簡單的事，但卻須看使用者用OCR到底為了什麼？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和輸入文件一模一樣，所以有原文重現的功能、有人注重表格內的文字，所以要和Excel等軟體結合。無論怎麼變化，都只是輸出檔案格式的變化而已。

9. 什麼是OCR技術(專業術語解釋)

要談OCR的發展，早在60、70年代，世界各國就開始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的識別方法研究為主，且識別的文字僅為0至9的數字。以同樣擁有方塊文字的日本為例，1960年左右開始研究OCR的基本識別理論，初期以數字為對象，直至1965至1970年之間開始有一些簡單的產品，如印刷文字的郵政編碼識別系統，識別郵件上的郵政編碼，幫助郵局作區域分信的作業；也因此至今郵政編碼一直是各國所倡導的地址書寫方式。
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。
在此逐一介紹：
影象輸入：欲經過OCR處理的標的物須透過光學儀器，如影像掃描儀、傳真機或任何攝影器材，將影像轉入計算機。科技的進步，掃描儀等的輸入裝置已製作的愈來愈精緻，輕薄短小、品質也高，對OCR有相當大的幫助，掃描儀的解析度使影像更清晰、掃除速度更增進OCR處理的效率。
影象前處理：影像前處理是OCR系統中，須解決問題最多的一個模塊，從得到一個不是黑就是白的二值化影像，或灰階、彩色的影像，到獨立出一個個的文字影像的過程，都屬於影像前處理。包含了影像正規化、去除雜訊、影像矯正等的影像處理，及圖文分析、文字行與字分離的文件前處理。在影像處理方面，在學理及技術方面都已達成熟階段，因此在市面上或網站上有不少可用的鏈接庫；在文件前處理方面，則憑各家本領了；影像須先將圖片、表格及文字區域分離出來，甚至可將文章的編排方向、文章的題綱及內容主體區分開，而文字的大小及文字的字體亦可如原始文件一樣的判斷出來。
文字特徵抽取：單以識別率而言，特徵抽取可說是OCR的核心，用什麼特徵、怎麼抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特徵抽取的研究報告特別的多。而特徵可說是識別的籌碼，簡易的區分可分為兩類：一為統計的特徵，如文字區域內的黑/白點數比，當文字區分成好幾個區域時，這一個個區域黑/白點數比之聯合，就成了空間的一個數值向量，在比對時，基本的數學理論就足以應付了。而另一類特徵為結構的特徵，如文字影像細線化後，取得字的筆劃端點、交叉點之數量及位置，或以筆劃段為特徵，配合特殊的比對方法，進行比對，市面上的線上手寫輸入軟體的識別方法多以此種結構的方法為主。
對比資料庫：當輸入文字算完特徵後，不管是用統計或結構的特徵，都須有一比對資料庫或特徵資料庫來進行比對，資料庫的內容應包含所有欲識別的字集文字，根據與輸入文字一樣的特徵抽取方法所得的特徵群組。
對比識別：這是可充分發揮數學運算理論的一個模塊，根據不同的特徵特性，選用不同的數學距離函數，較有名的比對方法有，歐式空間的比對方法、鬆弛比對法（Relaxation）、動態程序比對法（Dynamic Programming，DP），以及類神經網路的資料庫建立及比對、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，為了使識別的結果更穩定，也有所謂的專家系統（Experts System）被提出，利用各種特徵比對方法的相異互補性，使識別出的結果，其信心度特別的高。
字詞後處理：由於OCR的識別率並無法達到百分之百，或想加強比對的正確性及信心值，一些除錯或甚至幫忙更正的功能，也成為OCR系統中必要的一個模塊。字詞後處理就是一例，利用比對後的識別文字與其可能的相似候選字群中，根據前後的識別文字找出最合乎邏輯的詞，做更正的功能。
字詞資料庫：為字詞後處理所建立的詞庫。
人工校正：OCR最後的關卡，在此之前，使用者可能只是拿支滑鼠，跟著軟體設計的節奏操作或僅是觀看，而在此有可能須特別花使用者的精神及時間，去更正甚至找尋可能是OCR出錯的地方。一個好的OCR軟體，除了有一個穩定的影像處理及識別核心，以降低錯誤率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影響OCR的處理效率，因此，文字影像與識別文字的對照，及其屏幕信息擺放的位置、還有每一識別文字的候選字功能、拒認字的功能、及字詞後處理後特意標示出可能有問題的字詞，都是為使用者設計盡量少使用鍵盤的一種功能，當然，不是說系統沒顯示出的文字就一定正確，就像完全由鍵盤輸入的工作人員也會有出錯的時候，這時要重新校正一次或能允許些許的錯，就完全看使用單位的需求了。
結果輸出：其實輸出是件簡單的事，但卻須看使用者用OCR到底為了什麼？有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和輸入文件一模一樣，所以有原文重現的功能、有人注重表格內的文字，所以要和Excel等軟體結合。無論怎麼變化，都只是輸出檔案格式的變化而已。