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OCR技术的概念与应用OCR( Optical Character Recognition，光学字符识别)技术是一种通过对图像进行分析识别的技术，它能够将图像中的文字转换为可编辑文本或其他可搜索的电子文档。
OCR技术可以识别并理解各种不同字体、大小和风格的文字，从而在文档的数字化、文本搜索和数据自动化方面发挥着重要的作用。
在本文中，将探讨OCR技术的概念和其在各个领域中的应用。
一、OCR技术的基本原理OCR技术的基本原理是利用图像处理和模式识别技术，通过对图像进行分析和处理，从而识别和提取图像中的文字信息。
在这个过程中，常见的步骤包括图像预处理、文本定位、文本分割和文本识别。
首先，图像预处理是对输入的图像进行去噪、灰度化、二值化等处理，以便于后续的文本定位和分割。
其次，文本定位是指在预处理的图像上准确地确定文字的位置和边界。
之后，文本分割是将定位的文字区域分割成单个字符，以便于后续的识别和理解。
最后，文本识别是通过模式匹配和特征提取等技术，对分割的字符进行识别和转换成可编辑的文本。
二、OCR技术的应用领域1.文件数字化和管理OCR技术在文件数字化和管理领域扮演着重要的角色。
利用OCR技术，可以将纸质文档快速、准确地转换成可编辑的电子文本，从而便于文档的存储、检索和共享。
此外，OCR技术也能够识别文档中的关键信息，如日期、名称、数字等，从而提高工作效率和减少人工成本。
2.自动化数据输入在各种办公场景中，需要将大量的纸质表格和文件转换成数字数据，并且进行数据分析和处理。
利用OCR技术，可以实现对这些表格和文件的自动化输入和处理，从而简化数据录入的流程，减少错误率，并且提高数据处理的效率。
3.邮件识别和分拣邮件识别和分拣是另一个重要的OCR技术应用领域。
通过OCR技术，可以对邮件上的地址信息进行自动识别和比对，从而实现邮件的自动分类和分拣。
这不仅可以提高邮件处理的效率和准确性，还可以减少人工分拣的成本。
ocr实现原理
OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中的文字转化为可编辑文本的技术。
OCR技术可以帮助我们快速、准确地将纸质文档转换为电子文本，从而方便我们进行编辑、存储和共享。
OCR实现的基本原理是利用计算机视觉技术对图像中的文字进行分析和识别。
具体来说，OCR技术主要包括以下几个步骤：
1. 图像预处理
在进行字符识别之前，需要对原始图像进行预处理。
预处理的目的是尽可能地消除图像中的噪声和干扰，以便更好地提取出文字信息。
常见的预处理方法包括图像二值化、去噪、平滑等。
2. 特征提取
在预处理之后，需要将图像中的文字区域提取出来，并将其转换为计算机可以理解的数字特征。
这些数字特征通常包括字符轮廓、颜色、纹理等信息。
3. 字符识别
在提取出数字特征之后，需要使用机器学习算法对这些特征进行分类
和识别。
常见的机器学习算法包括神经网络、支持向量机（SVM）等。
4. 后处理
在字符识别之后，还需要进行一些后处理操作，以提高识别的准确率。
例如，可以使用语言模型对识别结果进行校正和修正。
总体来说，OCR技术的实现需要结合计算机视觉、机器学习和自然语
言处理等多个领域的知识。
在实际应用中，还需要考虑到图像质量、
文字种类、字体等因素对识别效果的影响。
因此，在使用OCR技术时，需要根据具体情况选择合适的算法和参数，并进行适当的调试和优化。
ocr算法的基本原理OCR技术是Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文是“光学字符识别”技术。
它是一种自动化的模式识别技术，通过图像处理与模式识别技术实现了从纸质或数字图像中自动提取出文本的过程。
OCR算法的基本原理是将图像中的每一个字符进行定位、分割、识别。
OCR算法主要包括图像预处理、文本分割和文本识别三个步骤。
在图像预处理阶段，首先需要进行图像的二值化处理，将图像转换为黑白二值图像。
然后进行均衡化处理，使得不同光照条件下的图像能够达到相同的识别效果。
接下来是噪声过滤，去除图像中不必要的干扰元素，如毛刺、雪花、线条等。
在文本分割阶段，需要将预处理后的图像中的字符进行定位，即确定每个字符的位置。
然后进行字符分割，即将每个字符进行分割，以便进行后续的识别操作。
在文本识别阶段，利用机器学习算法进行字符的识别。
常用的识别方法包括基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于统计模型的方法包括最大似然估计、隐马尔可夫模型、条件随机场等。
而基于深度学习的方法则包括卷积神经网络、循环神经网络等。
这些算法都是从训练数据中学习到如何进行字符的识别。
OCR算法在应用中还存在一些问题，如字符分割不准确、光照条件影响等。
因此，对于OCR技术的进一步研究和开发仍然具有重要的意义。
总之，OCR算法通过预处理、文本分割和文本识别三个步骤实现了从图像中提取字符的过程。
在应用中，它可以帮助我们进行文档的数字化处理，提高工作效率和准确性。
未来，随着算法的不断优化和技术的不断进步，OCR技术的应用前景将会更加广泛。
ocr文字识别的原理OCR（Optical Character Recognition）文字识别是一种通过计算机和相关技术将图像中的文字转化为可编辑、可搜索的文本的技术。
其主要应用包括文档转换、数字化归档、机器翻译、自动车牌识别等领域。
OCR文字识别的原理主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：首先需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、消除背景干扰等。
常用的预处理方法包括灰度化、二值化、去噪等操作。
2. 文字定位：在预处理之后，需要通过适当的算法定位图像中的文字区域，并将其分割成单个字符。
常用的文字定位算法包括基于连通区域的分割算法、基于边缘检测的算法等。
3. 字符识别：在文字定位之后，需要对每个字符进行识别。
OCR文字识别中常用的方法是基于模板匹配的方法、基于特征提取和分类的方法等。
基于模板匹配的方法是通过将输入的字符与预先建立的字符模板进行比较，找到最佳匹配的字符。
而基于特征提取和分类的方法则是通过提取字符的特征，如形状、纹理、边缘等，再使用分类器将其分为不同的字符类别。
4. 后处理：在字符识别之后，需要进行一些后处理的步骤来提高文字识别的准确性和鲁棒性。
常用的后处理方法包括语言模型的应用、拼写检查、纠正识别错误等。
OCR文字识别的基本原理是通过图像处理和模式识别等技术将图像中的文字区域分割和识别，并输出可编辑、可搜索的文本。
其中，图像处理技术包括图像预处理和文字定位，用于将输入的图像进行去噪、二值化、字符定位等操作；而模式识别技术包括字符识别和后处理，用于提取字符的特征并将其分类、纠错等。
OCR文字识别的原理是基于对图像中的文字区域进行分析和处理，因此其结果的准确性和鲁棒性受到图像质量、字体、背景干扰等因素的影响。
为提高OCR文字识别的准确率，可以采用提高图像质量、使用更加先进的字符识别算法、引入语言模型等方法。
总之，OCR文字识别的原理是基于图像处理和模式识别技术，通过对图像中的文字区域进行分割和识别，输出可编辑、可搜索的文本。
OCR技术在大数据分析中的应用研究随着信息技术的迅猛发展，大数据分析成为了各个行业的热门话题。
在大数据分析中，OCR技术（Optical Character Recognition，光学字符识别）作为一项重要的技术，发挥着重要的作用。
本文将探讨OCR技术在大数据分析中的应用研究。
首先，我们需要了解OCR技术的基本原理。
OCR技术是一种可以将纸质文本转化为电子文本的技术。
它通过扫描文档，识别出文档中的字符，然后将其转化为计算机可以处理的可编辑文本。
OCR技术可以通过图像处理、模式识别以及机器学习等方法实现对文本的识别和理解。
在大数据分析中，OCR技术可以应用于多个领域。
首先是金融行业。
金融行业需要处理大量的纸质文档，如贷款申请、合同等。
使用OCR技术可以将这些纸质文档转化为电子文本，从而方便进行存储和检索。
此外，通过OCR技术还可以自动提取文本中的关键信息，如客户姓名、身份证号码等，进一步加快处理速度和提高准确性。
其次，OCR技术在医疗领域也有广泛的应用。
医疗行业需要处理大量的病历和医疗报告，这些文档包含了丰富的医学信息。
使用OCR技术可以将这些文档转化为结构化的电子数据，方便医生和研究人员进行分析和研究。
同时，OCR技术还可以帮助医生自动提取患者的基本信息和病历历史，从而提供更加精准的诊断和治疗方案。
另外，OCR技术在物流行业也有着重要的应用。
物流行业需要处理大量的运输单据和订单信息。
使用OCR技术可以将这些文档转化为电子数据，实时更新到物流管理系统中。
这样可以提高物流业务的效率和准确性，同时减少人工错误。
在零售行业，OCR技术可以帮助商家进行商品管理和库存管理。
商家可以使用OCR技术对商品标签进行扫描，自动识别商品的名称、价格和其他相关信息。
这样可以大大提高商品管理的效率，减少人工成本，同时提高顾客的购物体验。
此外，OCR技术还可以应用于法律行业、教育行业等多个领域。
在法律行业，使用OCR技术可以帮助律师和法官更好地管理和检索法律文件。
OCR解决方案一、概述OCR（Optical Character Recognition）光学字符识别技术是一种将印刷或者手写文字转换为可编辑、可搜索的电子文本的技术。
OCR解决方案是基于OCR技术的一套完整方案，旨在提供高效准确的文字识别和处理服务。
本文将详细介绍OCR解决方案的技术原理、应用场景和实施步骤。
二、技术原理OCR解决方案基于深度学习和计算机视觉技术，通过训练模型来识别图象中的文字。
其主要步骤包括图象预处理、文字定位、文字分割和文字识别。
具体流程如下：1. 图象预处理：对输入图象进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作，以提高后续步骤的准确性。
2. 文字定位：使用目标检测算法，如基于区域的卷积神经网络（RCNN）或者基于锚框的单阶段检测器（YOLO），来定位图象中的文字区域。
3. 文字分割：将定位到的文字区域进行分割，得到单个字符或者单词的图象。
4. 文字识别：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN），对分割后的文字图象进行识别，输出对应的字符或者单词。
三、应用场景OCR解决方案在各行各业都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用场景：1. 文字识别：将纸质文档、扫描件、照片等非结构化的文字信息转化为结构化的可编辑文本，提高文字处理的效率和准确性。
2. 自动化办公：将纸质表格、报告、合同等文档中的数据自动提取并录入到电子表格或者数据库中，实现办公流程的自动化和数字化。
3. 身份证识别：通过识别身份证上的文字和照片，实现自动化的身份验证和信息录入，广泛应用于银行、酒店、机场等场景。
4. 发票识别：自动识别发票上的关键信息，如发票号码、金额、开票日期等，提高财务管理和报销流程的效率。
5. 驾驶证识别：通过识别驾驶证上的文字和照片，实现自动化的驾驶证验证和信息录入，广泛应用于交通管理和车辆租赁等领域。
四、实施步骤实施OCR解决方案需要以下几个步骤：1. 数据采集：采集并整理需要识别的图象数据，包括不同类型的文档、表格、证件等。
基于OCR技术的车牌识别系统设计与实现车牌识别系统作为智能交通管理的重要组成部分，已经在现实生活中得到广泛应用。
基于OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术的车牌识别系统因其高效准确的特点备受关注。
本文将围绕任务名称，从系统设计和实现角度，介绍基于OCR技术的车牌识别系统的工作原理、关键技术和实现方法。
一、系统设计与工作原理1.系统设计基于OCR技术的车牌识别系统主要包括图像采集、图像预处理、字符分割、字符识别和结果输出等模块。
系统设计需要考虑以下几个方面：（1）采集设备选择：合适的采集设备可以提供清晰、稳定和高质量的车牌图像，常用的包括摄像头和图像传感器。
（2）预处理技术：采用图像增强、去噪和图像分割等算法，提高车牌图像的质量和信息可用性，为后续的字符识别提供优化条件。
（3）字符分割：通过检测车牌中字符的边界，对其进行切割，以便进行单个字符的识别。
（4）字符识别：采用OCR技术对车牌中的字符进行识别，可选用传统的特征提取和分类方法，也可以使用基于深度学习的方法。
（5）结果输出：将识别到的车牌字符信息输出，如输出到监控系统、数据库或其他终端设备。
2.工作原理该系统的工作原理可以简要概括为以下几个步骤：（1）图像采集：通过摄像头或图像传感器获取车辆的图像，并传输给图像预处理模块。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪和图像分割等操作，得到清晰的车牌图像。
（3）字符分割：基于车牌的形状特征和图像处理算法，对车牌图像进行分割，得到单个字符图像。
（4）字符识别：采用OCR技术对单个字符图像进行特征提取和分类，将其识别为相应的字符。
（5）结果输出：将识别得到的字符信息输出到指定的终端设备，如显示屏、打印机或存储设备。
二、关键技术介绍1.图像处理技术图像处理技术是车牌识别系统的核心技术之一，主要包括车牌图像的增强、去噪和分割等。
其中，车牌图像增强可以通过直方图均衡化、对比度增强等方法来提高图像质量；去噪可以通过中值滤波、高斯滤波等方法去除图像中的噪声；分割技术可以通过车牌的形状特征和图像处理算法来实现，如基于颜色和形状的分割算法等。
基于扫描圈的字符识别方法摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，字符识别技术成为最为广泛应用的领域之一。
目前的字符识别技术主要基于OCR技术，但在应用中存在着一些问题。
本文提出一种基于扫描圈的字符识别方法，通过对字符边缘进行扫描，形成一个圆形的边缘特征，结合深度学习算法对字符进行识别，实现了高精度的字符识别，同时克服了OCR技术存在的一些问题。
关键词：扫描圈；字符识别；边缘特征；深度学习算法正文：随着社会的不断发展，字符识别技术被广泛地应用到各个领域中。
目前主流的字符识别技术基于OCR（Optical Character Recognition）技术，即光学字符识别技术。
OCR技术能够高效地将印刷体字符转化为文字信息，但在实际应用中，它面临着一些问题，例如对于手写字体的识别精度较低，对于字体的适应性较差等。
为解决这些问题，我们提出一种基于扫描圈的字符识别方法。
该方法基于图形学的边缘检测技术，对字符边缘进行扫描，得到一个圆的边缘特征。
然后，我们通过深度学习网络进行训练，对圆形边缘特征进行识别，最终实现对字符的识别。
相比于OCR技术，该方法在字符识别耗时上有一定性能优势，并且对于手写字体的识别精度更高，对于不同字体的适应性更强。
具体而言，基于扫描圈的字符识别方法主要包含以下步骤：1. 对输入图片进行边缘检测，通过Canny算子等方法得到字符边缘特征。
2. 对字符边缘特征进行圆形扫描，生成一个圆形的边缘特征。
3. 利用深度学习网络对圆形边缘特征进行识别，得到最终的字符识别结果。
本文提出的基于扫描圈的字符识别方法在实验中取得了较好的识别效果。
在标准数据集的测试中，其平均准确率达到了90%以上，且在对手写字体的识别中具有更好的鲁棒性。
同时，该方法还具有一定的可扩展性，在未来的应用中具有广阔的应用前景。
综上所述，本文提出的基于扫描圈的字符识别方法，在克服OCR技术存在的一些问题的同时，具有更高的识别精度和更好的鲁棒性。
ocr识别技术方案OCR识别技术方案随着信息技术的不断发展，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术作为一种重要的信息处理技术，已经在各个领域得到了广泛应用。
OCR识别技术是指利用计算机对图像中的字符进行自动识别和转换的技术，其主要目的是将图像中的文字信息转化为可编辑和可搜索的电子文本。
OCR识别技术的基本原理是通过对图像进行预处理、分割、特征提取和模式匹配等步骤，从而实现对文字的识别和转换。
首先，对于待识别的图像，需要对其进行预处理，包括图像增强、去噪和灰度化等操作，以提高图像的质量和清晰度。
然后，将预处理后的图像进行分割，将图像中的字符分离出来，为后续的识别和转换做准备。
接下来，对于每个分割出的字符，需要提取其特征，常用的特征包括形状、纹理和灰度等。
最后，将提取到的特征与已知的字符模式进行匹配，找到最佳匹配的字符，即实现了对图像中字符的识别。
在实际应用中，OCR识别技术可以应用于多个领域。
首先，OCR在文字识别方面具有广泛的应用。
例如，可以将纸质文档、图书、报纸等扫描成图像，然后利用OCR技术将图像中的文字提取出来，转换为可编辑和可搜索的电子文本。
这样可以大大提高文档的利用价值和检索效率。
其次，在自动化办公方面，OCR可以用于将图片中的文字转换为电子文本，从而实现对文字的复制、粘贴和编辑等操作。
此外，OCR还可以应用于车牌识别、身份证识别、票据识别等方面，提高工作效率和准确性。
对于OCR识别技术的发展和应用，还存在一些挑战和问题。
首先，OCR的准确性和稳定性是关键。
由于图像的质量、字体的多样性和文字的排列方式等因素，可能会导致OCR的识别结果出现错误。
因此，需要不断改进算法和提高模型的鲁棒性，以提高OCR的准确性和稳定性。
其次，OCR在处理手写文字和特殊字体方面仍存在困难。
手写文字和特殊字体的形状和结构多样，往往不规则且难以分割，使得OCR的识别结果不够准确。
OCR的实现过程1.图像预处理：OCR流程的第一步是对输入图像进行预处理，以提高后续步骤的准确性。
预处理通常包括图像去噪、增强和二值化操作。
去噪过程旨在减少图像中的噪点和干扰线条，常用的方法有中值滤波和均值滤波等。
图像增强通过增加图像的对比度和清晰度来改善OCR结果。
二值化操作将图像转换为黑白二值图像，以便后续文本区域检测和字符识别。
2.文本区域检测：3.字符分割：字符分割是从文本区域中将字符分离出来的过程。
字符分割算法的目标是将文本区域分割成一个一个的字符。
常用的字符分割方法包括基于垂直投影的方法和基于连通组件的方法。
垂直投影方法通过分析文本区域的垂直投影图来确定字符的边界。
连通组件方法使用连通组件分析算法将文本区域中的连通组件（如字符部分和字符间隔）分离出来。
4.特征提取：特征提取是将字符图像转换为特征向量的过程。
特征向量用于描述字符的形状、纹理和其他属性，以便于后续的字符识别。
常用的特征提取方法包括基于边缘的方法、基于形状的方法和基于统计的方法。
边缘方法将字符轮廓中的边缘提取为特征。
形状方法描述字符的几何形状特征，如长宽比、角度和圆度等。
统计方法计算字符的灰度直方图、梯度直方图和方向直方图等统计信息。
5.字符识别：字符识别是将特征向量与预先训练好的分类模型进行匹配和识别的过程。
常用的字符识别方法包括基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法和基于深度学习的方法。
模板匹配方法通过计算字符特征向量与训练样本中的模板特征向量之间的相似度来进行字符匹配。
统计模型方法使用统计模型（如隐马尔可夫模型或条件随机场）对字符特征进行建模和分类。
深度学习方法是最近几年在OCR领域取得显著成果的方法，通过深度神经网络从原始图像中直接学习字符的表征和分类。
6.后处理：以上就是OCR的实现过程，包括图像预处理、文本区域检测、字符分割、特征提取、字符识别和后处理等步骤。
不同的OCR系统可能使用不同的方法和算法来实现这些步骤，但整体流程大致相似。
科技・探索・争鸣 Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｉｓｉｏｎ 科技视Ｓｑ－
基于ＯＣＲ的字符识别的研究与实现
李霄霄 （安徽理工大学，电气与信息工程学院，安徽淮南２３２００１）
Ｉ摘要】本文介绍了汉字ＯＣＲ的原理、并对字符识别作了解释与研究，提出一种基于ＯＣＲ识剐的文字识剐方法，在对文字信息、图像显 示以及校正过程提出了自己的算法．对文字结构及读写方法进行了分析。试验表明该方法具有很快的计算速率，透过试验可以使差错率控制在 很低 【关键词】ＯＣＲ；文字处理；字符识别 Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＯＣＲ 【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｐｒｉｎｅｉｐ！ｅ ｏｆ ＯＣＲ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ，ａｎｄ ｅｘｐｌａｉｎｓ ａｎｄ ｓｔｕｄｉｅｓ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｔ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｔｅｘｔ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＯＣＲ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｉｔ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ｉｔｓ ｏｗｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｔｅｘｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅ ｄｉｓｐｌａｙ ａｎｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ａｎｄ ｒｅａｄｉｎｇ ａｎｄ ｗｒｉｔｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｓ ａ ｖｅｒｙ ｆａｓｔ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｒａｔｅ，ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｃａｎ ｍａｋｅ ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅｉｓ ｖｅｒｙｌｏｗ． 【Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］ＯＣＲ；Ｗｏｒｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；Ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
０引言 印刷体汉字识别系统由三部分组成：输人设备、汉字识别模块和 计算机硬件及软件 汉字识别是主要部分，主要步骤为预处理、提取特 征、匹配特征和后处理 本文预处理包括二值化、平滑去噪和文本行字 切分 通过光电扫描仪．ＣＣＤ器件等工具将汉字图像处理成二维图像 信号．以图片形式显现．再经预处理．特征的提取与匹配及后处理实现 汉字识别。 ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｔｃａｌ Ｃｈａｒａｅｔｅｒ Ｒａｅｄｅｒ）是光学字符阅读机．是一种自动 读入文字（手写体或印刷体）的计算机。本文是基于ＯＣＲ来做的一种 字符识别的研究．极大降低了字符识别的错误率．提高了准确度
１原理与识别方法 汉字ＯＣＲ是通过光电输入设备使文字内容转化成二维点阵信 息，再用规定的识别法将其转换成汉字 这一套转换工作称作汉字识 别系统。 １．１汉字识别系统的组成及各模块的功能 汉字识别系统包括汉字图形输入设备、预处理仪器、识别仪器和 后处理仪器 汉字图形输入设备作用是完成文字原稿的输入，是通过光电输入 设备 经一定的阀值控制．将原文字转换成为二维点阵图形 预处理由文稿页成分析与理解、字符的分割、归一化和去干扰组 成。通过分析与理解对原文字整版面进行数据分割，分割成图像块、文 字块等，理解和标注其属性及连接关系，准确分割文字块，最终分割成 单个汉字图像，再通过大小及位置的归一化。进行算法识别 识别前还 要对汉字图像去干扰 后处理是有效运用词组和上下文联系对识别的汉字图像进行纠 错 后期处理器还要完成文稿的输出 １Ｉ２汉字识别方法 识别器质量越高．识别系统的性能越好。识别汉字主要有统计模 式识别和结构模式识别 统计模式识别：提取待识别文本的一组特征 值 按照统计函数进行数值分析．这是有一定准则的．根据分析所得结 果确定汉字 此识别对单个汉字的辨认率高。但是对不同字体．尤其是 手写文稿的识别撤果不太好。结构模式识别：对汉字的结构特征及组 字的特定规律进行有效提取然后对汉字进行识别 结构识别是把汉 字结构当作精简的集合．即基元 固汉字识别是将汉字分开成多个基 元的归总 结构模式适用与书体规整 结构清晰的印刷体文稿汉字 中 国汉字量很大．但汉字是图片字符，含有丰富的结构信息．所以比较统 计模式 结构识别使用更广 １．３手写体汉字单字识别 手写体汉字单字识别主要解决手工输入汉字的问题 虽然手工输 入方法种类很多－ｆ旦都必须学习并记忆汉字拼法（结构码）。记忆量不确 定且容易忘记 若将手写体识别技术运行到实际中 输入汉字将不成 问题 因为不需要在最初进行一系列培训和记忆，汉字的输入就如同平 时手写一般－简单便捷
２字符特征提取系统图像预处理
９８ ｌ科技视界 Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｉｓｉｏｎ
在字符识别前有一项重要步骤：字符图像的预处理。其主要功能 是消除字符图像中的噪声，对字符图像断线、粘连现象进行修正；运用 各种归一化方法，让变换后图像更稳定，以便于分辨。 ２．１字符图像去噪 字符图像的噪声可分为两类：白色背景下的黑点噪声和黑色背景 中的白色噪声 对字符的粘连现象，在进行特征提取时应选取对内部 结构不敏感的特征。如“外围轮廓特征”；对字符的断线现象，特征提取 的时应选取对笔划结构不敏感的特征．如“模版匹配”：离散的黑象素 噪声主要对英文字符归一化后造成一定偏移．导致识别失败．可在归 一化过程中予以消除 ２．２字符图像归一化 对字符图像提取特征前需进行归一化处理，有大小归一化、位置 归一化和笔划粗细归一化。实际中一般只采用大小和位置归一化。
３字符特征提取 字符识别中常用特征有穿越特征、外围特征、网格特征等。 ３．１穿越特征 穿越特征从水平和竖直两方面计算结构特征，先计算水平方向： 将３２行图像平分为８个区域．每个区域包括四行像素。逐一计算每行 中从白像素到黑像素的变化次数，统计８个区域中各行变化次数的总 和即可得到前８维特征．再根据前８维特征利用公式计算．将结果作 为第９至１６维特征．得到水平方向的前ｌ６维特征。在竖直方向统计 计算得后１６维特征．最终构成３２维穿越特征。 ３．２外围特征 外围特征在汉字识别中常作为粗分类特征．反映字符轮廓特征。 它的提取过程为：第一将６４＊６４的图像从四个方位等分成八份，从图 像四面分别向对面扫描．假设从左向右逐一等分的八块区域，每个区 域包括八行像素．计算各行左边框与最初字符笔划遇到的部位所圈成 的空白区域的面积．每个结果和该块全部面积的比值当作前八围外围 特征。同上从其他方面都提取八维特征，最终得到３２围特征。 ３－３网格特征 网格特征是基于二值图像．将６４＊６４的图像平均分成６４个方块． 每块大小为８＊８．分开计算每个方块的黑象素个数．用向量作为６４维 的网格特征
４特征提取系统分类器设计 本文采用模板匹配法．先提取样本的ｎ维特征．再提取待识别字 符的ｎ维特征．对照产生结论。算法采用欧氏距离。即经过计算待识别 字符的特征向量与模板库中提取的特征向量之间的欧氏距离．取模板 中与计算出的欧氏距离最小的作匹配，将匹配字符输出。
５实验结果分析 ５．１实验环境 该算法基于Ｍａｔｌａｂ仿真实现。实验过程中使用字母、单词、文档ｊ 种，其中有宋体、仿宋等形式。在特征与分类器的交叉试验及特征加权 系数试验中使用字母样本，经样本整理，扫描文档，然（下转第１１９页） Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｉｓｉｏｎ 科技视界 科技・探索・争鸣
翻转课堂在大学英语教学中的应用 徐彦 （山东商业职业技术学院，山东济南２５０１０９）
【摘要】翻转课堂的出现在很大程度上颠覆了传统的教学模式，教师和学生的课堂角色发生转变，因此学生在教学活动中由“被动接受” 转为“主动探索”。这种模式在英语教学中的积极影响更为显著因为他更符合英语教学的特点，从而极大的激发了同学们学习语言的积极性。然 而这种模式还有需要完善的地方，需要教育工作者继续不断的探索研究。 【关键词】翻转课堂；英语教学；信息化
随着信息化时代的高速发展和智能手机的广泛应用．我国高校传 统的教学模式已经受到了极大的冲击和挑战 高职院校中学生英语学 习兴趣低。自我约束性弱．在智能机的刺激下更让他们觉得上课内容 “索然无味”，上课玩手机，打游戏几乎成为普遍现象。学生们的课堂参 与率低，听课效果差在高职院校中普遍存在。在这样的大背景下．如果 提高同学们的学习积极性和课堂参与率．由被动的听课向主动地探索 知识成为高校关注的话题 １翻转课堂的由来 翻转课堂已经广泛的应用在教学实践中．由教师为主体向学生为 主体的教学模式转变过程中．各种各样的教学手段都在不断的实践和 更新中。从本质来讲．翻转课堂（Ｈｉｐｐｉｎｇ Ｃｌａｓｓｒｏｏｍ）是学生课前使用 在线视频学习的一个场所。最初由美国的两位化学老师引用．他们用 录屏软件把ＰＰｒｒ的内容和自己的讲解上传的网上．目的是为了给缺课 的学生补课 后来这种教学模式引起了学校和社会人士包括家长的关 注．从来产生了愈来愈大的影响 翻转课堂的优势在于学生在教学活 动中由“被动接受”转为“主动探索”．课前自主的预习学习资料．课上 根据自己学习到的知识跟同学和老师们分析探讨．这样可以锻炼学生 发散思维和批判性思维 我国在教学改革的过程中也积极尝试新的教 学方法．慕课、微课日渐成熟。翻转课堂在我国各个层次的教育中都被 广泛应用．教师们也在探索适合我国学生“学情”的教学方法和手段． 探讨如何将面对面的传统教学和在线教学有效的结合．以更好的满足 学生的个性化需求．提高同学们自主学习能力。 ２翻转课堂在英语教学中的优势 传统的英语教学主要集中在教师的“讲”和同学们的“练”中。这样 的学习方法最主要的弊端就是内容过于单调乏味．同学们很容易失去 学习兴趣 而且英语学习分为听说读写译．传统的授课方法有很大的 局限性 例如很多学生英语语法学的好．但听力口语却成为很大的短 板．“哑巴英语”在很长时间成为学生学习英语的通病。而对于英语基 础薄弱的学生来说．单一的授课方式．统一的教学进度让教师无法开 展个性化教学．无法关注到不同层次的学生学习情况．久而久之他们 对英语学习逐渐丧失兴趣 ． 翻转课堂的出现在很大程度上弥补了传统教学模式的不足。首 先．翻转课堂有利于实现个性化教学 为学生们提供了大量的在线课程．其中包括授课教师课前上传的 自制视频．也包括丰富多彩的开放式线上课堂 这样学生课前可以根 据自己的学习水平选择适合自己的课程进行预习 课上针对自己的问 题寻求老师的帮助和解答 这样的模式实现了真正的知识内化．同时 又高效的利用了课堂时间。其次，翻转课堂更符合英语学习规律。 英语学习更讲究“语境”的融合 传统教学无法实现每一个学生的 互动交流．很多学生一节课也没有机会张嘴练习 而翻转课堂可以提 供线上线下交流的机会，教师与学生之间、学生与学生之间的互动与 协作更加便捷也更加有针对性 语言的习得需要有足够的输入和输 出．传统课堂的集中制教学更有利于语言的输入．语言的输出如说和 写则由于人数过多无法实现个性化教学 而利用翻转课堂则可以解决 这方面问题 线上课程可以实现“互动”“交流”“反馈”．例如很多英语 口语和写作平台有非常成熟的评价体系．可以实现即时评分．并且给 出修改意见等．这样几乎完美的弥补了传统教学的弊端。
