OCR、Unicode、特征、支持向量机（SVM）、人工神经网络

资 源 简 介

OCR、Unicode、特征、支持向量机（SVM）、人工神经网络

详 情 说 明

OCR技术是计算机视觉领域的重要应用，通过将图像中的文字转换为可编辑文本，极大提升了信息处理效率。现代OCR系统通常遵循多阶段处理流程：首先对输入图像进行预处理，然后提取关键特征，最后利用机器学习算法进行字符识别。

Unicode编码在这一过程中扮演着关键角色，它为全球各种语言的字符提供了统一的编码标准，确保识别结果能够正确表示不同语系的文字。特征提取阶段会从文字图像中获取形状、笔画等关键特征，这些特征的质量直接影响后续识别准确率。

支持向量机(SVM)作为传统OCR系统中常用的分类器，通过寻找最优超平面来实现字符分类，特别适合处理高维特征空间。而人工神经网络尤其是深度学习模型，凭借其强大的特征学习能力，可以自动从原始像素中提取有效特征，显著提升了复杂场景下的识别性能。这两种技术各具优势，在实际应用中往往需要根据具体场景进行选择或组合使用。