文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是 ocr的-，宿迁条码识别，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在ocr研究初期，特征抽取的研究报告-的多。而特征可说是识别的-，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，条码自动识别，基本的数学理论就-应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，条码识别原理，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。
对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。对比识别这是可充分发挥数算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（relaxation）、动态程序比对法（dynamic programming，dp），以及类神经网络的数据库建立及比对、hmm（hidden markov model）…等的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的系统（experts system）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，条码识别系统，其信心度-的高。
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、后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。影像输入欲经过ocr处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对ocr有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进ocr处理的效率。
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