對比識別：這是可充分發(fā)揮數(shù)學(xué)運(yùn)算理論的一個模塊 ， 根據(jù)不同的特征特性 ， 選用不同的數(shù)學(xué)距離函數(shù) ， 較有名的比對方法有 ， 歐式空間的比對方法、松弛比對法（Relaxation）、動態(tài)程序比對法（Dynamic Programming ， DP） ， 以及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫建立及比對、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法 ， 為了使識別的結(jié)果更穩(wěn)定 ， 也有所謂的專家系統(tǒng)（Experts System）被提出 ， 利用各種特征比對方法的相異互補(bǔ)性 ， 使識別出的結(jié)果 ， 其信心度特別的高 。 字詞后處理：由于OCR的識別率并無法達(dá)到百分之百 ， 或想加強(qiáng)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(tǒng)中必要的一個模塊 。 字詞后處理就是一例 ， 利用比對后的識別文字與其可能的相似候選字群中 ， 根據(jù)前后的識別文字找出最合乎邏輯的詞 ， 做更正的功能 。
字詞數(shù)據(jù)庫：為字詞后處理所建立的詞庫 。 人工校正：OCR最后的關(guān)卡 ， 在此之前 ， 使用者可能只是拿支鼠標(biāo) ， 跟著軟件設(shè)計(jì)的節(jié)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軟件 ， 除了有一個穩(wěn)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(rèn)字的功能、及字詞后處理后特意標(biāo)示出可能有問題的字詞 ， 都是為使用者設(shè)計(jì)盡量少使用鍵盤的一種功能 ， 當(dāng)然 ， 不是說系統(tǒng)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(jié)果輸出：其實(shí)輸出是件簡單的事 ， 但卻須看使用者用OCR到底為了什么？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(xiàn)的功能、有人注重表格內(nèi)的文字 ， 所以要和Excel等軟件結(jié)合 。 無論怎么變化 ， 都只是輸出檔案格式的變化而已 。
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