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文献综述
1.研究背景1.1.光学字符识别技术（OCR）随着信息时代的到来，计算机逐渐成为人们工作、生活、娱乐必不可少的工具。
通过计算机，人们可以在不同地点互相传送电子文件，协同工作。
但是对于现实中印刷出来的纸质文件或书籍，想要通过计算机进行远程传送、编辑，则需要工作人员将其逐字输入，工作量巨大。
因此，使计算机能够理解人类文字，将光学字符自动转换为数字字符，成为当今信息行业的一个热点问题。
在计算机发展的早期，由于硬件昂贵，软件发展不足，使得计算机对文字的识别难以实现。
随着软件硬件的发展，以及相关理论的成熟，使用图像处理、模式识别等经典方法对光学字符进行识别成为可能。
在当今大数据时代，通过模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能的机器学习技术已经逐渐成熟，使得计算机文字识别技术有了跨越式的发展。
利用对已有的数据集学习、训练，形成固定的模型参数，可以使计算机达到识别新文字的能力，并大幅度提高识别的准确率。
1.2.基于传统方法的光学字符识别传统的光学字符识别技术过程分为：图像处理（彩色图像灰度化、图像二值化、角度矫正）、字符块定位（连通区域分析、滑窗分类）、字符块切分、字符识别。
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