古籍扫描仪
OCR识别系统的原理
光学字符识别（OCR）是一种电子设备（如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，并通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。这个过程可以分为以下几个步骤：
1.图像预处理：这是OCR识别的第一步，主要包括灰度化、二值化、噪声去除和倾斜矫正等操作。这些步骤的目的是为了更好地文本行定位和识别，从而提高识别准确性。
2.文本检测：在图像预处理后，OCR系统会使用特定的算法（如EAST、CTPN、TextBoxes等）来定位图像中的文本区域。这些算法通常能够检测不同方向、不同尺寸的文字，并且运行速度快，效率高。
3.文字分割：在定位文本区域后，OCR系统会对区域内的文字进行分割，以便单独识别每个字符。这一步骤通常是通过二值化和过滤噪声来实现的。
4.字符识别：最后，OCR系统会使用特定的字符识别方法（如CNN+softmax、CNN+RNN+attention等）来识别分割后的字符。这些方法能够处理不定长的简单文字序列，并且对于印刷体和手写体都有一定的识别能力。
对于古籍这类特殊的扫描图像，OCR识别系统需要具备以下特点：
1.版面分析：古籍的版面布局往往非常复杂，包含双行夹注、眉批、行间批注、表格等多种元素。因此，OCR系统需要使用如Cascade
RCNN模型进行版面分析，以准确区分正文和非正文区域。
2.特殊字符识别：古籍中可能存在一些特殊的字符，如异体字、古汉语词汇等，这要求OCR系统具有较高的字符识别准确率。一些优秀的古籍OCR系统，如古联OCR系统，其OCR识别准确率可以达到98%。
3.人工校对功能：为了进一步提高识别精度，OCR系统通常会提供人工校对的功能。例如，古联OCR系统提供了“候选字推荐”功能，用户可以根据系统的识别结果进行修正，或者自行增字、删字。
4.多文本比对功能：古籍OCR系统还可能具备多文本比对的功能，可以对多份相似的古籍文本进行比对，找出其中的差异，并将比对结果***导出。
综上所述，古籍扫描仪OCR识别系统的原理是通过图像预处理、文本检测、文字分割和字符识别等一系列技术手段，将扫描图像中的文字转换成计算机可识别的文字。同时，为了应对古籍特有的复杂版面和特殊字符，这些系统还需要具备版面分析、特殊字符识别、人工校对等功能。
