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互聯網運維,通常屬于技術部門,與研發、測試、系統管理同爲互聯網産品技術支撐的4大(dà)部門,這個劃分(fēn)在國内和國外(wài)以及大(dà)小(xiǎo)公司間都會多少有一(yī)些不同。一(yī)個互聯網産品的生(shēng)成一(yī)般經曆的過程是:産品經理、需求分(fēn)析、研發部門開(kāi)發、測試部門測試、運維部門部署發布以及長期的運行維護。

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利用計算機自動識别字符的技術,是模式識别應用的一(yī)個重要領域。人們在生(shēng)産和生(shēng)活中(zhōng),要處理大(dà)量的文字、報表和文本。爲了減輕人們的勞動,提高處理效率,50年代開(kāi)始探讨一(yī)般文字識别方法,并研制出光學字符識别器。60年代出現了采用磁性墨水和特殊字體(tǐ)的實用機器。60年代後期,出現了多種字體(tǐ)和手寫體(tǐ)文字識别機,其識别精度和機器性能都基本上能滿足要求。如用于信函分(fēn)揀的手寫體(tǐ)數字識别機和印刷體(tǐ)英文數字識别機。70年代主要研究文字識别的基本理論和研制高性能的文字識别機,并着重于漢字識别的研究。
文字識别一(yī)般包括文字信息的采集、信息的分(fēn)析與處理、信息的分(fēn)類判别等幾個部分(fēn)。
信息采集 将紙(zhǐ)面上的文字灰度變換成電信号,輸入到計算機中(zhōng)去(qù)。信息采集由文字識别機中(zhōng)的送紙(zhǐ)機構和光電變換裝置來實現,有飛點掃描、攝像機、光敏元件和激光掃描等光電變換裝置。
信息分(fēn)析和處理 對變換後的電信号消除各種由于印刷質量、紙(zhǐ)質(均勻性、污點等)或書(shū)寫工(gōng)具等因素所造成的噪音和幹擾,進行大(dà)小(xiǎo)、偏轉、濃淡、粗細等各種正規化處理。
信息的分(fēn)類判别 對去(qù)掉噪聲并正規化後的文字信息進行分(fēn)類判别,以輸出識别結果。


識别方法編輯
文字識别方法 文字識别方法基本上分(fēn)爲統計、邏輯判斷和句法三大(dà)類。常用的方法有模闆匹配法和幾何特征抽取法。
① 模闆匹配法 将輸入的文字與給定的各類别标準文字(模闆)進行相關匹配,計算輸入文字與各模闆之間的相似性程度,取相似度較大(dà)的類别作爲識别結果。這種方法的缺點是當被識别類别數增加時,标準文字模闆的數量也随之增加。這一(yī)方面會增加機器的存儲容量,另一(yī)方面也會降低識别的正确率,所以這種方式适用于識别固定字型的印刷體(tǐ)文字。這種方法的優點是用整個文字進行相似度計算,所以對文字的缺損、邊緣噪聲等具有較強的适應能力。


② 幾何特征抽取法 抽取文字的一(yī)些幾何特征,如文字的端點、分(fēn)叉點、凹凸部分(fēn)以及水平、垂直、傾斜等各方向的線段、閉合環路等,根據這些特征的位置和相互關系進行邏輯組合判斷,獲得識别結果。這種識别方式由于利用結構信息,也适用于手寫體(tǐ)文字那樣變型較大(dà)的文字。
文字識别
文字識别
應用領域編輯
文字識别可應用于許多領域,如閱讀、翻譯、文獻資(zī)料的檢索、信件和包裹的分(fēn)揀、稿件的編輯和校對、大(dà)量統計報表和卡片的彙總與分(fēn)析、銀行支票的處理、商(shāng)品發票的統計彙總、商(shāng)品編碼的識别、商(shāng)品倉庫的管理,以及水、電、煤氣、房租、人身保險等費(fèi)用的征收業務中(zhōng)的大(dà)量信用卡片的自動處理和辦公室打字員(yuán)工(gōng)作的局部自動化等。以及文檔檢索,各類證件識别,方便用戶快速錄入信息,提高各行各業的工(gōng)作效率。
中(zhōng)國現狀編輯
随着我(wǒ)國信息化建設的全面開(kāi)展,OCR文字識别技術誕生(shēng)20餘年來,經曆從實驗室技術到産品的轉變,已經進入行業應用開(kāi)發的成熟階段。相比發達國家的廣泛應用情況,OCR文字識别技術在國内各行各業的應用還有着廣闊的空間。随着國家信息化建設進入内容建設階段,爲OCR文字識别技術開(kāi)創了一(yī)個全新的行業應用局面。文通,雲脈技術、漢*等中(zhōng)國文字識别的領軍企業将會更加深入到信息化建設的各個領域。

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