大家好，今天小编来为大家解答人工智能OCR设备这个问题，ocr 人工智能很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能与哪些产业园深度融合
近些年，随着海量数据处理计算能力的成熟，以及深度学习相关技术的成熟，人工智能迎来了新的发展浪潮，拥有巨大的成长空间。人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面具有很强的技术优势。
业内人士认为，人工智能与实体经济结合，将成为新的发展点，加强人工智能和产业发展融合势在必行，这将形成新引擎，推动各产业变革。促进人工智能和实体经济深度融合，要把握新一代人工智能发展的特点，坚持以市场需求为导向，以产业应用为目标，深化改革创新，优化制度环境，激发企业创业新活力和内生动力。构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
计算力、算法、数据是人工智能技术三大核心，同时人工智能未来也要面对多方面的挑战。
第一点是不同的人工智能研究领域，如何更好的协同在一起，拧成一股绳子，为人工智能发展创造一个良好的生态环境；
第二点是如何规范大家的行为，建立统一的标准以及出台关于人工智能伦理道德的法律法规；
最后一点是结合人工智能技术应用同时，应该聚焦应用场景，行业语言数据，通过大数据切分来服务行业。
人工智能科技专注于人工智能在语言上应用，发力语音翻译、ocr图像识别、NLP处理和多语种深度QA系统，构建起完整的全语通语言开放平台服务平台与全语通数据管理平台，专注语言服务应用，在发展中为行业提供最优质的语言服务，实现真正的语言无国界。在未来，人工智能行业要标准化和简单化，把一些标准制定出来，这个行业会形成更大的突破，让人们享受科技带来的成果。
请问证件的“OCR识别”是什么意思啊
OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别），是属于图型识别（PatternRecognition，PR）的一门学问。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。 由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（IntelligentCharacterRecognition）的名词也因此而产生。而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。 在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。 一、OCR的发展 要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。 OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。 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、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。 在此逐一介绍： 影象输入：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。 影象前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。 文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，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特别的多。而特征可说是识别的筹码，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，基本的数学理论就足以应付了。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，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：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，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（DynamicProgramming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（HiddenMarkovModel）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（ExpertsSystem）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，其信心度特别的高。 字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。 字词数据库：为字词后处理所建立的词库。 人工校正：OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。 结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？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输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。
哪些企业需要人工智能
1，甲方型企业：国企、央企、事业单位、系统集成公司，以甲方心态来外包或外采人工智能产品，自己虽然不做，但是必须懂，听得懂别人的技术方案，验收的了别人的产品，有很强的分辨能力，这样才能降低综合风险，提高项目掌控力；
2，平台型企业：百度、腾讯、阿里、华为等，以云计算和海量数据为底层支撑，把通用人工智能服务做到了极致：比如，人脸识别、车牌识别、OCR、语音识别、语言翻译、舆情监控等等；
3，行业型公司：医疗、交通、银行、工业、农业等行业公司，利用人工智能技术做自身行业的业务，需求量是最大的；
ocr技术属于人工智能的什么
从广义上说，OCR文字识别也算是人工智能技术，随处可见的人脸识别、OCR识别、指纹识别和虹膜识别技术等人工智能，错落应用在各大领域之中，促进当代企业服务向智能化、自动化转型。
云脉OCR开发者平台开放人工智能识别技术接口与SDK下载，降低中小企业应用人工智能识别技术的门槛和研发成本，缩短研发周期。
文章到此结束，如果本次分享的人工智能OCR设备和ocr 人工智能的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！