采集文章内容识别处理分析规划最终生成源文件识别

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　　采集文章内容识别处理分析规划最终生成源文件ocr识别只要ocr文字识别到内容识别快速准确无光学、图像模糊等干扰可以内嵌文字识别去除识别缓慢、识别质量不高、容易失真等问题识别为智能对象只需匹配内容对话框自动生成合适的智能对象文字传输流畅不延迟识别效果比rbg、dpm识别更快支持文本文字数据库同时文字识别结果生成高质量的二维码二维码可以免费下载丰富多彩的api。

　　是阿里的服务么？

　　从08年ai兴起到如今，看了一些关于ocr，图像识别和识别等的综述。在这个方向发展中有点儿小小的总结。刚才没查看网上的资料，只能凭印象整理这些东西，不对准确度负责，只是对ocr和识别比较熟悉而已。这些深度学习的机器识别与ocr可以看看我的公众号搜搜看吧，其实机器识别比ocr更早一些，百度一下，在11年ocr就兴起，所以，时间是最主要的。

　　文章基本上都是基于，08年左右发表的。人工智能的主流，无非，深度学习，神经网络。近年来开始被用到识别领域，市场会有爆发性的增长。主要的机器识别与ocr在于识别速度和质量上的提升。首先，识别效率低，其次有延迟的问题。第一个问题可以通过大数据进行优化。第二个问题，识别系统与文本识别系统之间的分工不同。

　　比如，你当然可以选择识别系统的同时识别文本系统。这两种系统的测试数据会放在同一个中间系统中集成。这是前几天写的关于识别系统与识别文本的一点思考。前几天在知乎被别人点赞了。其实是怕别人觉得现在识别技术只存在于科幻小说中。毕竟，现在还是人脑的世界，还不是大脑的世界。现在的文本识别，识别的质量主要体现在识别时的速度上和识别区域的精度上。

　　一般是二值分割的方式，或者像谷歌，这样的神经网络法。速度快，质量高。然后识别质量，其实主要还是与训练集样本和识别算法有关。总之，识别是个长期的任务，前途光明，处于产业化前期，技术成熟的机器人和电子产品可以看看的。