OCR（光學字元辨識）是什麼?
2021-03-22 02:46:57
先前我們在【耳朵也能作為生物辨識?】中提到，普匯目前已在用戶認證中，運用OCR來作為證件字元的辨識，但OCR技術到底是什麼呢?此篇我們將帶您深入了解：
名詞解釋：
OCR光學字元識別（Optical Character Recognition），目的是將圖片或掃描文字，轉化成電腦能識別的電子訊號的技術。
早在1929年OCR的概念就已誕生，但剛開始的應用範圍小—僅能辨識「印刷體的數字與字母」；後演變為可辨識「手寫文字」—有利於信件分類；近年更將人工智慧投入發展，用以辨識「清晰度較差的文字」與「變化度較大的漢字」，在速度上也有大幅進展—每秒可識別70～100個漢字，且正確率達99.5％。
OCR 的辨識流程：
傳統 vs. 人工智慧：
由上圖可知，傳統OCR在辨識上存在許多缺點—對格式的工整度與清晰度要求極高，且字元的分割能力也大幅影響辨識結果，因此近年將人工智慧技術投入後，再辨識能力上便有了大幅的進步：
- 不受排版影響：即使畫面歪斜、字句非縱橫平整排列，甚至是電視、影片中的文字，都能清楚辨識，打破OCR只能辨識掃描文件的限制。
- 持續優化：透過深度學習的人工智慧OCR模組，可隨著處理過的文件量增加，加強辨別錯字的辨識能力，自我學習優化。
#若想了解更多有關機器深度學習的內容，可見【深度學習（Deep Learning）是什麼?】，我們會在文中作更深入的說明。
普匯觀點：
過去大部分的徵信審查為「用戶手動輸入為主、拍照為輔」，而後台再以人工來審核，因此若用戶輸入錯誤、而後台又未發現時，易造成系統風險與無法即時核實的窘境。
普匯目前已運用OCR（光學字元辨識）作為證件號碼的辨識，但OCR的發展快速，且在掃描文件上已十分成熟，因此未來也會將此技術用於APP中用戶註冊時的證明文件審查，如：畢業證書、薪資明細、電話費帳單、成績單、信用卡帳單…等文件的辨識，不僅可使審核的速度加快，達到真正的AI審核；也可減少人工審核的人力，將人力資源作更妥善的運用。
#若想了解更多有關OCR辨識的應用與展望，可見【OCR光學字元識別的應用】，我們會在文中作更深入的說明。
