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，工业读码器，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。
OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。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。
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