OCR 是人工智能吗？
OCR（光学字符识别）是一种将文本图像转换为机器可读文本的技术。 虽然 OCR 系统可以利用人工智能 (AI)，但并非所有 OCR 实现都天生就是 AI 驱动的。 传统的 OCR 依赖于基于规则的算法，通过分析图像中的形状、模式和对比度来检测字符。 例如，早期的 OCR 系统使用模板匹配，其中预定义的字符模板与像素进行逐像素比较以识别匹配项。 这些方法缺乏适应性，并且难以处理字体、手写或图像质量的变化。 相比之下，现代 OCR 通常包含机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 等 AI 技术，以提高准确性并处理复杂的场景。
人工智能驱动的 OCR 系统使用经过训练的模型来识别文本。 例如，卷积神经网络 (CNN) 可以从标记的数据集中学习边缘、曲线和纹理等特征，使它们能够更好地推广到不同的文本样式。 一个实际的例子是 Google 的 Vision API，它结合了 ML 模型来检测图像中的印刷和手写文本，即使在倾斜或部分遮挡的情况下也是如此。 这些模型是在包含数百万个文本样本的海量数据集上训练的，使它们能够推断上下文（例如，根据周围字符区分“O”和“0”）并处理噪声。 这种自适应学习过程符合人工智能的核心目标：使系统能够执行通常需要类似人类的感知的任务。
对于开发人员来说，在选择工具或构建 OCR 解决方案时，这种区别很重要。 传统的 OCR 库（例如 Tesseract（不带 ML 插件））是轻量级的，适用于受控环境（例如，扫描打印的发票）。 但是，基于 AI 的 OCR 框架（例如 AWS Textract 或 Azure Form Recognizer）更适合非结构化数据（例如，街道标志的照片）。 实施 AI 驱动的 OCR 通常涉及集成预训练的模型或使用自定义数据对其进行微调。 例如，开发人员可以使用 PyTorch 训练一个关于手写医疗表格的模型，以提取患者姓名。 虽然 AI 增强了 OCR 功能，但它也引入了复杂性，例如需要 GPU 资源进行推理。 了解这些权衡有助于开发人员为其用例选择正确的方法。