是的，OCR（光学字符识别）系统通常依赖于机器学习，但并非所有 OCR 实现都使用它。传统的 OCR 系统基于规则，使用模式匹配算法通过将像素数据与预定义模板进行比较来识别字符。然而，现代 OCR 工具越来越多地利用机器学习模型，尤其是深度学习，以提高准确性并处理复杂场景，例如各种字体、低质量图像或手写文本。机器学习使 OCR 系统能够通过直接从数据中学习特征而不是依赖人工制作的规则，从而更好地泛化处理各种输入。
OCR 中常见的机器学习方法包括使用卷积神经网络（CNN）检测图像中的文本区域，以及使用循环神经网络（RNN）解释字符序列。例如，Google 的 Tesseract OCR 引擎在 4.0 版本中引入了基于神经网络的模式，显著提高了处理非结构化文本的能力。类似地，AWS Textract 等云服务使用在大量数据集上训练的深度学习模型，从扫描文档中提取文本和表格。这些模型在包含数百万文本-图像对的标注数据集上进行训练，使它们即使在字符扭曲、倾斜或部分模糊时也能识别。对于开发者而言，集成此类系统通常涉及通过 API 使用预训练模型，或在特定领域数据（例如医疗表单或车牌）上进行微调。
虽然机器学习提高了 OCR 的准确性，但也带来了一些权衡。训练鲁棒的模型需要庞大、多样化的数据集和计算资源。例如，处理手写文本可能需要针对不同语言的手写样本单独训练模型。边缘情况，例如不常见的字体或艺术字，仍然可能挑战即使是高级模型。开发者还必须考虑推理速度：实时 OCR 应用（例如，移动文档扫描）可能需要优化的模型或硬件加速器。尽管存在这些挑战，机器学习使 OCR 更具适应性，实现了诸如自动车牌识别、历史文档数字化以及从社交媒体图像中提取文本等用例——这些任务在传统方法下是不切实际的。