字符分割与字符识别的研究现状以及复杂环境下字符分割与字符识别的研究现状是

字符分割和字符识别是OCR技术中的两个重要领域。字符分割是将文本图像中的字符从背景中分离出来，而字符识别则是将这些字符识别出来并转换成可编辑的文本。在研究现状方面，目前已经涌现出了许多优秀的算法和方法。

在字符分割方面，传统的方法主要是基于图像处理技术，如基于阈值分割、边缘检测、形态学处理等方法。近年来，深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，使得字符分割的准确率有了显著提高。例如，FCN、U-Net等深度学习算法已经被广泛应用于字符分割中。

在字符识别方面，传统的方法主要是基于特征提取和分类器的方法，如SIFT、HOG等特征提取算法和SVM、KNN等分类器。但是，这些方法对于复杂环境下的字符识别效果较差。近年来，深度学习技术的应用，如基于CNN的字符识别算法已经取得了较好的效果。同时，还有一些结合了字符分割和字符识别的方法，如CTPN、EAST等，可以在复杂环境下准确地识别文本。

总的来说，字符分割和字符识别的研究现状在不断地发展和进步。在未来，随着深度学习技术的不断发展，字符分割和字符识别的准确率还将不断提高。同时，这些技术在实际应用中也会得到更广泛的应用。