ocr和crnn国内外研究现状

OCR（Optical Character Recognition）是一种光学字符识别技术，用于将印刷或手写文字转换成数字化文本。CRNN（Convolutional Recurrent Neural Networks）是一种深度学习模型，结合了卷积神经网络和循环神经网络，常用于OCR领域的文本识别任务。

国内外在OCR和CRNN领域的研究现状如下：

国内研究现状：

1. 针对印刷体文字识别，国内研究人员主要关注于模型优化和数据增强。如利用自监督学习方法提高模型准确度，使用GAN生成样本进行数据增强等。

2. 针对手写汉字识别，国内研究人员主要关注于数据集构建和模型设计。如构建了包含数十万个汉字样本的数据集，设计了基于CRNN的多尺度特征融合模型等。

3. 针对OCR在场景文字识别中的应用，国内研究人员主要关注于文字检测和识别的联合训练。如利用端到端的网络结构进行文字检测和识别的联合训练，提高场景文字识别的准确度。

国外研究现状：

1. 针对OCR技术在多语言识别中的应用，国外研究人员主要关注于多语言的OCR模型设计和跨语言的迁移学习。如利用多语言训练数据进行迁移学习，提高跨语言OCR的准确度。

2. 针对OCR技术在图像处理中的应用，国外研究人员主要关注于OCR技术在图像去噪、图像增强、图像分割等方面的应用。如利用OCR技术进行文本线条分割，提高文本检测的准确度。

3. 针对OCR技术在实际场景中的应用，国外研究人员主要关注于OCR技术在车牌识别、身份证识别、银行卡识别等方面的应用。如利用OCR技术在车牌识别中进行车型识别，提高车牌识别的准确度。