文字识别技术国内外研究现状

文字识别技术（OCR）是指将文本信息从图像或扫描文档中自动识别出来的技术。OCR技术在数字化管理、电子档案管理、智能化检索等方面有着广泛的应用。下面是OCR技术国内外研究现状的概述：

国内研究现状：

中国OCR技术的发展始于20世纪80年代，经过近40年的发展，中国OCR技术现已逐渐成熟。

1.传统OCR技术：传统OCR技术主要应用于印刷体文字的识别，其识别率较高，但对手写体的识别效果不佳。

2.深度学习OCR技术：随着深度学习技术的发展，深度学习OCR技术在中国得到了广泛的应用。深度学习OCR技术采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法，可以用于印刷体和手写体的识别，其识别率较高。

3.多语种OCR技术：中国有56个民族，不同民族使用不同的文字，因此多语种OCR技术的研究也非常重要。中国的多语种OCR技术已经取得了一定的成果。

国外研究现状：

国外的OCR技术发展相对较早，已经进入了成熟期。

1.传统OCR技术：传统OCR技术在国外的应用非常广泛，其识别率较高。

2.深度学习OCR技术：深度学习OCR技术在国外也得到了广泛的应用。随着深度学习技术的发展，深度学习OCR技术的识别率得到了大幅提升。

3.多语种OCR技术：国外的多语种OCR技术也比较成熟，可以识别多种语言的文字。

总体来说，OCR技术在国内外的研究都比较成熟，尤其是随着深度学习技术的发展，OCR技术的识别率得到了大幅提升，未来将会有更广泛的应用。