识别技术就是特征比较技术
身份识别技术的特点及优势
■ 一
主 要 影 响 因 素有 磨 损 、年 龄 、季 节 性 脱 皮 、伤 害
等 ；掌形—— 稳 定性一 般 ，主要 影响 因素有 伤害 、 年龄等 ；面像 —— 稳 定性较 差 ，除受 到年龄 、伤 害 等方面 的 影响 以外 ，对 饰物 、采样 角度 等环境 因素 也 非 常敏 感 ，当然 ，如 果 三 维 面 像 识 别 技 术 出来 后 ，其 改善 还是 比较 明显 的 ，但 是其成 熟性 还有待 考 察 ；声音— —稳 定性 较差 ，受到 年龄 、疾病 、伤 害环 境 因素 的影 响 ；血 脉— — 最大 的干扰 因素是年 龄 和 人 体 本 身 的状 况 ，而 人 体 本 身 的状 况 又与 情 绪 、心情 、环 境 、健康 等诸 多 因素 密不 可分 ，所 以 血 脉在理 论上 稳定性 也 不会 很好 。 以 上几 种 识 别技 术 稳 定 性 都 不 高 ，但 下面 几 种 识别技 术 ，由于 其稳定 性高 在实 际应用 中有 很大
１ ７
维普资讯
发 生变化 ，环境 因素 的影响 也基 本上 没有 ，只 会受 到破 坏性疾 病和 伤害 的影响 ，而人 类对于 眼 睛的保
护是 非常谨 慎 的 ，所 以虹 膜特 征具有 相 当高 的稳定
性。
人身安全 ：取合 的前提
人 身安 全 是 目前 国 际上 都 非 常 重 视 的一 个 问
维普资讯
身识技 的点优 份别术特及势
文 ／陈 好
实 际情 况 ，也就越 可靠 。 所 以 ，探 究 一 种 身份 识 别 技术 是否 可 靠 ，主 要 要看 两个方 面 ：第一 ，该种 技术所 采用 的身份特 征 所包含 的 特征信息 量 的多少 ；第二 ，该种 技术 能 从所选 的身份 特征 总信息 量 中提 取 出多少作 为识别
人脸对比识别技术内容及功能介绍
人脸对比识别技术内容及功能介绍人脸对比识别技术是一种基于生物特征识别技术的高科技产品，它通过采集并比对人脸图像信息进行身份验证。
这种技术主要涉及人脸检测、特征提取和比对等环节，下面将对人脸对比识别技术的功能及内容进行详细介绍。
一、人脸对比识别技术简介人脸对比识别技术利用图像处理技术和模式识别技术，对人脸图像进行采集、分析和比对，以实现身份识别和验证的目的。
这种技术具有非接触性、非侵入性、便捷性和安全性等优点，已被广泛应用于社会各个领域，如安全监控、门禁系统、移动支付等。
二、人脸对比识别技术流程1.人脸检测人脸检测是人脸对比识别技术的首要环节，其任务是从图像中检测并定位出人脸的位置和大小。
人脸检测算法通常采用基于特征的方法或基于深度学习的方法。
其中，基于特征的方法通过提取人脸的几何特征或纹理特征进行检测，而基于深度学习的方法则利用卷积神经网络（CNN）进行人脸检测。
2.特征提取特征提取是人脸对比识别技术的核心环节之一，其任务是从人脸图像中提取出表征个体的特征信息。
传统的特征提取方法主要基于几何特征或纹理特征，而现代的特征提取方法则多采用深度学习的方法。
卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于人脸特征提取的深度学习模型，它可以自动学习人脸特征的表达。
3.特征比对特征比对是人脸对比识别技术的另一个核心环节，其任务是将待比对的人脸特征与已知的人脸特征进行比较，找出相似度最高的匹配者。
特征比对算法通常采用距离比对或嵌入比对的方法。
其中，距离比对方法通过计算待比对特征之间的距离进行相似度评估，而嵌入比对方法则通过将待比对特征嵌入到一个预先训练好的分类器中进行分类。
三、人脸对比识别技术的功能及应用1.身份验证人脸对比识别技术可用于身份验证，通过对个人身份信息进行核实，确认其真实身份。
在安全监控、门禁系统等领域，通过安装人脸识别系统，可实现非接触式的身份验证，提高安全性和便捷性。
2.访问控制人脸对比识别技术可用于访问控制，通过对人员权限进行管理，控制其对重要区域或资源的访问。
生物特征识别技术概述
体、 细丝 、 斑点 、 凹点 、 皱纹 和条纹等特征 的结构 。虹膜在眼睛 的内部 ， 用外科手术很难改变其结构 ； 由于瞳孔随光线的强弱
变 化 ， 用 伪 造 的 虹膜 代 替 活 的 虹膜 是 不 可 能 的 。目前 世 界上 想
用 者带 来 很 大 不 方 便 。生 物 特 征 身 份 鉴 别方 法 可 以避 免这 些
视 网膜 技术 的优 点 ： 网膜 是 一 种极 其 固定 的生 物 特 征 ． 视
因 为 它是 “ 藏 ” ， 而 不 易 磨 损 ， 化 或 是 为 疾 病影 响 ； 隐 的 故 老 非 接 触 性 的 ； 网膜 是 不可 见 的 ， 而 不会 被 伪 造 。 缺 点 是： 网 视 故 视 膜 技 术未 经 过 任 何 测 试 ， 能会 给使 用 者 带来 健 康 的损 坏 ， 可 这 需 要 进 一 步 的 研 究 ： 于 消费 者 ， 网 膜 技 术 没 有 吸 引 力 ； 对 视 很 难 进 一步 降 低 它 的成 本 。
一
层 细 胞 的最 远处 。如 果视 网膜 不 被 损 伤 。 三 岁 起 就 会终 身 不 从 变。 同虹 膜识 别 技 术一 样 ， 网膜 扫 描 可 能 具有 最 可 靠 、 视 最值得 信 赖 的生 物识 别 技术 ， 它 运 用起 来 的难度 较 大 。视 网 膜识 别 但
技术要求激维普资讯
２ ０ 年 第 ８期 ０６ （ 总第 ９ ４期 ）
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ
Ｎｏ ８， ０ ６ ． ２０
（ ｍｕａｉ ｌ Ｎ ．４ Ｃｕ ｌ ｖ ｙ ｏ９ ） ｔｅ
生物特征识别 技术概述
杨 艳
（ 东省茂名 学院 ， 东 茂名 ５５ ０ ） 广 广 ２ ００
人脸识别技术的原理
人脸识别技术的原理人脸识别技术是一种通过计算机技术来识别并验证人脸信息的技术。
它利用图像处理技术和模式识别技术来实现。
下面我们来了解一下人脸识别技术的原理。
人脸识别技术的流程主要分为以下几个步骤：1.采集人脸图像：这是人脸识别的第一步，它通过摄像头或者其他设备采集人脸图像，然后将图像传输到计算机中进行处理。
2.人脸定位：在采集到的图像中需要检测和定位人脸的位置和大小，因为在实际采集中人脸的大小和位置都会发生变化，这个步骤是非常重要的。
3.特征提取：特征提取是所有人脸识别算法的核心，它可以对图像中的人脸进行数学建模和描述，创造出一个可以准确区分人脸的数学特征。
这个过程通常包含以下几个方面：灰度化、归一化、滤波、人脸图像标准化等。
4.人脸匹配：在完成特征提取之后，需要进行模式匹配搜索。
在此过程中，系统将摄取到的人脸图片与已存储的特征模板进行匹配，如果匹配成功，则可以实现对用户身份的识别。
5.判定与决策：通过人脸匹配完成用户识别以后，系统还需要根据识别结果判断用户是否存在于系统中，并作出相应决策。
通常我们认为人脸识别技术可以通过基于几何特征的方法、基于模型的方法和基于学习的方法进行。
第一种方法以脸部的尺寸、位置、角度等作为特征进行处理，但它对于环境光线的影响比较强，误识别率较高。
第二种方法将人脸图像分解为一组基本的人脸元素，并建立人脸的模型，对人脸进行识别。
这种方法在建立模型时对于人脸图像的要求比较高，且难度也比较大。
第三种方法则是基于机器学习的方法，它通过对大量的训练数据进行学习来识别人脸。
这种方法的优点是能够自动提取特征，但是需要有大量的训练数据，同时也有一定的学习难度与消耗。
人脸识别技术能够对人脸进行高精度的识别并验证；有着广泛的应用场景，比如身份认证、门禁系统等。
目前，人脸识别技术已经在社会上得到广泛应用，随着技术的不断进步，其应用场景也将更为丰富。
人脸识别技术的发展已经越来越成熟，在未来，我们可以期待更多更强大的应用场景。
怎样识别图片上的文字
细心看吧希望能帮助你要下载安装文字识别软件，你可以试试尚书七号，或者汉王等等下面教你如何使用ORC:OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。
它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。
现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。
OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。
一、OCR技术的发展历程自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。
IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。
当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。
20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。
全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。
到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。
1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。
人脸识别技术的优缺点
人脸识别技术的优缺点人脸识别技术是一种先进的科技，它能够准确地识别人的身份和特征。
在当今社会，人脸识别技术已经被广泛应用于各行各业，比如安防、金融、教育等领域。
人们可以利用人脸识别技术来保护自己的安全，提高工作效率，但同时也存在一些问题。
优点一：提高安全性人脸识别技术可以在很大程度上提高安全性。
比如在机票购买、旅游等方面，我们可以通过人脸识别技术来验证身份，从而防止信息泄露和欺诈。
在金融领域，人脸识别技术的应用也越来越广泛。
可以对银行卡交易、网络支付等进行身份验证，从而减少金融诈骗的风险。
优点二：提高工作效率人脸识别技术可以提高工作效率。
比如在考勤管理方面，公司可以通过人脸识别技术自动统计员工的出勤情况，省去了繁琐的手工统计。
在教育领域，人脸识别技术也可以应用于学生考试，可以快速地识别学生的身份，并确保考试的公平性。
优点三：方便快捷人脸识别技术的应用也会使得我们的生活更加方便快捷。
比如在刷脸支付领域，我们只需要将脸部对准摄像头，就可以完成支付，无需使用银行卡或输入密码，不仅省去了排队等待的时间，也更加便捷方便。
缺点一：个人隐私暴露人脸识别技术给个人隐私带来了一定的风险。
一旦身份信息被泄露，个人的财产、信息和隐私都有可能受到损失。
比如在社交应用中，人脸识别技术可以使用我们的照片来识别我们的身份。
如果这些照片被不良分子盗取，就可能会对我们的个人安全造成威胁。
缺点二：漏识别和误识别人脸识别技术的漏识别和误识别问题也比较突出。
如果系统不能准确识别出我们的面部特征，就有可能会导致不必要的麻烦和损失。
比如在刷脸支付中，如果系统无法识别我们的面部特征，就可能会导致支付失败。
而误识别也同样存在问题，比如在警察调查中如果出现误识别，就可能会导致无辜者蒙冤。
缺点三：技术成本高昂人脸识别技术的成本往往比较高。
采用高档的硬件设备和软件系统，需要大量的技术支持。
在这个过程中，就需要投入大量的人力、物力和财力，这也不可避免地会增加使用人脸识别技术的门槛。
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法人脸识别技术是一种通过获取和分析人脸图像中的特征，来进行身份验证或者身份识别的技术。
而人脸识别技术的核心就是人脸特征的提取。
本文将介绍几种常用的人脸识别技术中的特征提取方法。
一、颜色信息的提取颜色信息是人脸图像中最直观的特征之一，通过对人脸图像进行色彩空间转换，即将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，可以提取出特定的颜色信息。
在HSV颜色空间中，H表示色调，S表示饱和度，V 表示亮度。
通过调整阈值，可以提取出人脸图像中的肤色信息，从而进行特征的提取和分析。
二、几何信息的提取几何信息是利用人脸图像中的形状和结构特征，通过计算和测量人脸各个部位之间的相对位置和大小关系来进行特征提取。
常见的几何信息包括眼睛间距、眼睛到鼻子的距离、嘴巴的大小等。
通过测量和计算这些几何信息，可以得到一个人脸的独特特征。
三、纹理信息的提取纹理信息是指人脸图像中由于皮肤质地、皱纹等因素造成的细微变化。
纹理信息的提取需要先将人脸图像进行分割，再对每个小区域进行纹理特征的提取。
常用的方法有局部二值模式（LBP）和高斯微分滤波器（GDF）等。
通过提取纹理信息，可以得到一个人脸图像的纹理特征。
四、特征融合除了单一的特征提取方法，还可以通过将不同的特征进行融合来得到更加准确的特征提取结果。
特征融合可以采用加权求和的方式，将不同特征的重要性进行评估，并根据重要性进行加权处理。
常见的特征融合方法有融合规则、融合加权和融合决策等。
五、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别技术中得到了广泛应用。
深度学习方法通过构建深层神经网络，利用多层次的特征提取和表达能力来实现人脸特征的提取。
常见的深度学习方法有卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）等。
总结：人脸识别技术的特征提取方法包括颜色信息的提取、几何信息的提取、纹理信息的提取、特征融合和深度学习方法。
不同的特征提取方法有不同的应用场景和优劣势，根据具体的需求选择合适的方法进行特征提取，可以提高人脸识别技术的准确度和稳定性。
人脸识别技术的工作原理
人脸识别技术的工作原理人脸识别技术是一种通过计算机程序对人脸特征进行分析和识别的技术。
其工作原理可以分为三个步骤：预处理、特征提取和分类识别。
1. 预处理先通过检测算法将图像中的人脸区域提取出来，去除干扰因素如眼镜、帽子、口罩等的影响。
对获得的人脸图像进行灰度化、尺寸归一化、直方图均衡化等预处理操作，以保证后续处理的准确性和稳定性。
2. 特征提取人脸识别技术主要依赖于对人脸图像中的各种特征进行提取和比较，以区分不同的人脸。
常用的特征提取方法包括基于外观、几何、纹理等的多种方式，其中比较流行的有以下四种：（1）局部二值模式（LBP）LBP是将图像划分为若干个小区域，对每个区域进行二值化处理，以表达像素点在整个区域中的相对位置关系。
将每个小区域的二值模式拼接起来，就得到了一个长向量，代表了整张人脸图像的LBP特征。
（2）主成分分析（PCA）PCA是一种基于数学统计的方法，它通过对所有样本数据进行主成分分析，得到每个样本在PCA空间中的向量表示，称为主成分系数。
每个样本的特征向量都可以被重构为多个主成分系数的线性组合表示。
（3）线性判别分析（LDA）LDA是一种有效的分类模型，在将不同的人脸进行分类时易于区分，能够保留人脸图像中的差异性特征，在图像降维中也有巨大的优势。
（4）小波变换（Wavelet Transform）小波变换是一种基于滤波器组的方法，它对输入的信号进行多尺度分解，并得到信号在不同频率下的系数。
提取人脸特征时则将不同尺度和不同方向的小波系数组成一个向量，形成特征表示。
3. 分类识别将提取的特征向量输入到分类器模型中进行分类。
常用的分类算法有K最近邻算法（K-NN）、支持向量机（SVM）等。
其中，K-NN分类是将每个特征向量与K个最近邻中的每个向量进行比较，将其距离之和作为分类器的最终判定依据。
而SVM分类则是通过分割超平面将不同类别的特征向量进行分类，最终得到一个判别模型。
人脸识别技术的工作原理是通过上述三个步骤对人脸图像进行处理，提取相关特征，最终使用分类器进行分类，以实现对人脸的识别。
人脸识别技术的实现方法和原理
人脸识别技术的实现方法和原理人脸识别技术近年来发展迅速，其逐渐成为生活中的常见应用。
从手机解锁、社交网络人脸识别、多渠道身份验证，到安防领域的监控系统，人脸识别技术正在被广泛应用。
人脸识别技术是通过计算机对输入图像进行处理和分析，从而实现对人脸的自动检测、定位、与存储的人脸相匹配，从而实现身份认证和身份核实等功能。
那么，人脸识别技术的实现方法和原理是什么呢？1.人脸图像采集在进行人脸识别之前，首先需要采集人脸图像。
人脸图像采集的过程一般分为两步：人脸检测和特征提取。
人脸检测，是指通过摄像机、红外摄像机、深度相机等设备对人脸图像进行采集。
采集的人脸图像中，人脸部分需要是清晰的、光线充足、角度摆放正确的照片。
2.特征提取一个人的面部特征是一个高度复杂的三维空间物体，因此对人脸特征的提取分为两个阶段：一个是对人脸进行三维建模，另一个是对人脸进行二维投影。
3.特征匹配人脸图像采集和特征提取之后，就需要进行特征匹配。
特征匹配是指把要识别的人脸和数据库中保存的人脸进行比对。
在进行特征匹配时，首先需要进行人脸图像像素点之间距离的计算。
4.识别分类器识别分类器是人脸识别系统的核心部件。
它是基于学习数据集训练出来的模型，这些数据集包含大量的特征数据，用于对未知人脸进行判断。
5.算法与应用人脸识别算法按照特征提取的方法不同可以分为三种：基于2D人脸图像的识别、基于3D人脸模型的识别和基于多视角人脸图像的识别。
基于2D人脸图像的识别是目前最常见的一种人脸识别方法。
它的核心是特征提取、特征匹配、人脸检测、人脸姿态估计和人脸识别算法。
基于2D人脸图像的识别，主要是通过对人脸的几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等进行建模，并基于此进行人脸识别。
基于3D人脸模型的识别，则是使用比较先进的传感器来实时获取人脸的3D特征，通过这些特征与之前获取的模板进行匹配来实现识别。
基于多视角人脸图像的识别，则是使用多个角度的照片来建立包含更多角度细节信息的数据集，以提高人脸识别的准确率。
人脸识别技术的原理及应用
人脸识别技术的原理及应用随着科技的发展，人脸识别技术已经越来越普及，常常被应用在智能门锁、人脸支付、人脸考勤等领域，大大提升了生活的便利性。
不过，许多人对这种高科技技术的原理还存在疑问。
那么，究竟什么是人脸识别技术，它的原理是如何工作的，应用在哪些领域？本文就来为大家详细解答这些问题。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的核心原理是基于三维立体建模和判别，利用人脸的特征进行识别。
人脸识别技术需要包括图像采集、人脸检测、人脸特征提取、数据比对等过程。
首先，图像采集是通过摄像头对人脸进行拍摄，形成带有固定尺寸和颜色的数字图像，成为人脸图像。
而在图像采集过程中，摄像头的光线、角度和距离等因素会影响图像的质量和清晰度。
接下来是人脸检测，也就是对拍摄出来的图像进行人脸的定位，这是人脸识别系统中最主要的一个步骤。
目前通用的人脸检测算法有Haar特征、HOG特征、卷积神经网络等。
然后，是人脸特征提取。
该步骤的主要目的是把检测到的人脸图像进行特征提取，得到一个可用于比对的数字特征值。
人脸特征提取一般包括几何位置特征、色度特征、纹理特征、PCA特征等方面。
最后，数据比对就是将采集图像中的人脸特征值与系统中存储的特征库中的特征值进行比对，确定是否为同一个人的过程。
这也是整个人脸识别技术最主要的一个环节。
二、人脸识别技术的应用随着人脸识别技术的不断发展，目前其应用场景也十分广泛，几乎覆盖了各行各业。
首先，智能门锁是人脸识别技术的主要应用场景之一。
通过设置相应的人脸识别门禁系统，只要系统中存储了可通过该门禁的人员信息，那么在此之后该门禁将只对被授权的人员进行扫描，其他人即使有门禁卡也不得通过。
另外一个比较常见的应用场景是人脸支付。
类似于刷脸消费的场景，不再需要带着卡和密码，只要通过人脸扫描确认即可支付。
除了个人生活中的使用，人脸识别技术在公共安全、交通运输、金融、医疗等领域也有着广泛的应用。
例如，在公共安全方面，通过将高清晰度的视频图像与人脸特征库相结合，快速准确地识别嫌疑人，并实时监测行为，起到重要的安保作用。
无人机航拍图像处理中的特征提取与识别技术
无人机航拍图像处理中的特征提取与识别技术随着无人机技术的快速发展，无人机航拍已经成为现代遥感和航拍领域的重要应用之一。
在无人机航拍过程中，图像处理是不可或缺的一环。
其中，特征提取与识别技术在无人机航拍图像处理中起着重要的作用。
本文将讨论无人机航拍图像处理中特征提取与识别技术的应用、方法以及未来的发展方向。
无人机航拍图像处理中的特征提取是指从图像中提取出具有代表性和区分性的特征，用以表示图像的内容。
这些特征可以是图像的颜色、纹理、形状等。
在无人机航拍图像处理中，特征提取是为了更好地理解和分析图像内容。
常见的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
颜色直方图是一种用来描述图像颜色分布的特征提取方法。
它通过统计图像中每个像素点的颜色分布情况，生成一个表示颜色分布的直方图。
通过比较不同图像的颜色直方图，可以判断它们的相似性和差异性。
在无人机航拍图像处理中，颜色直方图可以用来提取地物的颜色特征，进而用于地物类型的识别和分类。
纹理特征是描述图像中纹理变化的特征。
无人机航拍图像中地物的纹理具有丰富的信息，可以用于地物目标的识别和分类。
在图像处理中，常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵和小波变换等。
灰度共生矩阵可以统计图像中不同位置像素间的灰度变化情况，从而描述图像的纹理特征。
小波变换则可以将图像分解为多个频带，用于提取不同尺度和方向的纹理特征。
形状特征是描述地物形状的特征。
地物的形状可以通过边界线、轮廓等信息来表示。
在无人机航拍图像处理中，通过提取地物的形状特征，可以进行地物的识别和分类。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、形状描述子等。
边缘检测可以通过检测图像中的边缘线，提取出地物的形状信息。
形状描述子可以通过计算地物的几何特征，如面积、周长等，来描述地物的形状。
特征识别是在特征提取的基础上，将提取出的特征与已知的模式或特征进行比较和分类的过程。
在无人机航拍图像处理中，特征识别可以用于地物目标的识别、分类和目标检测等任务。
人脸识别技术与指纹识别技术的比较分析
人脸识别技术与指纹识别技术的比较分析随着科技的发展，人们对于安全性的要求也越来越高。
随之而来的是，各种身份识别技术也日益发展壮大。
其中，较为常见的身份识别技术有人脸识别和指纹识别两种。
那么，人脸识别技术与指纹识别技术有什么不同呢？又该如何比较分析这两种身份识别技术？接下来，本文将分别从原理、应用、优缺点及安全性角度对这两种技术进行分析。
一、原理1.人脸识别技术人脸识别技术是使用相机采集图像，并提取出其中的脸部信息，用于确认身份的一种技术。
该技术通过将图像中的重要特征提取出来，如脸部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位，然后将这些特征进行分析和比对来确认身份。
2.指纹识别技术指纹识别技术是将手指上的生物特征，即指纹信息，进行数字加密和识别，来确认身份的一种技术。
该技术是基于指纹纹路图案的细节特征进行的识别，这些图案具有丰富的细节信息，如纹线数、岔分数、小孔数量等。
二、应用1.人脸识别技术人脸识别技术广泛应用于安全防范领域，如电子设备解锁、门禁系统、监控系统等。
此外，在社交网络等领域也有应用，如自动识别相片中的人物，为用户提供便利。
2.指纹识别技术指纹识别技术常用于手机解锁、电脑登录、开锁系统等领域。
此外，在金融领域也有广泛应用，如银行密码卡、ATM机等，提高了用户的安全性和方便性。
三、优缺点1.人脸识别技术优点：（1）非接触式生物识别方式，减少了传染病的传播风险；（2）对于光线较暗、面部表情丰富的情况，也有着较好的识别能力。
缺点:（1）易受到光线、角度、遮挡等因素的影响；（2）在处理面部轮廓等图像信息时，消耗的系统资源较为巨大。
2.指纹识别技术优点：（1）精度高，识别准确率较高；（2）生物特征便于获取，且不易被伪造。
缺点：（1）较为依赖指纹质量，如指纹受损、剥落等情况就难以识别；（2）对于反复使用同一手指进行识别的用户来说，会产生物理疲劳现象。
四、安全性1.人脸识别技术由于是非接触式生物识别方式，人脸识别技术在安全性方面要比指纹识别技术更加可靠，在确保用户的身份安全性和无任何伤害方面优于指纹识别技术。
各项生物特征识别技术的优缺点
各项生物特征识别技术的优缺点生物特征识别技术是一种基于人体固有属性或行为的身份识别方法，包括指纹识别技术、面部识别技术、虹膜识别技术、掌纹识别技术、声纹识别技术和步态识别技术等。
每种技术都有着其独特的优缺点。
指纹识别技术优点：指纹的唯一性极高，错误匹配率非常低，识别速度快，适用于细节识别。
缺点：指纹受外界环境影响较大，如伤口、汗水、干燥等因素都可能降低准确率，同时容易被复制和伪造。
面部识别技术优点：面部识别是非接触式的，可以实现远距离识别，适用于公众场所监测等应用。
并且，相比其他识别技术容易被攻击，面部识别的准确率和鲁棒性都比较高。
缺点：对于同一人的不同表情、发型、妆容等因素会影响识别准确率；此外，数据库中的人脸图像质量和数量都会影响到识别效果。
虹膜识别技术优点：虹膜是人的一种固有的生物特征，精度高。
并且，虹膜识别是非接触式的，识别速度较快，捕捉率和误拒率都较低。
缺点：虹膜的采集、存储和匹配需要使用比较复杂的传感器设备和算法，成本逐渐上升，对环境要求较高，因此适用场景比较有限。
掌纹识别技术优点：掌纹图案独特而不易模拟，误识率低，别率高，适用于卫生环境下人员出入考勤等应用。
缺点：掌纹识别依然需要接触式的设备进行采集，没有非接触式识别那么方便，并且需要较好的沟通过程。
声纹识别技术优点：声纹识别可以在非面对面的情况下进行，唯一与人相关的声纹获得方法根据声音数据进行判断和识别。
缺点：语音数据的采集受到周围环境的干扰比较大，同时也存在语音录音攻击等安全隐患。
步态识别技术优点：步态识别在特定场景下完成，不受附加设备影响，采集和识别方便，且比较便宜。
缺点：步态的采集受到肢体伤害、身体形态变化等多种因素影响，步频、步态等需要准开一些数据进行判断。
综上所述，每种生物特征识别技术都有其优缺点，在实际应用中需要根据具体需求和场景来选择合适的技术和方案。
机器视觉识别技术的概念和特点
【机器视觉识别技术的概念和特点】1. 什么是机器视觉识别技术？机器视觉识别技术是一种基于计算机视觉和人工智能的技术，能够使机器通过图像或视频识别和理解物体、场景或事件。
它主要包括图像识别、目标检测、图像分割、运动分析等技术，是将图像信息转化为数字信号，并通过算法进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
2. 机器视觉识别技术的特点2.1 深度学习算法的应用机器视觉识别技术的特点之一就是广泛应用了深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，通过训练模型来实现图像识别和理解的目的。
这些深度学习算法可以从大量的图像数据中学习特征，从而提高识别的准确性和效率。
2.2 多样化的应用场景机器视觉识别技术可以应用于多个领域，如智能安防、自动驾驶、医疗影像识别、工业质检等。
它的特点是具有广泛的应用场景，可以为不同行业提供智能化的解决方案，提高效率和降低成本。
2.3 实时性和准确性机器视觉识别技术具有实时性和准确性的特点，能够在短时间内对图像进行识别和分析，并给出准确的结果。
这使得它在自动化生产和智能监控等领域有着重要的应用意义。
3. 个人观点和理解机器视觉识别技术作为人工智能技术的重要分支，具有非常广阔的发展前景。
它的特点是能够为人类带来更便利、高效的生活和工作方式，同时也对传统产业模式和人类的生活产生着深远的影响。
总结回顾：机器视觉识别技术是一种基于计算机视觉和人工智能的技术，具有深度学习算法的应用、多样化的应用场景和实时性和准确性的特点。
它将为人类生活和工作带来巨大的变革，是未来发展的重要方向之一。
机器视觉识别技术正日益成为人工智能领域的热点技术，其在各个行业都有着广泛的应用和巨大的潜力。
随着深度学习算法的不断进步和硬件设备的不断升级，机器视觉识别技术的发展前景变得更加广阔。
未来，它将在智能安防、自动驾驶、医疗影像识别、工业质检等领域发挥出更大的作用，为人类社会带来更多便利和智能化的解决方案。
生物识别技术的特点
生物识别技术的特点
1. 生物识别技术超便捷啊！就像你刷脸解锁手机一样，“滴”的一下就搞定了，多省事呀！
2. 它还超精确呢！可不是嘛，指纹识别能精确到每一个小小的纹路，比钥匙开锁可准多啦！
3. 生物识别技术特别安全呀！比如说瞳孔识别，那可真是独一无二的保障，谁能冒充你的眼睛呢？
4. 它还具有很强的适应性呢！就像你的声音，不管在什么环境下，声纹识别都能认出你来哟！
5. 生物识别技术真的超稳定呀！比如掌纹识别，一直都是那么可靠，难道不是吗？
6. 它是超快速的哦！刷个脸进家门，那速度，就和一阵风似的，简直快极啦！
7. 生物识别技术超智能呀！就如同能读懂你的心思一样，瞬间完成识别，神奇吧！
8. 它还超个性化呢！每个人的生物特征都是独一无二的，就像你的专属标记，多酷呀！
9. 生物识别技术真的是太牛了！在我们的生活中扮演着越发重要的角色，这是毋庸置疑的吧！
我的观点结论就是：生物识别技术简直太厉害了，给我们生活带来了超多的便利和安全保障！。
区别技术特征逐一对比
区别技术特征逐一对比摘要：一、引言二、技术特征对比的重要性三、技术特征对比的方法与步骤1.确定对比领域2.搜集相关技术资料3.分析技术特征4.逐一对比技术特征5.总结对比结果四、技术特征对比在实际应用中的案例分析五、结论正文：一、引言随着科技的发展，各种技术层出不穷，相互之间的竞争也愈发激烈。
为了在竞争中取得优势，了解自身技术与竞争对手技术之间的区别和优劣至关重要。
技术特征对比分析作为一种有效的方法，可以帮助我们更好地了解各种技术的特性，从而做出明智的决策。
二、技术特征对比的重要性技术特征对比分析有助于我们全面了解各种技术的特点，明确自身技术的优势和不足，为产品研发和市场策略提供有力支持。
此外，技术特征对比还有助于我们发现创新点，推动技术的进步和发展。
三、技术特征对比的方法与步骤1.确定对比领域：首先，我们需要明确对比的目标，即确定要对比的技术领域和相关技术。
2.搜集相关技术资料：在明确对比领域后，我们需要搜集和整理各种技术的相关资料，包括技术论文、专利、产品说明书等。
3.分析技术特征：对比的技术资料搜集齐全后，我们需要对各种技术的特征进行分析，找出它们之间的异同点。
4.逐一对比技术特征：在分析技术特征的基础上，我们将各种技术特征逐一进行对比，从性能、成本、可靠性等方面进行深入分析。
5.总结对比结果：在完成技术特征的逐一对比后，我们需要对对比结果进行总结，明确各种技术的优缺点和适用场景。
四、技术特征对比在实际应用中的案例分析以我国5G 技术为例，在发展过程中，通过对4G、5G 技术特征的逐一对比，发现5G 技术具有传输速度快、时延低、连接数多等优点，为我国在5G 领域的竞争中取得领先地位提供了有力支持。
五、结论总之，技术特征对比分析是一种有效的技术研究与评价方法。
通过对各种技术特征的逐一对比，我们可以全面了解各种技术的优缺点，为技术创新和产品研发提供有力支持。
生物特征识别技术原理
生物特征识别技术原理先说说指纹识别吧。
咱的手指头肚儿上那些弯弯绕绕的纹路，那可都是独一无二的呢。
你看啊，从咱一出生，指纹就基本定型啦。
指纹识别技术就是抓住了这个特点。
它就像一个超级细心的小侦探，用传感器去捕捉我们手指上指纹的那些微小特征，像纹路的走向呀，分叉的位置呀，还有圈圈的形状啥的。
这传感器就像是一个超级敏感的小触手，把这些信息都收集起来，然后和之前已经存储好的指纹数据进行比对。
如果对上了，那就像两个久别重逢的小伙伴，“是你呀！”就识别成功啦。
你想啊，全世界这么多人，没有两个人的指纹是完全一样的，这就像每个人都有自己专属的小印章，可神奇啦。
再聊聊人脸识别。
这就更有趣了呢。
咱们的脸呀，那可是充满了各种独特的标识。
从眼睛的距离，到鼻子的形状，再到嘴巴的轮廓，还有脸上那些小雀斑、小痣之类的，都是识别的关键呢。
人脸识别技术就像是一个超级画家，先把我们的脸画成一幅独特的画，当然啦，是用数据来画的哦。
它会分析我们脸部的骨骼结构、肌肉的起伏，还有五官的比例。
然后把这个画和它数据库里的画像进行对比。
有时候你可能化了妆或者戴了眼镜，但是这也难不倒它哦。
它就像一个超级聪明的小伙伴，能够透过这些小伪装，找到你脸的本质特征。
不过要是你整了容，那可就有点复杂啦，就像给这个超级画家出了个大难题呢。
还有虹膜识别呢。
虹膜啊，就是我们眼睛里瞳孔周围那一圈有颜色的部分。
这虹膜就像一个神秘的小宇宙，里面充满了超级复杂的纹理结构。
虹膜识别技术就像是一个探索小宇宙的探险家。
它用专门的设备去扫描我们的虹膜，把那些像漩涡呀、条纹呀之类的纹理都记录下来。
这些纹理超级细微，而且非常稳定，几乎不会随着年龄或者健康状况而改变。
这就好比是我们眼睛里的一个超级秘密代码，只有通过这个技术的“魔法眼睛”才能解读出来。
一旦匹配成功，就像是打开了一个只属于你的神秘宝藏一样呢。
声音识别也很有趣哦。
咱们每个人说话的声音就像我们的个人小名片。
声音识别技术就是那个能读懂这张名片的小机灵鬼。
区别技术特征的认定
区别技术特征的认定摘要：一、区别技术特征的概述二、区别技术特征的认定方法1.了解技术领域2.分析技术问题3.对比技术方案4.确定技术特征三、区别技术特征的意义和应用1.技术创新与发展2.技术保护与竞争优势3.技术交流与合作四、结论正文：一、区别技术特征的概述技术特征是构成技术创新的核心要素，区别技术特征对于理解技术创新、保护技术创新成果以及促进技术交流与合作具有重要意义。
区别技术特征，是指在多个技术方案中，找出各个技术方案之间的不同点，以便对技术创新进行准确的评价和分类。
二、区别技术特征的认定方法1.了解技术领域要区别技术特征，首先要了解所涉及的技术领域。
技术领域是对技术方案所涉及的技术范围、应用领域和技术难题的概括。
了解技术领域有助于识别技术特征。
2.分析技术问题分析技术问题，是指对技术方案所要解决的技术难题进行详细剖析。
通过分析技术问题，可以找出各个技术方案在解决问题过程中的技术创新点和创新程度。
3.对比技术方案对比技术方案，是指将多个技术方案进行横向和纵向的比较。
通过对比技术方案，可以找出各个技术方案之间的相同点和不同点，从而识别出区别技术特征。
4.确定技术特征在对比技术方案的基础上，确定各个技术方案的关键技术、创新技术和独创技术。
这些技术即为区别技术特征。
三、区别技术特征的意义和应用1.技术创新与发展区别技术特征有助于发现技术创新点，为技术研发提供方向。
通过对技术特征的深入研究，可以推动技术创新和发展。
2.技术保护与竞争优势区别技术特征可以为技术成果的保护提供依据。
在知识产权保护方面，区别技术特征有助于确定专利申请的技术创新程度，提高专利申请的成功率。
同时，了解竞争对手的技术特征，有助于制定竞争策略，保持竞争优势。
3.技术交流与合作区别技术特征有助于技术交流与合作。
在技术合作项目中，各方可以通过对比技术特征，找出合作切入点，提高合作效率。
四、结论区别技术特征是评价技术创新程度、保护技术成果和促进技术交流与合作的重要手段。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
识别技术就是特征比较技术商人博客产品产品公司生意经批发直达求购信息资讯论坛商友识别技术就是特征比较技术(2010/09/16 16：16)22：13扫描文字，结果以图片格式(.bmp)存入电脑,。
然后使用ORC识别系统进行转换，终极用WORD进行修正编纂。
下面教你如何使用ORC：OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思,是自动识别技术研究和利用领域中的一个重要方面。
它是一种可能将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范围，须要图像输入设备主要是扫描仪相配合。
现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开端搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪跟OCR软件始终是离开销售的，专业的OCR软件谠缧┦焙蚵舻帽壬枰腔挂蟆K孀派枰欠直媛实奶嵘琌 CR软件也在一直进级，扫描仪厂商当初已把专业的OCR软件搭配本人出产的扫描仪出卖。
OCR技术的敏捷发展与扫描仪的普遍使用是密不可分的，近两年跟着扫描仪逐步遍及和OCR技术的日臻完美，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。
一、OCR技术的发展过程自20世纪60年代初期涌现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改良，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目标成果，人们对OCR 产品的功能要求也从本来的单纯重视识别率，发展到对全部OCR系统的识别速度、用户界面的友爱性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、牢靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。
IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界展览会上展出了IBM公司的OCR产品--IBMl287。
当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。
20世纪60年代末，日破公司和富士通公司也分辨研制出各自的OCR产品。
全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。
到了1974年，信函的自动分拣率达到92%左右，并且广泛地应用在邮政系统中，施展着较好的作用。
1983年日本东芝公司宣布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70~100个汉字，识别率为99.5%。
其后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。
中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚，在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末开始进行汉字识别的研究。
1986年，国度863打算信息领域课题组织了清华大学、北京信息工程学院、沈阳自动化所三家单位结合进行中文OCR软件的开发工作。
至1989年，清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式从试验室走向了市场。
清华OCR印刷体汉字识别软件其后又推出了TH-OCR 92高性能适用简/繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统，使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。
到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统，则被专家鉴定为"是海内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统，总体上居国际当先水平"。
上个世纪90年代中后期，清华大学电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究，使汉字识别技术在印刷体文本、联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地取得了重要成果。
具备代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统，它可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写数字的识别输入。
几年来，除清华文通TH-OCR外，其它如尚书SH-OCR等各具作风的OCR软件也接踵问世，中文OCR市场稳步扩展，用户遍布世界各地。
可以说目前印刷体OCR的识别技术已经达到较高水平。
OCR产品已由早期的只能识别指定的印刷体数字、英文字母和部分符号，发展成为可以自动进行版面分析、表格识别，实现混杂文字、多字体、多字号、横竖混排识别的壮大的计算机信息快捷录入工具。
对印刷体汉字的识别率达到98%以上，即便对印刷质量较差的文字其识别率也达到95%以上。
可识别宋体、黑体、楷体、仿宋体等多种字体的简、繁体，并且可以对多种字体、不同字号混合排版进行识别，对手写体汉字的识别率达到70%以上。
特别是我国的汉字OCR技术经过十几年的尽力，战胜了起步晚、汉字字符集异样宏大等困难，单字的识别速度(指在单位时间内所完成的从特征提取到识别结果输出的字数)可以达到70字/秒以上。
由于印刷体OCR汉字识别技术已经比较成熟，所以OCR产品被广泛地应用在消息、印刷、出版、藏书楼、办公自动化等各个行业。
专业型OCR产品多是面向特定的行业，即实用于天天需处置大批表格信息录入的部分，如邮政、税务、海关、统计等等。
这种面向特定行业的专业型OCR体系，格局较为固定，辨认的字符集绝对较小，常常与专用的输入装备联合应用，因而存在速度快、效力高级特色，比方邮件主动分拣系统等。
手写文稿的识别直到1996、1997年才开始有产品问世，而且是作为印刷文稿识别产品的一项附加功能提供的。
因为人写字的习惯千差万别，实现自在手写体识别相称难题,火影忍者，所以手写体OCR技术的使用领域是联机手写体识别，即人一边写，计算机一边识别，是一种实时识别方式。
二、OCR的基本原理简单地说，OCR的基础原理就是通过扫描仪将一份文稿的图像输入给计算机，而后由计算机掏出每个文字的图像，并将其转换成汉字的编码。
其详细工作过程是，扫描仪将汉字文稿通过电荷耦合器件CCD将文稿的光信号转换为电信号，经由模仿/数字转换器转化为数字信号传输给计算机。
计算机接收的是文稿的数字图像，其图像上的汉字可能是印刷汉字，也可能是手写汉字，然后对这些图像中的汉字进行识别。
对印刷体字符，首先采用光学的方式将文档材料转换成原始黑白点阵的图像文件，再通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件的进一步加工。
其中文字识别是OCR的重要技术。
1.OCR识别的两种方式与其它信息数据一样，在计算机中所有扫描仪捕获到的图文信息都是用0、1这两个数字来记载和进行识别的，所有信息都只是以0、1保存的一串串点或样本点。
OCR识别程序识别页面上的字符信息，主要通过单元模式匹配法和特征提取法两种方式进行字符识别。
单元模式匹配识别法(Pattern Matching)是将每一个字符与保留有尺度字体和字号位图的文件进行不严厉的比较。
如果应用程序中有一个已保存字符的大数据库，则运用程序会选取适合的字符进行正确的匹配。
软件必须使用一些处理技术，找出最类似的匹配，通常是不断实验统一个字符的不同版原来比较。
有些软件可以扫描一页文本，并辨别出定义新字体的每一个字符。
有些软件则使用自己的识别技术，尽其所能鉴别页面上的字符，然后将不可识别的字符进行人工取舍或直接录入。
特征提取识别法(Feature Extraction)是将每个字符分解为良多个不同的字符特征，包括斜线、水平线和曲线等。
然后，又将这些特征与理解(识别)的字符进行匹配。
举个简单的例子，应用程序识别到两条水平横线，它就会"认为"该字符可能是"二"。
特征提取法的长处是可以识别多种字体，例如中文书法体就是采用特征提取法实现字符识别的。
多数OCR应用软件都参加了语法智能检讨功能，这种功效进一步提高了识别率。
它主要通过上下文检查法实现拼写和语法的纠正，在文字识别时，OCR应用程序会做屡次的上下文连接性检查，依据程序中已经存在的词组、固定的用词顺序，对应的检查字符串的用词字。
比较高等的应用软件会自动用它"以为"正确的词语调换毛病词语，改正语句意思。
2.文字识别的几个步骤文字识别包括以下几个步骤：图文输入、预处理、单字识别和后处理等。
(1)图文输入是指通过输入设备将文档输入到计算机中，也就是实现原稿的数字化。
现在用得比较广泛的设备是扫描仪。
文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提前提。
适当地挑选扫描分辨率及相干参数，是保障文字明白、特征不丢失的症结。
此外，文档尽可能地放置端正，以保证预处理检测的倾斜角小，在进行倾斜校订后，文字图像的变形就小。
这些简单的操作，会使系统的识别正确率有所提高。
反之，因为扫描设置不当，文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。
文字断笔和笔画粘连会造成有些特点丢失，在将其特征与特征库比较时，会使其特征间隔加大，识别过错率回升。
(2)预处理扫描一幅简略的印刷文档的图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一进程称为图像预处理。
预处理是指在进行文字识别之前的一些筹备工作，包含图像污染处理，去掉原始图像中的显见噪声(烦扰)。
重要义务是丈量文档放置的倾斜角，对文档进行版面剖析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字前进行切分，每一行的文字图像的分别，标点符号的判断等。
这一阶段的工作十分主要，处理的后果直接影响到文字识别的正确率。
版面分析是对文本图像的总体分析，是将文档中的所有文字块分检出来，辨别出文本段落及排版次序，以及图像、表格的区域。
将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标)，域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的衔接关联作为一种数据构造，提供应识别模块自动识别。
对于文本区域直接进行识别处理，对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理，对于图像区域进行紧缩或简单存储。
行字切分是将大幅的图像先切割为行，再从图像行中分离出单个字符的过程。
(3)单字识别单字识别是体现OCR文字识别的中心技术。
从扫描文本中分检出的文字图像，由计算机将其图形、图像改变成文字的标准代码，是让计算机"认字"的关键，也就是所谓的识别技术。
就像人脑认识文字是由于在人脑中已经保存了文字的各种特征，如文字的结构、文字的笔画等。
要想让计算机来识别文字，也需要先将文字的特征等信息储存到计算机里，但要贮存什么样的信息及怎么来获取这些信息是一个很庞杂的过程，而且要达到无比高的识别率能力合乎请求。
通常采用的做法是根据文字的笔画、特征点、投影信息、点的区域散布等进行分析。
中国汉字常用的就有几千，识别技术就是特征比较技术，通过和识别特征库的比较，找到特征最相似的字，提取该文字的标准代码，即为识别结果。
比较是人们意识事物的一种根本方式，汉字识别也是通过比较找出汉字之间的雷同、相似、相异，掌握其量和质的关系，以及时光与空间的关系等。
对于大字符集的汉字普通采用多级分类，多特征、全方位动态匹配求相似集，以保证分类率高、适应性强、稳固性好；细分类重点在于对相似集求异匹配、加权处理、结构判别，定量、定性分析，以及前后联接词的关系，最落后行判别。