OCR（光学字符识别）技术有着较长的发展历程。早期的 OCR 系统主要依赖基于规则的方法，如模板匹配、特征分析和统计方法等，通过人工提取文本的形状、笔画等特征来进行识别，在特定场景下如印刷体文档的识别上能够工作，但缺乏灵活性，对字体、格式和背景的适应性较差。
随着研究的深入，统计模式识别理论在 OCR 中得到广泛应用，人们利用 Fisher 判别分析、主成分分析和线性回归等技术设计特征，并结合贝叶斯分类器、支持向量机和隐式马尔可夫模型等方法对文字进行分类，使 OCR 系统对数据的拟合能力得到了提升。然而，这些传统的 OCR 方法在面对复杂背景、多变字体、低质量文档以及不同语言等情形时，识别准确率会显著下降，而且通常需要复杂的预处理和后处理步骤来提高识别率，导致整体效率和用户体验受限。
大模型为 OCR 带来的机遇大模型的出现为 OCR 技术的发展注入了新的活力。大模型通常指参数量达到数亿甚至数十亿的深度学习模型，如 GPT、BERT 等，其通过大规模的数据训练，具备了强大的语言理解和生成能力，以及以下优势来助力 OCR 发展：
泛化能力强：大模型能够在多种任务中表现出色，适应性强，可处理不同领域和场景的文档，提高了 OCR 的通用性。
多模态处理：大模型可以同时处理文本、图像等多种数据类型，OCR 系统借助其多模态特性，能够结合图像内容和文本信息，更准确地识别复杂文档。
上下文理解：大模型在处理文本时，能够考虑上下文信息，增强了对文本的理解深度，从而减少误识别的概率，例如在识别一词多义或具有语境关联的文本时更为准确。
OCR 与大模型结合后的提升及应用文本识别准确率的提升：结合大模型的 OCR 系统能够更好地理解文本的上下文，在识别过程中考虑到整个文本的结构和语义，有效减少因字形相似、排版复杂等因素导致的误识别。例如，在识别手写体或印刷体中的连笔字、模糊字，时大模型可以根据上下文语境准确判断出正确的文字。
多语言识别能力的增强：大模型经过海量多语言数据的训练，具备了对多种语言的理解和生成能力。因此，OCR 技术与大模型结合后，能够更准确地识别多种语言的文本，还能够自动区分不同语言的混排文本，并进行相应翻译等处理，如在识别一份包含中英文混合的商业文档时，可精准识别并分别提取两种语言的内容，为跨语言信息交流和处理提供了便利。
复杂场景文本识别的突破：在实际应用中，文本往往出现在各种复杂场景中，如街景图像、商品包装、广告牌等，这些场景中的文本可能具有复杂背景、反光、动态模糊、光照变化或遮挡等问题。大模型的引入使 OCR 系统在处理这类复杂场景时更具优势，它能够综合考虑图像的多种特征和文本的上下文关系，更准确地定位和识别出文本内容。例如，在对街景图像中的店铺招牌进行识别时，大模型 OCR 可以更好地处理招牌上的反光、字体变形以及背景干扰等问题，准确提取出店铺名称等信息。
应用案例智能文档处理：在企业办公中，OCR 与大模型结合可实现智能文档处理（IDP）。例如，企业可以利用该技术自动识别和分类各种类型的文档，如合同、发票、报表等，从中提取关键信息并进行结构化处理，提高工作效率和信息管理质量。像腾讯云的智能结构化 OCR，能够突破传统 OCR 的局限，实现复杂场景中的结构化信息抽取，极大提高数据处理效率。
金融行业：金融领域对文档处理的准确性和效率要求较高。OCR 技术与大模型结合后，可用于支票识别，自动识别支票上的金额和日期等信息；在贷款申请流程中，能够快速准确地识别客户提交的各种身份证🪪明、财务报表等文件中的文本内容，提升业务处理效率，减少人工录入错误。
医疗领域：在医疗行业中，该技术可将纸质病历转化为电子版，方便医生查阅和分析，提高医疗服务的效率和质量。同时，还可以用于医学影像诊断报告的识别和分析，辅助医生进行诊断，为医疗信息化建设提供有力支持。
结语OCR 技术与大模型的结合，为文本识别领域带来了重大变革，不仅提升了文本识别的准确率和效率，还拓展了其应用范围和深度，推动了各行业的『数字化』转型和发展。随着技术的不断进步和创新，未来 OCR 与大模型的融合将更加紧密，为人们的生活和工作带来更多便利和价值。
