基本信息
文件名称：深度学习在OCR文字识别中的优化毕业答辩.pptx
文件大小：5.44 MB
总页数：24 页
更新时间：2026-01-07
总字数：约2.42千字
文档摘要
第二章深度学习OCR模型架构的演进与优化第三章大规模工业场景下的OCR数据优化策略第四章前沿模型创新与特定场景的落地验证第五章OCR模型性能评估与跨领域适配方法第六章技术局限性与未来发展方向建议
第一章绪论：深度学习在OCR文字识别中的优化背景与意义随着数字化转型的加速，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术作为连接物理世界与数字世界的关键桥梁，其重要性日益凸显。以中国为例，每年生成的纸质文档高达数百亿份，涉及合同、发票、病历、护照等多种类型，传统OCR技术的识别准确率普遍在85%-90%之间，且在复杂场景（如光照不均、字体模糊、多语