王日花（中国传媒大学，北京 100024）

0 引言

近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型［1-2］。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR 识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台［3-5］，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。

影像分类和录入纸质材料是图书馆的常态生产需求，比如：拍照的图书文本和借阅证件信息的分类与录入，会消耗大量人力、物力和时间成本，影响业务流程的效率和用户体验。人工录入的效率和准确性低，且易受馆员情绪影响。长期从事繁琐机械的录入工作，对于馆员是极大的心理负担。智能OCR 利用机器24 h 连续工作，不受时间限制，可解决上述图书馆业务的痛点，提高影像处理效率。

1 传统OCR识别技术介绍

光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）指自动识别图像中的文字内容，属于人工智能机器视觉领域的一个重要的分支［6-8］，即把文本、卡证等载体上的文字通过光学等技术手段转化为计算机认识的电子化数据。传统OCR 识别采用统计模式，处理流程较长，包括图像的预处理、二值化、连通域分析、版面分析、行切分、字切分、单字符识别和后处理等步骤。……