**智能字符识别（ICR）**是一种先进的OCR技术，将传统数据提取提升到新高度，使机器能够识别和处理手写文本。
本文将探讨ICR的定义、工作原理、优势及其核心应用场景。
什么是智能字符识别（ICR）？
智能字符识别（ICR）是比传统OCR更进一步的技术。ICR采用先进的机器学习（ML）和人工智能（AI）算法，能够识别和解析手写文本。
ICR可以识别不同的书写风格、字体和字号。
在各种需要将手写信息（如表单、支票、调查问卷，或任何包含自由书写文本的文档）数字化的行业中，ICR被广泛应用。
ICR应用示例
- 医疗行业： 医院利用ICR数字化手写入院表单，自动提取姓名、地址、病历及保险信息等内容。
- 银行业： 银行通过ICR处理手写支票，系统能准确读取金额、账号及签名，加快支票清算并提升风控。
ICR的工作原理
ICR结合如下技术，即使是连笔手写也可识别：
- 机器学习（ML）
- 人工智能（AI）
- 机器人流程自动化（RPA）
- 计算机视觉
- 模式与语音识别
ICR流程主要包括：
- 预处理： 首先扫描文档，提升清晰度、调整亮度，并清除噪声或杂质。
- AI数据提取： ICR软件将非结构化数据转为结构化数据。
- 后处理： 识别后，系统应用语言规则校正错误并提升准确率。
ICR的优势
企业采用ICR可简化数据管理流程，提升决策效率。主要优势包括：
提升数据准确性
ICR在减少人工数据录入错误方面表现突出。通过机器学习，每处理一份文档都能持续优化准确率。
节省时间
自动化提取手写信息，尤其在处理大量纸质文件时极大提高效率。
降低成本
企业可节省人力成本，让团队专注于更高价值的任务，提高生产力。
可扩展性强
ICR每天可处理数千份文档，适用于各类规模企业。
ICR与OCR的区别
ICR虽属于OCR的一个分支，但两种提取技术有本质区别。
OCR诞生已久，采用模式识别及基于规则的算法，将印刷文本与预设字符匹配。
但OCR在识别手写体与复杂字体方面存在局限，因为其依赖预设字符模板。
ICR则更先进，专为手写文本与非结构化数据而设计。ICR会“学习”每份处理的文档，适应多变的手写风格，包括连笔体和印刷体。
| 特性 | 光学字符识别（OCR） | 智能字符识别（ICR） |
|---|---|---|
| 识别文本类型 | 识别印刷体和打字文本 | 识别手写体文本 |
| 准确度 | 高准确度 | 基于学习，准确率随数据量提升 |
| 应用场景 | 数字化印刷发票、收据、合同 | 识别手写表单、签名、支票等 |
| 技术原理 | 传统算法检测印刷字符 | 使用ML与AI算法解析手写内容 |
| 学习能力 | 静态，无历史学习 | 动态，数据越多识别率越高 |
ICR应用场景
ICR在不同行业有多元应用。以下为主要ICR应用举例。
银行业和金融服务
ICR可扫描并提取：
- 手写支票
- 贷款申请
- 客户签名
医疗健康
可自动采集：
- 患者表单
- 处方
- 病历记录
- 医疗理赔
教育行业
可提取：
- 试卷
- 作文
- 学生表单
- 学生申请
- 成绩单
法律行业
自动化合同管理与提取：
- 各类签名
- 表单填写
- 合同内容
政府机构
数字化纸质表单，如：
- 普查表
- 调查问卷
- 税务申报
Parseur与ICR
作为先进的AI解析方案，Parseur融合ICR技术，可自动提取电子邮件文本、PDF及扫描文档中的手写内容。通过将ICR与ML及AI结合，Parseur可准确抽取各类文件中的手写文本，为企业提供可靠、可扩展的数据自动化工具。
Parseur可无缝集成至您的工作流程，通过Zapier、Make和Power Automate自动导出和处理数据。
借助Parseur的ICR技术，您可全面自动化数据录入，减少人工操作，大幅提升业务效率。
常见问题
这里汇总了有关智能字符识别的所有解答。
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ICR与HWR有什么区别？
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ICR专注于手写文本的识别，而HWR（手写识别，或称手写文本识别HTR）是ICR的一个分支，主要用于识别整句或整段的手写内容，非常适合识别自然书写的自由格式文本。
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ICR比OCR更好吗？
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在识别手写文本时，ICR比OCR更先进。如果只处理印刷体或打字文本，OCR通常更适用，因为在印刷字符场景下准确率更高。
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ICR能识别连笔手写吗？
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能。ICR采用机器学习和神经网络，即使是连笔、变形或歪斜的手写内容也能识别。
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Parseur是否支持ICR和OCR能力？
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是的，Parseur是一款先进的文档处理工具，已集成OCR-ICR能力。
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