97篇研究全面盘点！OCR十年进化史，多语言识别竟藏这些未解难题！
Systematic Literature Review of Machine Learning Models and Applications for Text Recognition
📖 AI 总结
该论文基于PRISMA指南，对2015年1月至2025年1月间的97项研究进行了系统性文献综述，全面评估了机器学习模型在文本识别（OCR）领域的演进与应用。研究发现，OCR技术已从传统模型发展为能够处理结构化与非结构化文本、场景文本识别及多语言处理的先进AI架构，显著提升了对异构文本数据的识别能力。然而，挑战依然存在，包括低资源语言的训练数据不足、手写文本的高度变异性、字符视觉相似性导致的误识别，以及实时OCR应用的性能瓶颈。为应对这些问题，论文提出了自监督学习、多模态AI、自动化机器学习（AutoML）、AI辅助后处理、微型机器学习（TinyML）及构建联合语料库等未来研究方向。该综述不仅梳理了OCR技术十年来的发展脉络，还为提升识别精度、拓展工业应用场景提供了理论依据和实践指导，对推动该领域的后续研究具有重要参考价值。
🔑 关键词速览
| OCR (Optical Character Recognition) | 光学字符识别，通过机器视觉将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。 |
| PRISMA | 系统综述和荟萃分析首选报告项目，用于规范系统文献综述的报告标准。 |
| AutoML | 自动化机器学习，自动优化模型选择和超参数调整，减少人工干预。 |
| TinyML | 微型机器学习，在资源受限的嵌入式设备上运行机器学习模型的技术。 |
| Self-supervised Learning | 自监督学习，利用未标注数据通过预训练任务学习特征表示的方法。 |
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