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OCR文字识别（Optical Character Recognition）是指将印刷体或手写体的文字数字等字符通过光学扫描仪等设备输入到计算机中，通过相应的软件处理，进行自动识别和转化成计算机可读取的字符的技术。下面是OCR文字识别的历史发展：

1. 第一代OCR技术（1950-60年代）

早期的OCR技术主要使用光电扫描和光学感应器将印刷文字传输到计算机中，由计算机软件进行字符识别和转换。这种技术应用范围较为有限，主要是用于银行复原支票信息和邮局邮件分类。

1. 第二代OCR技术（1970-80年代）

随着计算机技术的发展，OCR技术逐渐得到了提高。OCR系统使用数字图像处理技术来改进印刷文字的识别，并加强对手写文字的识别。这种技术被广泛应用于自动识别上千种字体的印刷体信息，例如：将图像或扫描文档中的文字转换为Word文件或PDF文件等。

1. 第三代OCR技术（1990-2000年代）

第三代OCR技术采用了深度学习技术和神经网络来提高字符的识别率。深度学习旨在提高阅读器的准确性，从而减少人工干预和识别错误。可以通过OCR技术，对大规模数字化文本进行全自动的选定、分类和分析。OCR应用于自动识别手写信息和签名甚至是车牌号码等。

示例1：OCR技术在银行中的应用

OCR技术开创了企业为财务管理提供新的方式。如自动信用卡申请、自动贷款筛选等。最初OCR技术用于银行是帮助银行自动认证支票信息，从而提高了准确性同时缩短了处理时间。而现在，OCR技术的应用已经扩展到各个方面，如自动发票申报、自动发票清点、自动抽取金融报告等。

示例2：OCR技术在医疗领域的应用

OCR技术在医疗领域有着广泛的应用，如将手写处方和病人文件转换为数字文件，保存在电子病历中。这样有助于医生更快地查找历史病历，从而更为准确地了解患者的病情。同样，OCR技术将光学显微图像数字化，医生可以轻松地观察图片并对其进行分析。

综上所述，OCR技术的不断发展，越来越被广泛的应用于各个领域，并且随着人工智能技术的不断发展，OCR技术也将不断得到改进，为人们提供更多更智能的服务。