在數位化的浪潮中，我們每天都面臨大量的文字資訊，無論是掃描的文件還是手機中的照片。然而，這些影像中的文字怎樣轉換為我們可以編輯和搜尋的格式？這時，OCR（光學字元辨識）技術便成為關鍵。
OCR 全名 Optical Character Recognition，叫做光學字元辨識，是一種將影像中的文字轉換為機器可讀格式的技術。換言之，OCR 可以讓電腦「理解」圖片或文件中的文字。當我們將掃描的文件或拍攝的照片輸入電腦後，透過 OCR 技術以分析影像中的像素去辨識出文字，並將其轉換為可編輯與可搜尋的格式，例如 Word 文檔或 PDF 檔案。
那麼，OCR 技術是如何去理解並將影像中的文字轉化為可編輯與搜尋的格式呢？其運作過程大致可分為以下幾個階段：
在輸入影像後，對原始影像進行去噪、調整對比度等處理，優化影像品質並讓其更適合被 OCR 所辨識，以提高後續產出的文字辨識準確度。
完成影像前處理後，再來找出影像中文字區域，將文字與背景分開。
將定位出的文字區域再切分成數個單一字元，以利後續分析與比對。
將每個字元轉換成特徵值，並與訓練好的AI字庫模型中已知的字元特徵值進行比對，依相似度便可判斷出字元的辨識結果，再轉化出其對應的文字。
了解運作原理後，來談談字元辨識的技術，依不同產業與應用的需求，可分為以下三類：
光學字元辨識（Optical Character Recognition，OCR）會將文字、字型儲存作為範本，或轉換成特徵值後儲存，便成為我們俗稱的字庫。後續在掃描文件時就能利用模型或特徵值比對進行分析，進而判斷出文件中的文字。但 OCR 的辨識能力基本僅限於已儲存於字庫中的文字，然而也不是字庫越大就越好，一味的加字也可能導致辨識的準確率下降。
智慧字元辨識（Intelligence Character Recognition，ICR）是基於 OCR 的技術再做延伸，一種可以更智能地辨識手寫內容與字跡的技術。話雖如此，ICR 在辨識手寫文字的能力仍有其侷限性，通常只有工整或具有間隔的字體才能被完整識別。
智慧字詞辨識（Intelligence Word Recognition， IWR）的運作方式與智慧字元辨識一樣，不過又基於 ICR 的技術基礎上又更強化，能夠直接識別整個單詞或短語，提升其辨識的能力。
比如 ICR 能分別識別出英文單字「C」、「A」、「R」，而智慧字詞辨識則能直接辨識出「CAR」這一單詞，還可以結合語句結構等資訊判斷出正確的拼寫。
OCR 光學字元辨識的應用範圍十分廣泛，以下是一些常見的例子：
其中，在金融業，OCR 更是一項不可或缺的技術。除了可以用來掃描支票、貸款文件、等合約等文件提取其中資訊，在做 KYC 的過程中，OCR 技術可用來提取客戶身分證明文件中的資訊，大幅降低人為手動輸入錯誤風險，快速識別合法客戶與詐欺者，有利於安全交易與詐欺預防。
金融機構在提供服務前，必須對客戶的身分進行 KYC （Know Your Customer）身分驗證，以防止洗錢、身分冒用等非法活動。而 KYC 這套客戶身分驗證流程中，便包含查驗客戶的身分證、出生日期等基本資訊，藉此確保其身分的合法性，因此 OCR 技術可大幅提升金融領域裡行政作業的效率，也可降低人為疏失的風險。
隨著AI技術的發展，金融業對於 OCR 的準確度及 KYC 數位化功能的需求也日益提高。在這方面，訊連科技的 FaceMe eKYC 提供一完整的解決方案，不僅提供 AI 身分證件文字辨識（OCR）的技術，更結合人臉辨識、人證比對、人臉防偽（活體偵測）、防深偽（Deepfake）、身分證真偽辨識等技術，不僅在整套 FaceMe eKYC 解決方案不僅在 OCR 的辨識準確度上有大幅的提升，也全面支援台灣的所有身分證明文件，包含身分證、健保卡、駕照、居留證、護照等，可更進一步提升實名認證的效率，有效防範身分冒用與詐騙，提供了全面的安全保障。
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