要提高OCR的识别准确率，可以考虑以下几个方面：

1. 改善图像质量：OCR的准确性与输入的图像质量有关，因此应尽可能使用高质量、清晰、对比度较高的图像作为输入。如果图像模糊、光照不足或过度曝光等，可以使用图像处理技术进行预处理，如去噪、增强、二值化等，以提高OCR的识别精度。
2. 选择适当的OCR引擎：不同的OCR引擎可能对于不同的文本类型和语言更加适用，选择适合所需应用场景的OCR引擎可以提高识别精度。
3. 提供足够的上下文信息：如果OCR的输入文本包含上下文信息，可以将上下文信息提供给OCR引擎作为辅助信息，这样可以提高OCR的准确性。
4. 调整扫描和识别参数：扫描过程中原稿一定要放置正确，不能倾斜，否则扫描出来的字体也是倾斜的，OCR软件将无法正确识别。如果实在无法将原稿摆正，那就需要使用“自动倾斜校正”或者“手动纠斜”功能纠正字体的倾斜。同时选择适当的扫描参数也非常重要，一般OCR是原稿应扫描为“黑白二值”，扫描文字的亮度和对比度对文字的正确识别非常关键，所以我们要调节到适当值。
5. 训练和提高算法：OCR的准确性可以通过训练和提高算法来改善。通过使用大量的标注数据集来训练模型，可以使得OCR引擎更加准确地识别各种字符。此外，还可以采用深度学习等先进的机器学习方法来提高OCR的识别准确率。

综上所述，要提高OCR的识别准确率需要综合考虑多方面因素，包括图像质量、OCR引擎选择、上下文信息、扫描和识别参数以及算法训练和优化等。