深度识别OCR，又称为基于深度学习的光学字符识别，是OCR技术的一种先进形式，它主要依赖于深度学习算法来进行图像中的文本识别。

传统的OCR技术主要基于特定的规则和模板进行字符识别，对于多样化和复杂的图像文本场景，其识别效果并不总是理想。而深度识别OCR，通过利用深度学习技术，可以自主学习和提取图像中的特征，从而更加准确地识别和解析文本。

在深度识别OCR中，卷积神经网络（CNN）是一种常见的深度学习模型，它可以自动提取图像中的特征，并学习字符的形状、大小、间距等特征。另外，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型也被广泛应用于深度识别OCR中，它们可以处理序列数据，并用于识别不定长的文本序列。

深度识别OCR的工作流程通常包括图像预处理、特征提取、序列建模和字符识别等步骤。首先，图像需要经过预处理操作，以提高识别的准确性，然后利用深度学习模型进行特征提取和序列建模，最后通过分类器进行字符识别。

相比于传统的OCR技术，深度识别OCR具有更强的自适应能力和更高的识别精度。它可以处理各种复杂场景下的图像文本，如不同字体、大小、方向、排列方式的文本，以及存在噪声、模糊、光照不均等问题的图像。

总之，深度识别OCR是一种基于深度学习的光学字符识别技术，它通过自主学习图像中的特征，实现了更高精度和更强自适应能力的文本识别，为OCR技术在各个领域的应用带来了更大的便利和效益。