OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术是一种将图像中的文本转换为可编辑和可搜索的文本格式的技术；多层识别通常指的是在OCR过程中使用多个层次或阶段来提高识别的准确性和效率。

在传统的OCR系统中，多层识别可能包括以下几个阶段： 预处理：对输入的图像进行预处理，以改善图像质量并消除噪声、畸变等因素对识别的影响；预处理可能包括灰度化、二值化、去噪、图像增强等操作。

字符分割：将图像中的文本分割成单个字符或字符组合，以便后续识别；字符分割的方法可能基于图像的像素值、颜色、形状等特征。

特征提取：从分割后的字符图像中提取特征，用于后续的识别。

特征可能包括字符的形状、大小、笔画宽度、方向等。

字符识别：使用分类器或识别算法对提取的特征进行匹配和识别，将图像中的字符转换为计算机可编辑的文本格式。

在多层识别的OCR系统中，可能会使用多个算法或模型来处理不同的层次或阶段；例如，可以使用深度学习模型进行特征提取和字符识别，同时使用传统的图像处理算法进行预处理和字符分割。

此外，多层识别还可以指使用多个OCR引擎或模型对同一图像进行识别，并将结果合并以提高识别的准确性和鲁棒性。

这种方法可以利用不同OCR引擎或模型的优点，弥补各自的不足，从而提高整体识别性能。

需要注意的是，多层识别并不一定适用于所有OCR任务和应用场景；具体使用哪种OCR技术和方法取决于输入图像的质量、识别任务的复杂性、可用资源等因素；因此，在选择和使用OCR技术时，需要根据实际情况进行评估和选择。