OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术可以根据不同的维度进行分类。

以下是一些常见的OCR技术分类方式： 按识别方式分类： 联机OCR：这种方式通常用于手写输入设备，如手写板或触摸屏。

用户在手写设备上书写，OCR系统实时识别并转换成文本。

这种技术主要用于手写文字的识别。

脱机OCR：脱机OCR是指从扫描的文档、照片或图像中提取文本信息。

这是最常见的OCR应用场景，如从扫描的书籍、报纸、合同等中提取文本。

按识别技术分类： 传统OCR：基于图像处理和模式识别的传统方法，通过特征提取和模式匹配来识别字符。

深度学习OCR：利用深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），进行字符识别。

深度学习OCR在准确性和性能上通常优于传统OCR。

按识别对象分类： 印刷体OCR：主要针对印刷文档的字符识别，如书籍、报纸等。

手写体OCR：专注于识别手写文字，这通常比印刷体识别更具挑战性，因为手写体的风格和形状变化更大。

按应用场景分类： 文档OCR：用于将扫描的纸质文档转换为可编辑的文本。

车牌OCR：专门用于识别车牌上的字符，通常用于交通监控和停车场管理。

银行OCR：用于识别银行支票、汇票等金融票据上的信息。

身份证OCR：识别身份证、驾驶证等证件上的信息，常用于实名认证和身份验证场景。

按识别语言分类： 中文OCR：专注于识别中文字符，包括简体和繁体。

英文OCR：主要针对英文字符的识别。

多语言OCR：能够识别多种语言的字符，包括中英文混合、数字、符号等。

随着技术的发展，现代OCR系统往往结合了多种技术分类的特点，以实现更高效和准确的字符识别。

例如，深度学习技术现在被广泛用于提高OCR的准确性和性能，特别是在处理复杂背景和手写字体时。