手写体光学字符识别（OCR）：一项综合性系统文献综述（SLR）
计算机视觉与模式识别
2020-01-03 v1 机器学习
摘要
鉴于手写文档在人类事务中的普遍性，文档的光学字符识别（OCR）具有不可估量的实用价值。光学字符识别是一门将各类文档或图像转化为可分析、可编辑与可检索数据的科学。过去十年中，研究者利用人工智能/机器学习工具自动分析手写与印刷文档以将其转换为电子格式。本综述论文旨在总结手写文档字符识别相关研究并指出研究方向。在本系统文献综述（SLR）中，我们收集、综合并分析了2000年至2018年间发表的关于手写OCR（及紧密相关主题）的研究文章。我们遵循预定义综述协议使用广泛使用的电子数据库。通过关键词检索、前向参考文献检索与后向参考文献检索来查找该主题所有相关文章。经严格的研究筛选流程，142篇文章被选入本SLR。本综述文章旨在呈现OCR最先进成果与技术，并通过指出研究空白提供研究方向。
引用
@article{arxiv.2001.00139,
title = {Handwritten Optical Character Recognition (OCR): A Comprehensive Systematic Literature Review (SLR)},
author = {Jamshed Memon and Maira Sami and Rizwan Ahmed Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.00139},
year = {2020}
}