计算机视觉中的光学字符识别 (OCR) 是一种用于将不同类型的文档 (例如扫描的纸质文档，pdf或键入或手写文本的图像) 转换为可编辑和可搜索的数据的技术。OCR的工作原理是分析图像中文本的结构，将其分割成单个字符或单词，然后使用机器学习算法将这些片段与预定义字符集中的相应字符进行匹配。OCR通常用于文档数字化，发票处理和自动数据输入。先进的OCR系统，如Tesseract和Adobe Acrobat，利用深度学习等技术来提高文本识别的准确性，即使在复杂或嘈杂的图像中也是如此。OCR还能够识别不同的字体，手写和语言，使其成为从各种文本源中提取信息的强大工具。OCR与其他计算机视觉任务 (例如对象检测或场景分析) 的集成可以进一步增强其在现实世界应用中的功能。
特征提取是什么？
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“是的，群体智能可以通过利用去中心化、自组织系统的集体行为来增强预测分析。这种方法受到动物群体（如鸟群或鱼群）如何有效地解决复杂问题的启发。在预测分析的背景下，群体智能可以通过整合来自多个来源的多样化输入和观点来提高模型的准确性并减少错误。
多模态人工智能如何支持人机协作？
“多模态人工智能通过整合各种类型的数据，增强了人机协作，能够更全面地理解环境和当前任务。这种方法使机器人能够处理来自不同来源的信息，例如来自摄像头的视觉输入、来自麦克风的音频信号以及来自触摸传感器的触觉反馈。通过结合这些模态，机器人能够更好
人类的最大视野范围是多少？
人工智能在计算机视觉中发挥着变革性的作用，使机器能够执行需要理解和解释视觉信息的任务。借助AI，计算机视觉系统可以识别对象，对图像进行分类，检测异常，甚至生成新的视觉效果。深度学习是人工智能的一个子集，特别有影响力，因为卷积神经网络 (cn