机器不同于人眼，尤其在现实场景中，字体设计、文本背板、语种以及外部的光线环境等各类因素都可能对机器识别造成干扰，而这也正是当前AI视觉企业在文本识别算法上需要攻破的技术方向。
当然，我们也看到了相关企业在算法研究上取得的进展。比如针对低质量图像、生僻字、艺术字的识别。
大华依托自研的“巨灵”人工智能平台，对识别算法进行深度改进，运用多尺度融合、跨层链接等先进技术，提高了算法对这类文本的识别效果；紫光华智则结合多尺度融合、注意力机制、多模型融合等先进技术及基础数据分析，对难例样本进行数据增强，实现了对图片像素低、质量差、艺术字体等识别效果的大幅提升； 华为云采用了黑边处理、自动纠偏、去噪、图像自动旋转、多种二值化等方法处理图像，从而提高了扭曲、复杂背景、光照、模糊场景下的文字检测识别准确率。
在AI视觉企业的持续探索之下，文本识别算法也得以不断演进，而伴随着算法的日趋成熟，作为AI赋能千行百业的又一个典型，文本识别场景虽小，却大有乾坤!
