文献综述 1、 课题背景和意义 人类每天都要获得和处理大量的信息，而文字作为一种不同于一般视觉元素的信息来源，能够与其它信息形成互补。

利用文字所蕴含的高层语义，可以更有效地利用场景信息，这对图像理解具有重要的学术意义。

随着信息技术和智能技术的迅速发展，如何快速、准确的获取和处理这些文字信息在我们的日常生活和办公中具有越来越重要的意义。

从读书看报到智能录入扫描，处处充斥着文本信息处理的影子，只不过处理信息的主体由人脑变成了计算机，但是就是这种改变，让我们可以节省大量的时间和精力。

试想，面对几百页的一本书，如果我们想将它转化为类似于word文档的文件，对于那些即使是计算机操作熟练的操作人员来说，直接从键盘输入恐怕也需要几天的时间，但是如果借助于智能扫描录入设备大概半天的时间就足够了，这就是文木识别技术的魅力所在。

文字识别技术能广泛的应用到不同领域，如车牌识别、邮政编码识别、以及和扫描仪结合的文档录入等，这些应用减少人们的劳动量，提高处理效率。

目前市场上已经存在不少种类的文字识别的产品，由于还存在很多相关的问题没有完全解决使得这些产品总是存在这样或者那样的缺陷。

因此，我们还需要去研究文字识别技术，去完善和创新这项技术，去扩展其应用领域。

神经网络自从它被提出以来就一直没有停止向前发展，其理论不断得到更新，基于神经网络的各种产品也不断被设计出来，被应用在各种科学研究领域。

利用神经网络和其它学科的结合去处理问题也成为人们研究解决新问题的一个方向。