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國立中央大學 通訊工程學系在職專班 林銀議、陳慶瀚所指導 張捷的 以優勢點樹鄰近搜尋方法設計4808個 中文常用字分類器 （2020），提出online ocr中文關鍵因素是什麼，來自於鄰近搜尋、歐幾里得距離、文字辨識、文字切割、水平垂直投影。

而第二篇論文開南大學 資訊管理學系 許榮隆所指導 劉鎧嘉的 結合擴增實境與雲端運算之擴增註記系統以學習英文為例 （2012），提出因為有 文字辨識、擴增實境、雲端運算、註記系統的重點而找出了 online ocr中文的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了online ocr中文，大家也想知道這些：

以優勢點樹鄰近搜尋方法設計4808個 中文常用字分類器

為了解決online ocr中文的問題，作者張捷 這樣論述：

本論文提出在中文字辨識領域中以鄰近搜尋的方式取代深度學習的模型訓練架構。採用以Two Stage方式，將教育部提供的4808個常用中文字作為文字辨識的依據，以影像形態學處理加上水平垂直投影的方法進行文字切割，使用灰度共生矩陣與空間矩擷取中文字的特徵，透過正規化將特徵值等比例的縮放到0~1區間輸出，並以不同字型樣式的4808中文字作為優勢點樹分類器資料庫，並以優勢點樹分類器透過歐幾里得距離範圍進行中文字的鄰近搜尋辨識，與開源的Tesseract-OCR光學字元辨識軟體進行4808個中文字常用的辨識結果比較。實驗中發現優勢點樹分類器的建立時間均低於1秒，比起深度學習模型的訓練減少許多，而且在以新

細明體作為優勢點樹分類器資料庫對於不同字型中文字的鄰近搜尋中，平均辨識率達到79%，優於Tesseract-OCR中文字的辨識結果。

結合擴增實境與雲端運算之擴增註記系統以學習英文為例

為了解決online ocr中文的問題，作者劉鎧嘉 這樣論述：

由於資訊科技日新月異，因此資訊化可謂為當代風潮。有鑑於此，各行各業無不致力於將傳統的資訊或知識以數位化的方式加以保存。因此，現行的數位學習多藉由數位化的內容表徵方式，幫助學習者得以更便利、及時地透過網路存取所需的課程資訊。數位化的資訊固然能幫助人們學習，但前提是需掌握相關且有用的資訊。本研究以擴增實境的概念，並結合雲端運算實作出擴增註記系統，幫助學習者掌握相關的資訊。本研究以Android智慧型手機做為行動載具，結合WeOCR辨識功能與奇摩字典功能，協助使用者更新及分享資訊。而後端則是利用Google App Engine的雲端開發環境建構網路資料庫，儲存使用者分享之多媒體檔案及註記。從問卷

結果得知此系統運用於學習英文方面的確可行，但系統的穩定性及服務品質需作改進。此外使用者並無感受到檔案的自動管理，因此本研究所發現的問題尚未完善解決，後續的研究需考慮檔案管理呈現的方式。最後，建議未來的研究可針對本系統深入探討是否能夠提升學習英文的成效。

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