我正在尝试使用简单的CNN来识别条形码，就像对待多位识别问题一样。结果不是很好。所以我一直在寻找相同的更好的深度学习模型。在搜索过程中，我没有发现对条形码尝试过的任何OCR模型。所以我的问题是-是否可以训练OCR模型来识别条形码。我发现条形码检测和识别的任务与文本识别非常相似。我有什么想念的吗？
尽管CNN可以用于读取条形码的内容，尤其是在海量图像数据可用于训练的情况下，但很难将经典条形码读取算法的性能与标准AI方法相匹配。
读取文本和读取条形码之间的差异是结构性的。文本从根本上来说是非结构化的，而条形码是使用专门设计的解码算法设计成具有可读性的结构。
所有这些用于阅读的算法都具有在很多情况下都不难实现的规则。另一方面，CNN会很困难，需要大量数据才能学习这些规则。
此外，许多条形码符号系统（包括EAN）都使用错误检测或纠正算法（例如校验位），可以将其集成到错误恢复循环中以进一步提高扫描性能。
因此，从理论上讲，OCR和条形码扫描是相似的问题，而在实践中却存在实质性差异。
注意：我在Microblink上工作，我们在条形码扫描和文本识别领域进行研发。当涉及条形码扫描时，我们基本上尝试了AI库中的所有内容，以充分利用它，最后使用CNN和经典算法紧密地结合在一起。
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