多语种 OCR 的核心工作原理是什么？

1. 文字检测定位

多语种 OCR 首先通过文字检测模型定位图像中的文字区域。常用方法包括基于卷积神经网络的目标检测框架（如 DBNet、PSENet 等），能够识别任意方向、任意形状的文字区域，输出文本框坐标。对于密集排版、弯曲文字、多栏布局等复杂场景，检测模型需要准确划分文字行与文字块边界，为后续识别提供裁剪后的文字区域图像。

2. 字符序列识别

在文字检测的基础上，识别模型将裁剪出的文字行图像转换为字符序列。主流方案采用端到端的编码器—解码器结构（如 CRNN、TrOCR 等），编码器提取图像的视觉特征，解码器结合语言模型逐字符输出识别结果。相比传统逐字符分割再分类的方式，端到端模型避免了字符分割误差，对连体字、变体字的识别效果更优。

3. 语种判定与模型路由

多语种 OCR 需要在识别前或识别中判定文字所属语种，再将文字区域路由到对应的识别模型。现代系统通常结合字符分布统计、N-gram 分析与神经网络分类器，在文档级、页面级、区域级多个层次进行语种检测，从而自动适配不同书写系统的识别模型，避免为每种语言单独搭建处理流程。