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OCR技术已在金融、保险、医疗、交通、教育等诸多行业有了深入成熟的应用。2018年，OCR识别市场规模达到646.3亿元，同比增长16.2%。2019年我国OCR识别市场规模将达到723亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为11.26%，2022年将达到1108亿元。有权威机构预测，2025年全球OCR市场规模将达到133.81亿美元。

起初的模式识别技术，针对简单应用场景、标准化图像数据识别已经发展到一定的水平，对于印书体的文字、数字等可以进行有效处理，识别率也可以达到商业化程度，能够提升一定的业务工作效率。但是针对稍微复杂一点的应用场景、手写体识别、繁体字识别、清晰度稍差的图像，原始模式识别技术已经无法有效处理，随着人工智能技术的发展，深度学习方式的OCR技术和NLP的应用，能够解决此类问题，并将整体识别率水平提高到一个更加准确的高度。

繁体字识别是OCR文字识别中的一个应用场景，古籍、民国期刊等文献在进行数字化加工的过程中，需要将图像繁体字识别成可编辑和处理的电子文件，在进行古籍发布的过程中，可以根据繁体字的检索，找到相关文献内容和位置。

通常的繁体字输入，都是依靠人工来手动完成操作，耗费的人力比较大，而且效率极其低，对于档案数字化加工的场景，是一个比较大的成本支出。使用繁体字识别软件，可以很好地完成古籍文献的识别预处理操作，极高的识别准确率，能够为数据加工提升近10倍的效率，缩短数据处理周期，节约大量人力成本和项目成本。

深延科技繁体字识别软件，运用最先进的OCR识别技术，针对多种古籍文献，保证繁体字识别准确率能够达到较极高的水平，降低后期校对的人工投入。基于深度学习方式的繁体字识别OCR 技术，可以达到很高的并发处理能力，针对大量古籍图像，快速输出结果文件，保证项目进度。