如文字可能不是写在平面上而是在曲面上；文字区域附近有非常复杂的纹理和噪声；图像中的非文字区域有着跟文字区域非常相似的纹理，比如窗户、树叶、栅栏、砖墙等。这些复杂背景会极大增加误检率。　　由于自然场景下的文字识别难度大，微软亚洲研究院团队对相关技术和算法进行了针对性的优化和创新，从三个方面对文本检测技术进行了改进，并取得突破。通常，OCR识别的步骤可以分为两步：首先是文本检测（Text detection），将文字从图片中提取出来；然后，对文本进行识别（Recognition），此次的突破主要是在文本检测环节的两个子阶段。　　阶段①：采用新算法，检测准确高效　　一个字母或文字通常可以分为若干个连通区域，如o就拥有一个连通区域，i则拥有两个连通区域，文本检测首先要从图像中切割出可能存在的文字，即候选连通区域，然后再对其进行文字/非文字分类。　　在确定候选连通区域阶段，微软亚洲研究院团队在传统检测方法ER（Extremal Region，极值区域）和MSER（Maximally Stable Extremal Region，最大平稳极值区域）基础之上创新地采用了对比极值区域CER（Contrasting Extremal Region），CER是跟周围的背景有一定对比度的极值区域，这个对比度至少要强到能够被人眼感知到，在低对比度的图像上比MSER效果更好，而且获得的候选连通区域数量远小于ER，候选范围大大缩小，提高了算法的效率。　　为了提高所获得的候选连通区域的质量，微软亚洲研究院团队决定增加一个算法环节去增强CER。尤其在图像模糊、分辨率低或者噪声较多时，提取出来的CER有可能会含有冗余像素或者噪声，这些冗余像素或者噪声的存在会使得后面的文字/非文字分类问题变得更为复杂。　　采用基于感知的光照不变（Perception-based Illumination Invariant, PII）颜色空间中的颜色信息去增强CER可算是此次算法优化的另一个创新之举，利用颜色信息尽可能滤除CER中的冗余像素或者噪声，从而得到Color-enhanced CER。该颜色空间具有视觉感知一致性，而且对光照不敏感，更接近人眼对颜色的判断。　　在实际操作中，并不是每个CER都需要通过颜色信息来增强，因为有很多CER本身颜色均匀，没有噪声，尤其是在图片质量很高的时候。因此，在对CER进行增强操作之前我们会先判断该CER是否需要增强操作，以减少不必要的计算复杂度。Office Lens是怎样诞生的？Office Lens由来分析[多图]图片4Office Lens是怎样诞生的？Office Lens由来分析[多图]图片5　　阶段②：创新分类，检测更高质　　当获得了高质量的候选连通区域，就需要对其中的字符进行分辨，确定其是否为文字或非文字，微软亚洲研究院团队创新地提出了一套基于浅层神经网络的文字/非文字分类算法，比以往的算法更加有效。