一、苹果苹果身份证ocr识别是手机扫描身份手机识别身份什么意思

这个识别是指利用光学字符识别技术，自动识别身份证上的证弄证文字信息。

利用OCR（光学字符识别）技术，苹果苹果通过手机拍摄身份证图像或者从手机相册中加载图像，手机扫描身份手机识别身份过滤证件的证弄证背景底纹干扰，自动分析证件各文字进行字符切分、苹果苹果识别，手机扫描身份手机识别身份然后将识别结果按各栏目分别导入到软件的证弄证数据库对应的字段当中。

将识别后的苹果苹果结果通过网络通道发送至公安部指定数据库进行比对，并反馈回结果。手机扫描身份手机识别身份

二、证弄证苹果11pro美版怎么读取身份证

使用点击进入到苹果手机中的苹果苹果苹果钱包，通过NFC功能来复制拷贝当前的手机扫描身份手机识别身份身份证，并且对当前的证弄证身份证信息内容进行保存。步骤如下：

1、打开“悦保睛灵”OCR识别软件/小程序，点击进入“身份证识别”页面。

2、然后我们把要进行识别的身份证相片添加到识别页面中，或者进行拍照，将相片上传到OCR识别软件。

3、上传成功后，会自动进行身份证识别，完成后就会显示识别结果。

4、也可以登录悦保科技官网，在“卡证识别”的页面，点击上传相应的身份证相片，就可以获得识别结果了；

5、悦保科技还提供相应身份证OCR识别API，可获得免费调用次数。

三、苹果手机ocr识别失败怎么办

照片OCR信息识别失败可能是由于手机内存空间不足或者网络连接不稳定导致的，建议知进行以下操作，一般情况下都可以得到解决：

1、检查手机网络连接是否稳定，如网络不稳定建议更换无线网络再次进行尝试。

2、如有手机版本未更新的情况，建议先更新软件版本再进行尝试。

3、如果是手机内存不足导致的识别失败，建议清理手机垃圾、不需要的软件以及应用数据后再进行尝试。

4、如果上述方法均无效，可将数据备份（联系人，短信，图片等）恢复出厂设置

手机拍照识别身份证的技术参数：

1、支持平台：Android4.0、iOS7.0以上；

2、手机拍照识别身份证支持二次开发：提供Android开发JAR包、iOS平台.a静态库开发包；

3、手机拍照识别身份证模式：采用视频预览模式，和扫描二维码一样，快速识别；

4、手机拍照识别身份证支持证件种类：二代身份证、行驶证、驾驶证、护照、港澳通行证、台湾通行证、港澳回乡证、台胞证、中国签证等；

四、身份证ocr识别失败是什么意思

ocr识别失败是指没有有效的提取图片信息，无法提取证件上的文字信息上传。

OCR识别技术无法保证100％识别成功、识别正确，只能无限接近与100％，这种情况属正常现象，可以选择手动录入，OCR文字识别是指电子设备检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，

对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程，如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有，拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性。

OCR简介：

光学文字识别的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法，而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy。

早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象。

20世纪70年代初，日本的学者开始研究汉字识别，并做了大量的工作，中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究。到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段。

研究单位相继推出了中文OCR产品早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素，未能达到实际要求，由于硬件设备成本高，运行速度慢，也没有达到实用的程度，只有个别部门，如信息部门、新闻出版单位等使用OCR软件。

进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。

五、拍身份证说是OCR无法识别,怎么办

可能是你拍的身份证图形比较模糊不好识别，也可能是你软件的识别率不好，你可以下载个云脉身份证识别软件试试。

云脉身份证OCR识别软件拍摄注意事项：

1.光照，拍摄时注意光照的影响，尽量避免反光和黑影；

2.角度，不要使拍摄角度倾斜过大，以免造成图像严重变形；

3.背景，少留背景（即身份证充满图片）或简单背景，可以提高识别率；

4.聚焦，聚焦清晰，避免文字模糊不清楚。

参考资料:ocr图像识别